ClickHouse和他的朋友们(14)存储计算分离方案与实现

原文出处:https://bohutang.me/2020/09/18/clickhouse-and-friends-compute-storage/

最后更新: 2020-09-18

如果多个 ClickHouse server 可以挂载同一份数据(分布式存储等),并且每个 server 都可写,这样会有什么好处呢?

首先,我们可以把副本机制交给分布式存储来保障,上层架构变得简单朴素;

其次,clickhouse-server 可以在任意机器上增加、减少,使存储和计算能力得到充分发挥(www.yiLuo.net)。

本文就来探讨一下 ClickHouse 的存储计算分离方案,实现上并不复杂。

1. 问题

ClickHouse 运行时数据由两部分组成: 内存元数据磁盘数据

我们先看写流程:

w1. 开始写入数据

w2. 生成内存part信息,并维护part metadata列表

w3. 把part数据写到磁盘

再来看读流程:

r1. 从part metadata定位需要读取的part

r2. 从磁盘读取part数据

r3. 返回给上层数据

这样,如果 server1 写了一条数据,只会更新自己内存的 part metadata,其他 server 是感知不到的,这样也就无法查询到刚写入的数据。

存储计算分离,首先要解决的就是内存状态数据的同步问题。

在 ClickHouse 里,我们需要解决的是内存中 part metadata 同步问题。

2. 内存数据同步

在上篇 < ReplicatedMergeTree表引擎及同步机制> 中,我们知道副本间的数据同步机制:首先同步元数据,再通过元数据获取相应part数据。

这里,我们借用 ReplicatedMergeTree 同步通道,然后再做减法,同步完元数据后跳过 part 数据的同步,因为磁盘数据只需一个 server 做更新(需要 fsync 语义)即可。

核心代码:MergeTreeData::renameTempPartAndReplace

if(!share_storage)

part->renameTo(part_name, true);

3. 演示demo

  1. 首先起 2 个 clickhouse-server,它们都挂载同一份数据 <path>/home/bohu/work/cluster/d1/datas/</path>

  2. 通过 clickhouse-server1(port 9101) 写入一条记录:(111, 3333)

  3. 通过 clickhouse-server2(port 9102) 进行查询正常

  4. 通过 clickhouse-server2(port 9102) truncate 表

  5. 通过 clickhouse-server1(port 9101) 查询正常

4. 代码实现

由于 DDL 没有实现,所以在 zookeeper 上的注册方式也比较 tricky,demo 里的 replicas 都是手工注册的。

5. 总结

本文提供一个思路,算是抛砖引玉,同时也期待更加系统的工程实现。

ClickHouse 暂时还不支持 Distributed Query 功能,如果这个能力支持,ClickHouse 存储计算分离就是一个威力无比的小氢弹。

公司名称:苏州迪赞工业设计有限公司