前言
近两年，KUDU 在大数据平台的应用越来越广泛。在阿里、小米、网易等公司的大数据架构中，KUDU 都有着不可替代的地位。本文通过分析 KUDU 的设计， 试图解释为什么 KUDU 会被广泛应用于大数据领域，因为还没有研究过 KUDU 的代码，下面的介绍是根据 KUDU 的论文和网上的一些资料学习自己理解所得，如有不实之处，劳请指正。
背景
在 KUDU 之前，大数据主要以两种方式存储：
- 静态数据：以 HDFS 引擎作为存储引擎，适用于高吞吐量的离线大数据分析场景。这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写。
- 动态数据：以 HBase、Cassandra 作为存储引擎，适用于大数据随机读写场景。这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS，不适用于批量数据分析的场景。
从上面分析可知，这两种数据在存储方式上完全不同，进而导致使用场景完全不同，但在真实的场景中，边界可能没有那么清晰，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求，一个常见的方案是：
满足数据更新+批量分析的大数据架构
如上图所示，数据实时写入 HBase，实时的数据更新也在 HBase 完成，为了应对 OLAP 需求，我们定时（通常是 T+1 或者 T+H）将 HBase 数据写成静态的文件（如：Parquet）导入到 OLAP 引擎（如：HDFS）。这一架构能满足既需要随机读写，又可以支持 OLAP 分析的场景，但他有如下缺点：
- 架构复杂。从架构上看，数据在 HBase、消息队列、HDFS 间流转，涉及环节太多，运维成本很高。并且每个环节需要保证高可用，都需要维护多个副本，存储空间也有一定的浪费。最后数据在多个系统上，对数据安全策略、监控等都提出了挑战。
- 时效性低。数据从 HBase 导出成静态文件是周期性的，一般这个周期是一天（或一小时），在时效性上不是很高。
- 难以应对后续的更新。真实场景中，总会有数据是「延迟」到达的。如果这些数据之前已经从 HBase 导出到 HDFS，新到的变更数据就难以处理了，一个方案是把原有数据应用上新的变更后重写一遍，但这代价又很高。
为了解决上述架构的这些问题，KUDU 应运而生。KUDU 的定位是 「Fast Analytics on Fast Data」，是一个既支持随机读写、又支持 OLAP 分析的大数据存储引擎。
KUDU 定位
从上图可以看出，KUDU 是一个「折中」的产品，在 HDFS 和 HBase 这两个偏科生中平衡了随机读写和批量分析的性能。从 KUDU 的诞生可以说明一个观点：底层的技术发展很多时候都是上层的业务推动的，脱离业务的技术很可能是「空中楼阁」。
概览
数据模型
KUDU 的数据模型与传统的关系型数据库类似，一个 KUDU 集群由多个表组成，每个表由多个字段组成，一个表必须指定一个由若干个（>=1）字段组成的主键，如下图：
KUDU 数据模型
KUDU 表中的每个字段是强类型的，而不是 HBase 那样所有字段都认为是 bytes。这样做的好处是可以对不同类型数据进行不同的编码，节省空间。同时，因为 KUDU 的使用场景是 OLAP 分析，有一个数据类型对下游的分析工具也更加友好。
核心 API
KUDU 的对外 API 主要分为写跟读两部分。其中写包括：Insert、Update、Delete，所有写操作都必须指定主键；读 KUDU 对外只提供了 Scan 操作，Scan 时用户可以指定一个或多个过滤器，用于过滤数据。
一致性模型
跟大多数关系型数据库一样，KUDU 也是通过 MVCC（Multi-Version Concurrency Control）来实现内部的事务隔离。KUDU 默认的一致性模型是 Snapshot Consistency，即客户端可以一致的访问到某个时间点的一个快照。
如果有更高的外部一致性（external consistency）需求，KUDU 目前还没有实现，不过 KUDU 提供了一些设计方案。这里先介绍下外部一致性，它是指：多个事务并发执行达到串行效果，并且保证修改时间戳严格按照事务发生先后顺序，即如果有先后两个事务 A、B， A 发生在 B 之前，那么对于客户端来说，要么看到 A，要么看到 A、B，不会只看到 B 而看不到 A。KUDU 提供了两个实现外部一致性的方案：
- 方案一：在各个 Client 之间传播带有时间戳的 token，大致思路是 Client 提交完一个写请求后，生成一个带时间戳的 token，然后把这个 token 传播给其他客户端，其他客户端请求的时候可以带上这个 token。
- 方案二：类似 Google Spanner 的方案，通过 commit-wait 机制实现外部一致性。
这里我们衍生介绍下 Google Spanner 是如何实现分布式事务的外部一致性的。首先我们先明确下分布式事务外部一致性这个问题的由来。首先，在数据库中，我们出于性能考虑，一般我们对读不加排他锁，只对写进行加排他锁，这就会带来一个问题，数据在读取的时候可能正在被修改，导致同一事务中多次读取到的数据可能不一致，造成幻读，为了解决这个问题，我们引入了 MVCC 来解决幻读的问题。在单机系统中，通过 MVCC 就能解决外部一致性问题，因为每个事务都有一个在本机生成的一个时间戳，根据事务的时间戳先后，我们就能判断出事务发生的先后顺序。但是在分布式系统中，要实现外部一致性就没有那么简单了，核心问题是事务在不同的机器上执行，而不同机器的本地时钟是有误差的，因此就算是真实发生的事务顺序是 A->B，但是在事务持久化的时候记录的时间戳可能是 B < A，这时如果一个事务 C 来读取数据，可能只读到 B 而没有读到 A。从上面的分析我们可以发现，分布式系统中保证事务的外部一致性的核心是一个精确的事务版本（时间戳），而最大的难点也在这里，计算机上的时钟不是一个绝对精确的时间，它跟标准时间是有一定的随机的误差的，导致分布式系统中不同机器之间的时间有偏差。Google Spanner 的解决思路是把不同机器的误差时间控制在一个很小的确定的范围内，再配合 commit-wait 机制来实现外部一致性。
控制时间误差的方案称为 TrueTime，它通过硬件（GPS 和原子钟）和软件结合，保证获取到的时间在较小误差（±4ms）内绝对正确，具体的实现这里就不展开了，有兴趣的同学可以自行找资料研究。TrueTime 对外只提供 3 个 API，如下：
TrueTime API
这里最主要的 API 是 TT.now()，它范围当前绝对精确时间的上下界，表示当前绝对精确时间在 TT.now().earliest 和 TT.now().latest 之间。
有了一个有界误差的 TrueTime 后，就可以通过 commit-wait 机制来实现外部一致性了，具体的方案如下：
commit-wait 过程
如上图所示，在一个事务开始获取锁执行后，生成事务的时间版本 s=TT.now().latest，然后开始执行事务的具体操作，但是一个事务的结束并不只由事务本身的时间消耗决定，它还要保证后续的事务时间版本不会早于自己，因此，事务需要等待直到 TT.now().earliest > s 后，才算真正结束。根据整个 commit-wait 过程我们可以知道，整个事务提交过程需要等待 2 倍的平均误差时间（ε），TrueTime 的平均误差时间是 4 ms，因此一次 commit-wait 需要至少 8 ms。
之前我们提到，KUDU 也借鉴 Spanner 使用 commit-wait 机制实现外部一致性，但是 commit-wait 强依赖于 TrueTime，而 TrueTime 需要各种昂贵的硬件设备支持，目前 KUDU 通过纯软件算法的方式来实现时钟算法，为 HybridTime，但这个方案时间误差较大，考虑到 commit-wait 需要等待 2ε 时间，因此误差一大实际场景使用限制就很多了。
架构
整体架构
kUDU 架构
KUDU 中存在两个角色
- Mater Server：负责集群管理、元数据管理等功能
- Tablet Server：负责数据存储，并提供数据读写服务
为了实现分区容错性，跟其他大数据产品一样，对于每个角色，在 KUDU 中都可以设置特定数量（一般是 3 或 5）的副本。各副本间通过 Raft 协议来保证数据一致性。Raft 协议与 ZAB 类似，都是 Paxos 协议的工程简化版本，具体细节有兴趣的同学可以搜索相关资料学习。
KUDU Client 在与服务端交互时，先从 Master Server 获取元数据信息，然后去 Tablet Server 读写数据，如下图：
KUDU Clinet 交互
数据分区策略
与大多数大数据存储引擎类似，KUDU 对表进行横向分区，KUDU 表会被横向切分存储在多个 tablets 中。不过相比与其他存储引擎，KUDU 提供了更加丰富灵活的数据分区策略。
一般数据分区策略主要有两种，一种是 Range Partitioning，按照字段值范围进行分区，HBase 就采用了这种方式，如下图：
Range Partitioning
Range Partitioning 的优势是在数据进行批量读的时候，可以把大部分的读变成同一个 tablet 中的顺序读，能够提升数据读取的吞吐量。并且按照范围进行分区，我们可以很方便的进行分区扩展。其劣势是同一个范围内的数据写入都会落在单个 tablet 上，写的压力大，速度慢。
另一种分区策略是 Hash Partitioning，按照字段的 Hash 值进行分区，Cassandra 采用了这个方式，见下图：
Hash Partitioning
与 Range Partitioning 相反，由于是 Hash 分区，数据的写入会被均匀的分散到各个 tablet 中，写入速度快。但是对于顺序读的场景这一策略就不太适用了，因为数据分散，一次顺序读需要将各个 tablet 中的数据分别读取并组合，吞吐量低。并且 Hash 分区无法应对分区扩展的情况。
各种分区策略的优劣对比见下图：
各种分区策略的优劣
既然各分区策略各有优劣，能否将不同分区策略进行组合，取长补短呢？这也是 KUDU 的思路，KUDU 支持用户对一个表指定一个范围分区规则和多个 Hash 分区规则，如下图：
组合分区策略
存储
存储设计目标
- 快速的列扫描
- 低延迟的随机更新
- 稳定的性能表现
存储方式
KUDU 是一个列式存储的存储引擎，其数据存储方式如下：
KUDU 存储
列式存储的数据库很适合于 OLAP 场景，其特点如下：
-
优势
- 查询少量列时 IO 少，速度快
- 数据压缩比高
- 便于查询引擎性能优化：延迟物化、直接操作压缩数据、向量化执行
-
劣势
- 查询列太多时性能下降（KUDU 建议列数不超过 300 ）
- 不适合 OLTP 场景
存储实现
与其他大数据存储引擎类似，KUDU 的存储也是通过 LSM 树（Log-Structured Merge Tree）来实现的。KUDU 的最小存储单元是 RowSets，KUDU 中存在两种 RowSets：MemRowSets、DiskRowSets，数据先写内存中的 MemRowSet，MemRowSet 满了后刷到磁盘成为一个 DiskRowSet，DiskRowSet 一经写入，就无法修改了。见下图：
当然上面只是最粗粒度的一个写入过程，为了解释 KUDU 的为什么既能支持随机读写，又能支持大数据量的 OLAP 分析，我们需要更进一步进行解剖分析。我们需求探究的主要两个问题是：
- 如何应对数据变更？
- 如何优化读写性能以满足 OLAP 场景？
应对数据变更
首先上面我们讲了，DiskRowSet 是不可修改了，那么 KUDU 要如何应对数据的更新呢？在 KUDU 中，把 DiskRowSet 分为了两部分：base data、delta stores。base data 负责存储基础数据，delta stores负责存储 base data 中的变更数据。整个数据更新方案如下：
应对数据更新
如上图所示，数据从 MemRowSet 刷到磁盘后就形成了一份 DiskRowSet（只包含 base data），每份 DiskRowSet 在内存中都会有一个对应的 DeltaMemStore，负责记录此 DiskRowSet 后续的数据变更（更新、删除）。DeltaMemStore 内部维护一个 B-树索引，映射到每个 row_offset 对应的数据变更。DeltaMemStore 数据增长到一定程度后转化成二进制文件存储到磁盘，形成一个 DeltaFile，随着 base data 对应数据的不断变更，DeltaFile 逐渐增长。
优化读写性能
首先我们从 KUDU 的 DiskRowSet 数据结构上分析：
DiskRowSet 数据结构
从上图可知，在具体的数据（列数据、变更记录）上，KUDU 都做了 B- 树索引，以提高随机读写的性能。在 base data 中，KUDU 还针对主键做了好几类索引（实际上由于 delta store 只记录变更数据，base data 中对主键的索引即本 DiskRowSet 中全局的主键索引）：
- 主键范围索引：记录本 DiskRowSet 中主键的范围，用于粗粒度过滤一些主键范围
- 布隆过滤器：通过主键的布隆过滤器来实现不存在数据的过滤
- 主键索引：要精确定位一个主键是否存在，以及具体在 DiskRowSet 中的位置（即：row_offset），通过以 B-树为数据结构的主键索引来快速查找。
随着时间的推移，KUDU 中的小文件会越来越多，主要包括各个 DiskRowSet 中的 base data，还有每个 base data 对应的若干份 DeltaFile。小文件的增多会影响 KUDU 的性能，特别是 DeltaFile 中还有很多重复的数据。为了提高性能，KUDU 会进行定期 compaction，compaction 主要包括两部分：
- DeltaFile compaction：过多的 DeltaFile 影响读性能，定期将 DeltaFile 合并回 base data 可以提升性能。在通常情况下，会发生频繁变更的字段是集中在少数几个字段中的，而 KUDU 是列式存储的，因此 KUDU 还在 DeltaFile compaction 时做了优化，文件合并时只合并部分变更列到 base data 中对应的列。
- DiskRowSet compaction：除了 DeltaFile，定期将 DiskRowSet 合并也能提升性能，一个原因是合并时我们可以将被删除的数据彻底的删除，而且可以减少同样 key 范围内数据的文件数，提升索引的效率。
当用户的查询存在列的过滤条件时，KUDU 还可以在查询时进行 延迟物化（Lazy Materialization ）来提升性能。举例说明，现在我们有这样一张表：
用户的 SQL 是这样的：
SELECT * FROM tb WHERE sex=‘男’ ADN age > 20
KUDU 中数据查询过程是这样的：
- 扫描 sex 列，过滤出要查询的行 [1,3]
- 扫描 age 列，过滤出要查询的行 [3,4]
- 过滤条件相交，得到 3
- 真正读取 id=3 行对应的所有列信息，组装
上述查询中，KUDU 真正需要去物理读取的数据只有 id=3 这一行，这样就减少了 IO 数量。
读写过程
数据写过程
数据写过程
如上图，当 Client 请求写数据时，先根据主键从 Mater Server 中获取要访问的目标 Tablets，然后到依次对应的 Tablet 获取数据。因为 KUDU 表存在主键约束，所以需要进行主键是否已经存在的判断，这里就涉及到之前说的索引结构对读写的优化了。一个 Tablet 中存在很多个 RowSets，为了提升性能，我们要尽可能地减少要扫描的 RowSets 数量。首先，我们先通过每个 RowSet 中记录的主键的（最大最小）范围，过滤掉一批不存在目标主键的 RowSets，然后在根据 RowSet 中的布隆过滤器，过滤掉确定不存在目标主键的 RowSets，最后再通过 RowSets 中的 B-树索引，精确定位目标主键是否存在。如果主键已经存在，则报错（主键重复），否则就进行写数据（写 MemRowSet）。
数据更新过程
数据更新过程
数据更新的核心是定位到待更新数据的位置，这块与写入的时候类似，就不展开了，等定位到具体位置后，然后将变更写到对应的 delta store 中。
数据读过程
数据读过程
如上图，数据读取过程大致如下：先根据要扫描数据的主键范围，定位到目标的
Tablets，然后读取 Tablets 中的 RowSets。在读取每个 RowSet 时，先根据主键过滤要 scan 范围，然后加载范围内的 base data，再找到对应的 delta stores，应用所有变更，最后 union 上 MenRowSet 中的内容，返回数据给 Client。
应用案例
这里介绍一个小米使用 KUDU 的案例。具体的业务场景是这样的：
收集手机App和后台服务发送的 RPC 跟踪事件数据，然后构建一个服务监控和问题诊断的工具。
- 高写入吞吐：每天大于200亿条记录
- 为了能够尽快定位和解决问题，要求系统能够查询最新的数据并能快速返回结果
- 为了方便问题诊断，要求系统能够查询/搜索明细数据（而不只是统计信息）
在使用 KUDU 前，小米的架构是这样的：
使用 KUDU 前架构
一部分源系统数据是通过Scribe（日志聚合系统）把数据写到HDFS，另一部分源系统数据直接写入HBase。然后通过Hive/MR/Spark作业把两部分数据合并，给离线数仓和 OLAP 分析。
在使用 KUDU 后，架构简化成了：
使用 KUDU 后的架构
从上图我们可以看到，所有的数据存储都集中到的 KUDU 一个上，减少了整体的架构复杂度，同时，也大大提升了实时性。
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