存储相关概要–BigTable设计原理_bigtable的工作原理

引言

BigTable是google研发一个管理结构化数据的分布式存储系统，构建在GFS、Chubby等技术之上。其中：

• GFS：是谷歌的分布式文件系统，开源分布式文件系统HDFS思想与之相似；
• Chubby：是谷歌基于paxos算法实现的分布式锁服务，此外，它还提供一致性的分布式数据读写功能；

1 数据模型

1.1 存储方式

BigTable按key(row:string, column:string, time:int64) -> value(string)方式排序，方便快速索引。更细节地说，先按行名升序、如果行名相同再按列名升序、最后按时间戳为版本号降序排列。最后在文件系统中GFS中按lsm方式存储。

1.2 数据拆分

为了实现集群，BigTable以行名范围对数据拆分片存储，每个分片叫tablet。每个tablet是相同行键前缀的数据集合。假设用户的数据行健以用户id开头、用户id为9位，那么以行健前9位划分tablet，就可以让相同用户的数据内聚到一个tablet中。

1.3 与SQL的对比

首先，BigTable是用于管理结构化数据。但它与传统的SQL又有一些差异：

• 每个SQL表的列是固定的，且列存储的数据类型也是固定的；但是BigTable的列数目、各行的列都可以不相同，所以BigTable是具备稀疏特征的说法。
• SQL表的行号是数字型的；BigTable的行是字符串类型，即行名称，且各行的行名在写入时动态指定。
• 在底层存储结构上，很多传统SQL存储引擎（例如Innodb)采用B+树，而BigTable采用的LSM方式，从存储方式看，BigTable是以key(row:string, column:string, time:int64) -> value(string)方式的KV存储。

2 体系架构

2.1 整体架构

整个BigTable由三部分组成，即client(客户端lib库)、master系统、tablet服务；然后基于Chubby和GFS实现。其中：

• master服务只负责给tablet分配tablet、管理tablet服务器的状态等集群状态相关的工作；
• client库是内嵌在客户端的库，为应用提供API；
• tablet服务是处理数据请求的服务集群节点。每个tablet服务器处理至少一个、或多个tablet分片，然后转发给GFS持久化。

2.2 元数据管理

从前面可以看出BigTable最终数据是存储在GFS中，那么它是如何找到每个tablet分片在哪个GFS文件中的呢？其实元数据也是按tablet方式分片、分级存储的。与ceph自包含(或者说自存储)文件元数据一个原理。在Chubby中只记录顶级元数据的tablet位置或文件名。然后通过级联二级元数据的tablet，最终可以定位到用户数据的tablet。具体如下：

因为每个tablet由若干个sst文件组成，所以location在实现细节方面可以是一个文件序列，也可以像leveldb一样指向一个manifest文件，然后由manifest文件存储相关的多个sst文件。

3 读写流程

• 写入流程

每个tablet服务器维护一个或多个tablet分片，每个tablet服务器使用一个WAL日志文件，用来记录接收的所管理分片的数据写入；然后将数据插入到内存中；当内存中数据达到上限，就会写入到对应的tablet分片的新sst文件中。此外，tablet服务还会处理后台sst的合并。整个过程与leveldb类似。

• 读取流程

读取流程与leveldb也是类似的过程。先读取tablet服务内存中是否有数据；若没有就会读取tablet分片的sst文件中是否有数据；最后都没有才会返回查找失败。