Google Vortex流式存储引擎分析

本文主要是介绍Google Vortex流式存储引擎分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者：archimekai，转载请注明出处
参考文献： Edara, P., Forbesj, J., & Li, B. (2024). Vortex: A Stream-oriented Storage Engine For Big Data Analytics. Companion of the 2024 International Conference on Management of Data, 175–187. https://doi.org/10.1145/3626246.3653396

Vortex: A Stream-oriented Storage Engine For Big Data Analytics

免责声明：为了行文连贯，本文中掺杂了一些笔者的推测，请务必对照原论文阅读以免被误导。欢迎批评指正！

为什么？

在数据流（continuous stream）上的数据分析，缩短了从数据产生，到洞察见解的时间。为了更好地支持数据流上的分析，Google BigQuery构建了Vortex系统以支持实时分析。Vortex是一个把数据流放在首要位置的存储系统，其既能支持流式分析，又能支持批处理。借助于Vortex，BigQuery能够支持PB级数据的亚秒级导入和查询。

现有批量数据处理的问题

• 新鲜度：流式数据处理对数据新鲜度的要求较高，现有的离线批量数据导入架构（新鲜度在小时级、天级）无法满足。
• 数据丢失：生成流式数据的应用，通常运行在资源高度受限的环境中。这样的应用难以在本地缓存较多数据，常常需要对数据进行采样以减少数据量，导致数据流式。
• 多次拷贝：批量数据处理中需要多次将中间结果写入临时存储，增加了数据处理时延，难以进行数据管理

路线选择

• 路线一：将现有的批处理改造为支持处理流式数据（Spark）
• 路线二：专门为流式数据处理构建系统，然后将这个系统也用在批处理上（Flink）

Vortex选择了后者。

是什么？

Vortex是一个专为（流式）追加写（append）优化的存储引擎。

• 在架构上，Vortex是高度分布式的，在*region粒度（TODO 待确认）*进行数据复制（可用性较高）的存储引擎
• 在可扩展性上，vortex的数据面和控制面均是分布式的，能够支持单表PB级数据
• 在API上，Vortex为批处理和流处理提供了统一的API
• 在事务能力上，Vortex的所有API均支持ACID性质
• 在性能上，vortex提供亚秒级写入的SLA，这样客户端无需预留很大的buffer缓存要写入的数据
• 在数据类型上，Vortex支持结构化和半结构化数据（见Dremel论文，本次不介绍）

下面本文将从核心概念，架构，API，写入读取流程等方面对Vortex进行分析，并总结一些vortex设计中值得我们借鉴的思路。

核心概念

如上图所示，stream是Vortex的核心概念，笔者将围绕stream展开介绍。

vortex stream

Vortex Stream（下文简称stream）是基于BigQuery Table的抽象。在同一个BigQuery Table上，可以同时存在多个stream，因此一个BigQuery Table也可以被视为多个stream的集合。

stream是用来承载写入和读取操作的实体。用户将要写入的行追加到stream的末尾（注意每个stream在当前时刻的末尾都是确定的）。当前已写入stream的行数，也被叫做stream的长度（length）。每一个写入stream的行，都会获得一个row offset。一个客户端可以创建一个或多个stream并发写入同一张表。一张表可以支持上万个客户端同时写入（从而能够达到很快的并发写入速度）。

同一个stream可以被多个reader并发读取。

在Vortex系统内部，一个stream由若干个streamlet组成，一个streamlet又由若干个fragment组成。

streamlet

streamlet由一组连续的行组成，是数据持久性（数据复制）管理的最小单位。为了保证数据的持久性（durability），每行数据（每个streamlet）至少要被写入两个borg cluster才会被认为写入成功。一个stream由一个或多个streamlet组成。stream中最多有一个streamlet是可写的，其必然是stream中的最后一个streamlet。对于可写的streamlet，其元信息（例如streamlet的当前长度）由stream server管理，spanner中保存的元信息仅作为缓存使用。对于已经写完的streamlet，spanner中会保存准确的元信息。

备注：streamlet有点类似于CU。

fragment

streamlet中的行可以进一步被分为若干组连续的行，被叫做fragment。也即一个streamlet由若干个fragment组成。fragment是数据物理存储管理的最小单位。fragment保存在colossus文件系统中的日志文件内。
fragment的大小按如下方式确定：（1）fragment不能太大，以便存储优化服务能比较快地把WOS转换为ROS （2）fragment不能太小，以免在元信息中创建太多的fragment，加重元信息管理的负担。 当向Fragment中写入数据时，Stream Server会缓存最大2MB的数据再写入。

每个fragment上还带有两个时间戳：creation_timestamp, deletion_timestamp。数据读取请求同样携带着一个快照时间戳snapshot_timestamp，通过比较这三个时间戳，可以判断fragment是否对数据读取请求可见。fragment可见的条件为：creation_timestamp <= snapshot_timestamp < deletion_timestamp

Fragment File Format: 如下图所示，文件头中有一个File Map。File Map列出了相同streamlet中的所有已经写入过的Fragment的信息。文件头中还有一个TrueTime时间戳。当数据写入后，还会在文件尾写入一个布隆过滤器，写入一个定长的文件尾。对于BUFFERED类型的流，在进行flush时，还会向Fragment中记录一个元信息，以保存flush时提交到了哪个row offset。

streamlet和fragment对用户不可见，相关信息记录在Spanner中。

WOS与ROS

WOS：write optimized storage format。当数据通过vortex的写入API进入系统后，首先以这种格式存储。顾名思义，这种格式对写入速度比较友好。

ROS: read optimized storage format。数据被写入一段时间后，会被后台的整理任务整理为ROS格式。ROS的主要由两种，也即capacitor和parquet。

架构

如上图所示，vortex中主要包括stream server, SMS, SOS三个组件。在客户端运行着vortex的client library。

Stream Server

stream server组成vortex的数据平面。stream server负责管理streamlet和fragment的元信息，并通过事务日志和检查点的方式确保上述元信息被持久化。Fragment被存储在colossus上的日志文件中，检查点、事务日志同样也被存储在colossus中。每个borg cluster中常常有上百个stream server。

• Fragment文件：见上文
• 日志文件：日志文件中会多保存一份File Map，以便BigQuery读取数据时，能直接通过Stream Server的日志文件确认有哪些fragments要读取

SMS

SMS即stream metadata server。SMS组成vortex的控制平面。SMS管理stream，streamlet、fragment，并将streamlet分配给某一个Stream Server负责处理。

SOS

SOS即Storage Optimization Service。将WOS转为ROS，并将旧数据标记为已删除。SOS以LSM树的方式维护Fragments。首先，SOS将WOS转换为ROS，同时减少Fragment的数量。SOS还会在后台进行自动数据聚簇。

Thick Client Library

之所以叫做厚客户端，是因为vortex的客户端可以绕过SMS直接同stream server交互，并且支持故障重试。

负载均衡和故障恢复

BigQuery的框架中，每个用户的工作负载由一个主borg cluster和一个辅borg cluster负责处理。具体到Vortex的处理逻辑，当用户使用Vortex写入数据时，优先由主borg cluster进行处理。当主borg cluster暂时不可用时，vortex会透明地转移到辅borg cluster上继续处理。

主borg cluster是以table为粒度进行分配的。也就是说，一个table只能有一个主borg cluster负责处理，多个table的负载可以被均衡到多个borg cluster上。一个table的元信息由主borg cluster中的一个SMS负责处理。Google的数据应用程序负载均衡服务Slicer会监控SMS的状态，当SMS不可用时，Slicer会自动将table的管理任务迁移到主borg cluster中的其他SMS上。当某个SMS负载过高时，Slicer同样会执行类似的迁移动作。由于table的元信息由Spanner管理，元信息的一致性可以由Spanner保证。

核心API示例

enum StreamType {
STREAM_TYPE_UNBUFFERED = 0,
STREAM_TYPE_BUFFERED = 1,
STREAM_TYPE_PENDING = 2,
};
CreateStreamOptions options;
options.set_stream_type(STREAM_TYPE_UNBUFFERED);
Stream s = CreateStream(table_name, options);RowSet row_set;
// Populate row_set from the input data and the schema.
// ...
// Append data to the end of a Stream.
AppendStreamResponse response = AppendStream(s, row_set,
[row_offset]);Status status = FlushStream(s, row_offset)std::vector<Stream> streams = GetStreams();
Status status = BatchCommitStreams(streams);Status status = FinalizeStream(s);

写入流程

大体流程如下：

• vortex client发送写入请求到SMS
• SMS找到或创建一个未使用的stream，并确保有一个stream server上已创建该stream的streamlet。
• SMS告诉客户端streamlet id和stream server的地址。
• 客户端建立一条到stream server的长连接，以便向streamlet写入数据。

推测的细节如下：

备注：默认情况下，Vortex不会应用主键约束。也就是用户可以创建主键，但是Vortex仍然允许主键重复。如果用户希望确保主键的唯一性，用户在写入数据时应该只使用UPSERT，DELETE这两种操作，这样vortex就会按照主键的语义操作数据。

读取流程

推测的读取流程如下：

关键点：BigQuery支持直接从colossus上读取vortex所写入的文件。

总结

Vortex中以下设计值得学习：

• 面向写入和读取，使用不同的存储格式，从而兼顾写入性能和读取性能
• 使用thick client library，减轻服务器的压力
• 写入需要server的，但是读取可以不要server，直接让客户端从分布式存储上读，从而降低存储成本

这篇关于Google Vortex流式存储引擎分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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