源码分析 | ClickHouse和他的朋友们(13)ReplicatedMergeTree表引擎及同步机制

dbkernel

本文首发于 2020-09-15 20:15:14

《ClickHouse和他的朋友们》系列文章转载自圈内好友 BohuTANG 的博客,原文链接:
https://bohutang.me/2020/09/1...
以下为正文。

image.png

在 MySQL 里,为了保证高可用以及数据安全性会采取主从模式,数据通过 binlog 来进行同步。

在 ClickHouse 里,我们可以使用 ReplicatedMergeTree 引擎,数据同步通过 zookeeper 完成。

本文先从搭建一个多 replica 集群开始,然后一窥底层的机制,简单吃两口。

1. 集群搭建

搭建一个 2 replica 测试集群,由于条件有限,这里在同一台物理机上起 clickhouse-server(2个 replica) + zookeeper(1个),为了避免端口冲突,两个 replica 端口会有所不同。

1.1 zookeeper

docker run  -p 2181:2181 --name some-zookeeper --restart always -d zookeeper

1.2 replica集群

replica-1 config.xml:

<zookeeper>
   <node index="1">
      <host>172.17.0.2</host>
      <port>2181</port>
   </node>
</zookeeper>

<remote_servers>
   <mycluster_1>
      <shard_1>
         <internal_replication>true</internal_replication>
         <replica>
            <host>s1</host>
            <port>9000</port>
         </replica>
         <replica>
            <host>s2</host>
            <port>9001</port>
         </replica>
      </shard_1>
   </mycluster_1>
</remote_servers>

<macros>
   <cluster>mycluster_1</cluster>
   <shard>1</shard>
   <replica>s1</replica>
</macros>


<tcp_port>9101</tcp_port>
<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>
<path>/cluster/d1/datas/</path>

replica-2 config.xml:

<zookeeper>
   <node index="1">
      <host>172.17.0.2</host>
      <port>2181</port>
   </node>
</zookeeper>

<remote_servers>
   <mycluster_1>
      <shard_1>
         <internal_replication>true</internal_replication>
         <replica>
            <host>s1</host>
            <port>9000</port>
         </replica>
         <replica>
            <host>s2</host>
            <port>9001</port>
         </replica>
      </shard_1>
   </mycluster_1>
</remote_servers>

<macros>
   <cluster>mycluster_1</cluster>
   <shard>1</shard>
   <replica>s2</replica>
</macros>

<tcp_port>9102</tcp_port>
<interserver_http_port>9010</interserver_http_port>
<path>/cluster/d2/datas/</path>

1.3 创建测试表

CREATE TABLE default.rtest1 ON CLUSTER 'mycluster_1'
(
    `id` Int64,
    `p` Int16
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/replicated/test', '{replica}')
PARTITION BY p
ORDER BY id

1.4 查看 zookeeper

docker exec -it some-zookeeper bash
./bin/zkCli.sh

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] ls /clickhouse/tables/replicated/test/replicas
[s1, s2]

两个 replica 都已经注册到 zookeeper。

2. 同步原理

如果在 replica-1 上执行了一条写入:

replica-1> INSERT INTO rtest VALUES(33,33);

数据是如何同步到 replica-2 的呢?

s1.  replica-1> StorageReplicatedMergeTree::write --> ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream::write(const Block & block)
s2.  replica-1> storage.writer.writeTempPart,写入本地磁盘
s3.  replica-1> ReplicatedMergeTreeBlockOutputStream::commitPart
s4.  replica-1> StorageReplicatedMergeTree::getCommitPartOp,提交LogEntry到zookeeper,信息包括:
    ReplicatedMergeTreeLogEntry {
     type: GET_PART,
     source_replica: replica-1,
     new_part_name: part->name,
     new_part_type: part->getType
    }
s5.  replica-1> zkutil::makeCreateRequest(zookeeper_path + "/log/log-0000000022"),更新log_pointer到zookeeper

s6.  replica-2> StorageReplicatedMergeTree::queueUpdatingTask(),定时pull任务
s7.  replica-2> ReplicatedMergeTreeQueue::pullLogsToQueue ,拉取
s8.  replica-2> zookeeper->get(replica_path + "/log_pointer") ,向zookeeper获取当前replica已经同步的位点
s9.  replica-2> zookeeper->getChildrenWatch(zookeeper_path + "/log") ,向zookeeper获取所有的LogEntry信息
s10. replica-2> 根据同步位点log_pointer从所有LogEntry中筛选需要同步的LogEntry,写到queue
s11. replica-2> StorageReplicatedMergeTree::queueTask,消费queue任务
s12. replica-2> StorageReplicatedMergeTree::executeLogEntry(LogEntry & entry),根据LogEntry type执行消费
s13. replica-2> StorageReplicatedMergeTree::executeFetch(LogEntry & entry) 
s14. replica-2> StorageReplicatedMergeTree::fetchPart,从replica-1的interserver_http_port下载part目录数据
s15. replica-2> MergeTreeData::renameTempPartAndReplace,把文件写入本地并更新内存meta信息
s16. replica-2> 数据同步完成

也可以进入 zookeeper docker 内部直接查看某个 LogEntry:

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 85] get /clickhouse/tables/replicated/test/log/log-0000000022
format version: 4
create_time: 2020-09-13 16:39:05
source replica: s1
block_id: 33_2673203974107464807_7670041793554220344
get
33_2_2_0

3. 总结

本文以写入为例,从底层分析了 ClickHouse ReplicatedMergeTree 的工作原理,逻辑并不复杂。

不同 replica 的数据同步需要 zookeeper(目前社区有人在做etcd的集成 pr#10376)做元数据协调,是一个订阅/消费模型,涉及具体数据目录还需要去相应的 replica 通过 interserver_http_port 端口进行下载。

replica 的同步都是以文件目录为单位,这样就带来一个好处:我们可以轻松实现 ClickHouse 的存储计算分离,多个 clickhouse-server 可以同时挂载同一份数据进行计算,而且这些 server 每个节点都是可写,虎哥已经实现了一个可以 work 的原型,详情请参考下篇 <存储计算分离方案与实现>

4. 参考


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曾做过 PGXC/Greenplum 等分布式数据库的内核开发,热衷于研究主流数据库架构、源码,对关系型数据库 My...

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