本文共 3233 字，大约阅读时间需要 10 分钟。

概述

bigtable系统由表格组成，每行有一个主键（Row Key），每行又包含很多列(Column)，某一行的某一列构成一个单元（Cell），每个单元包含多个版本的数据。整体上看，Bigtable是一个分布式多维映射表：

$$(row:string,column:string,timestamp:int64)->string$$

另外，Bigtable引入了列族（column family）的概念。多个列形成一个列族。其由两部分组成：(columnh family qualifier)

Bigtable支持时间戳是谷歌上层业务的需求。为了简化不同版本的数据管理，Bigtable提供了两种设置：

1. 保留最近的N个版本
2. 保留限定时间内的所有版本

Bigtable架构

Bigtable主要由以下几种服务组成：

1. Client对表格进行CRUD，通过Chubby获取一些控制信息
2. Master管理所有的子表，包括子表的分配、合并、接收从TabletServer传来的子表分裂消息、监控TabletServer，以及TabletServer的负载均衡和故障恢复
3. Tablet Server子表服务器，完成所有存储相关操作，如CRUD，子表的合并与分裂，操作日志（每条操作日志都有唯一的序号）和sstable的操作。所有的表都是单副本。
4. Chubby：bigtable使用Chubby完成以下功能，如果Chubby不可用，则bigtable整个系统不可用，其主要提供了以下服务：
   1. Master选主
   2. 存储bigtable根表的位置信息
   3. TabletServer注册服务
   4. 存储bigtable schema信息

Bigtable主要提供了三种类型的表：

1. User Table：存储实际用户数据
2. Meta Table：存储用户表的元数据
3. Root Table：存储Meta Table的元数据。相当于跟表引导到元数据表再引导到用户表

数据分布

bigtable底层分为100M-200M的子表，通过一个根表和两级元数据表建立索引。我们假设平均一个子表为128M，每个子表的元数据信息为1KB，那么两级元数据表能支持的数据量为$128M\ast (128M/1K)\ast (128M/1K)=2048PB$

1. 客户端会缓存子表元数据，如果缓存为空或者缓存过期，则通过根表->一级子表->二级子表的查找顺序来读取子表的位置信息。
2. 使用prefetch(预取)技术，每次访问元数据表的时候，不仅读取所需子表的信息，而且读取连续多个子表数据，这样访问下一个子表就不需要再次访问元数据表了。（mysql也有类似的优化）

保证

1. 通过Chubby提供跨进程锁，保证同一时间只有一个TabletServer访问一个子表，如果该TabletServer出现故障，Master需要等TabletServer互斥锁失效，才能将其上的子表迁移到其他TabletServer上。
2. 由于bigtable底层使用GFS，GFS的追加写只保证“同一纪录至少成功写入一次”，所以bigtable使用了如下方法保证数据的安全：
   1. 记录操作日志（redo log），每条操作日志都有唯一的序号，从而去除重复的操作日志，故障的时候一部分sstable数据由于存储在内存中丢失了，需要通过回放操作日志来恢复
   2. 每个子表包含的sstable数据，bigtable以最后一条写入成功的sstable数据为准
3. bigtable可以实现单行事务single-row transactions。这点可以支撑其上的MegaStore

副本位置与负载均衡

Table Server会定期向Master汇报负载状态，如果Master发现某个Table Server负载过重，会自动对其进行负载均衡。负载由很多指标构成，也考虑了很多现实中遇到的问题（可以在论文中行收balanc了解）。负载均衡就是将该Table Server中的某些子表迁移到其他Table Server上。

首先Bigtable是构建在GFS之上的，所以子表自己不存在replication。子表的迁移实质上是当前Table Server将所有的mutable数据持久化到GFS中，然后挂载到另一个Table Server中（有点像Shared Disk中的备升主）。理所应当的，迁移的过程中会有短暂的IO停顿。子表迁移前原有的Table Server会对其执行Minor Compaction操作（为了缩短停止服务的时间，可能会有两次Minor Compaction），然后迁移。当然了，发生迁移最频繁的场景我认为还是recovery，因为文中提到了，迁移子表的这种负载均衡策略并不是Silver Bullet，在工程上经常遇到以下问题：

1. 因为迁移会导致当前子表停止服务一秒以内，因此迁移不能经常操作。
2. 另外就是系统的负载热点不会一直集中在某点。他会随着时间的推移而变化。

存储

表的分裂与合并

一个table只存在于一个Tablet Server上。但是table太大或太小时需要分裂或合并。

1. 分裂操作由Tablet Server发起，需要修改元数据。
2. 合并由Master发起，两个表需要先迁移到同一个Tablet Server，再执行合并。

存储引擎

1. 分为memtable和sstable，数据在sstable中是有序存储的。读取的时候需要按从旧到新的的时间顺序合并SStable和Memtable的数据
2. 写入memtable前要先持久化redo log，然后将数据写到memtable中
3. CRUD操作在sstable看来都是一样的，sstable中记录的只是操作，而不是最终的结果，只有到read操作的时候才会合并得到最终的操作
4. 三种策略：Minor compaction、Merging Compaction、Major Compaction
   1. Minor compaction是指将Memtable转储到GFS中
   2. Merging Compaction和Major Compaction都是将多个sstable合并成一个更大的sstable，区别在于Merging Compaction合并的不完全，其结果可能包含一些删除、增加等操作，而Major Compaction会合并所有的sstable和memtable，生成最终的结果。

垃圾回收

compaction完成之后，原来的SSTable需要被回收掉。Master会定期执行垃圾回收任务。需要注意的是，对sstable执行compaction和修改sstable对应的元数据这两个操作不是原子的。需要注意这里面可能造成的数据不一致问题。

总结

Bigtable构造在GFS之上，其操作不用考虑底层数据的可用性等问题，并且GFS也大大增强了Bigtable的扩展性，让Bigtable的设计者可以不用考虑底层，更专注于上层的优化。但是也存在一些问题：

1. 由于table只存在于一个Tablet Server上，单个节点显然会有瓶颈。当然我们可以引入诸如分库分表、Shared Disk等概念缓解这个瓶颈。
2. 整个系统构建在GFS上，并且很多实现依赖GFS的支持。两者之间有一定耦合。如果出现问题排查较为困难。

转载地址：https://blog.csdn.net/zxpoiu/article/details/115567650 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！