Druid 认知 | Apache Druid 的集群设计与工作流程

Posted 2021-04-20 大数据技术拆解

Apache Druid 的集群设计与工作流程

导读：本文将描述 Apache Druid 的基本集群架构，说明架构中各进程的作用。并从数据写入和数据查询两个角度来说明 Druid 架构的工作流程。

Druid 是多进程架构，每种进程类型都可以独立配置，独立扩展。这样可以为集群提供最大的灵活度。这种设计还提供了强失效容忍：一个失效的组件不会立即影响另外的组件。

下面我们来深入了解 Druid 有哪些进程类型，每种进程又在整个集群中扮演什么角色。

进程和服务(Process and Servers)

Druid 有多种进程类型，如下：

• Coordinator进程在集群中负责管理数据可用。
• Overlord进程控制数据摄入的资源负载分配。
• Broker进程处理外部客户端的查询。
• Router进程是可选的，它可以路由请求到 Brokers，Coordinator，和 Overlord。
• Historical进程存储可查询的数据。
• MiddleManager进程负责数据摄入。

你可以以任何方式来部署上面的进程。但是为了易于运维，官方建议以下面三种服务类型来组织进程：Master、Query 和 Data。

• Master： 运行 Coordinator 和 Overlord 进程，管理数据可用和数据写入。
• Query： 运行 Broker 和可选的 Router 进程，负责处理外部查询请求。
• Data： 运行 Historical 和 MiddleManager 进程，负责执行数据写入任务并存储可查询的数据。

外部依赖(External dependencies)

除了内置的进程类型，Druid 还有三个外部依赖项。

Deep storage

共享文件存储，只要配置成允许 Druid 访问即可。在集群部署中，通常使用分布式存储(如 S3 或 HDFS)或挂载网络文件系统。在单机部署中，通常使用本地磁盘。Druid 使用 Deep Storage 存储写入集群的数据。

Druid 仅将 Deep Storage 用作数据的备份，并作为 Druid进程间在后台的数据传输方式。要响应查询，Historical 进程并不从 Deep Storage 上读取数据，在任何查询之前，先从本地磁盘查询已经存在的数据。这意味着，Druid 在查询时并不需要访问 Deep Storage，这样就可以得到最优的查询延迟。这也意味着，在 Deep Storage 和 Historical 进程间你必须有足够的磁盘空间来存储你计划加载的数据。

Deep Storage 是 Druid 弹性、容错设计的重要组成部分。如果 Druid 单机进程本地数据丢失，可以从 Deep Storage 恢复数据。

Metadata storage

元数据存储，存储各种共享的系统元数据，如 segment 可用性信息和 task 信息。在集群部署中，通常使用传统的 RDBMS，如 PostgreSQL 或 mysql。在单机部署中，通常使用本地存储，如 Apache Derby 数据库。

Zookeeper

用来进行内部服务发现，协调和主选举。

架构图(Architecture diagram)

下图可以看出使用官方建议的 Master/Query/Data 服务部署方式，查询和写入数据是如何进行的：

druid-architecture

存储设计(Storage design)

Datasources and segments

Druid 数据存储在"datasources"中，它就像 RDBMS 中的 table。每一个 datasources 通过时间分区，或通过其他属性进行分区。每一个时间范围称之为"chunk"（比如，一天一个，如果你的 datasource 使用 day 分区）。在 chunk 中，数据被分区进一个或多个"segments"中。每一个 segment 是一个单独的文件，通常包含数百万行数据。一旦 segment 被存储进 chunks，其组织方式将如以下时间线所示：

druid-timeline

一个 datasource 也许只有一个，也可能有数十万甚至上百万个 segment。每个 segment 生命周期开始于 MiddleManager 创建时，刚被创建时，segment 是可变和未提交的。segment 构建过程包含以下几步，旨在生成结构紧凑并支持快速查询的数据文件。

• 转换成列格式
• 使用 bitmap 创建索引
• 使用各种算法压缩数据
• 为 String 列做字典编码，用最小化 id 存储
• 对 bitmap 索引做 bitmap 压缩
• 对所有列做类型感知压缩

索引和移交(Indexing and handoff)

indexing 是每个 segment 创建的机制。handoff 是数据被发布并开始可以被 Historical 进程处理的机制。这机制在 indexing 侧的工作顺序如下：

1. 启动一个 indexing task 并构建一个新的 segment。在构建之前必须先确定其标识。对于一个追加任务(如 kafka 任务，或 append 模式任务)可以调用 Overlord 的"allocate"API 来将一个潜在的新分区加入到一个已经存在的 segment 中。对于一个覆写任务(如 Hadoop 任务，或非 append 模式 index 任务) 将为 interval 创建新版本号和新 segment。
2. 如果 indexing 任务是实时任务(如 Kafka 任务)，此时 segment 可以立即被查询。数据是可用的，但还是未发布状态。
3. 当 indexing 任务完成读取 segment 数据时，它将数据推送到 Deep Storage 上，并通过向 metadata store 写一个记录来发布数据。
4. 如果 indexing 任务是实时任务，此时，它将等待 Historical 进程加载这个 segment。如果 indexing 任务不是实时任务，就立即退出。

这机制在 Coordinator/Historical 侧的工作如下：

1. Coordinator 定期从 metadata storage 拉取已经发布的 segments(默认，每分钟执行)。
2. 当 Coordinate 发现已发布但不可用的 segment 时，它将选择一个 Historical 进程去加载 segment，并指示 Historical 该做什么。
3. Historical 加载 segment 并为其提供服务。
4. 此时，如果 indexing 任务还在等待数据移交，就可以退出。

数据写入(indexing)和移交(handoff)：

段标识(Segment identifiers)

Segment 标识由下面四部分组成：

• Datasource 名称。
• 时间间隔（segment 包含的时间间隔，对应数据摄入时 segmentGranularity指定参数）。
• 版本号（通常是 ISO8601 时间戳，对应 segment 首次生成时的时间）。
• 分区号（整数，在 datasource+interval+version 中唯一，不一定是连续的）。

例如，这是 datasource 为clarity-cloud0，时间段为2018-05-21T16:00:00.000Z/2018-05-21T17:00:00.000Z，版本号为2018-05-21T15:56:09.909Z，分区号为 1 的标识符:

clarity-cloud0_2018-05-21T16:00:00.000Z_2018-05-21T17:00:00.000Z_2018-05-21T15:56:09.909Z_1

分区号为 0（块中的第一个分区）的 segment 省略了分区号，如以下示例所示，它是与前一个分区在同一时间块中的 segment，但分区号为 0 而不是 1：

clarity-cloud0_2018-05-21T16:00:00.000Z_2018-05-21T17:00:00.000Z_2018-05-21T15:56:09.909Z

段版本控制(segment versioning)

你可能想知道上一节中描述的“版本号”是什么。

Druid 支持批处理模式覆写。在 Driud 中，如果你要做的只是追加数据，那么每个时间块只有一个版本。但是，当你覆盖数据时，在幕后发生的事情是使用相同的数据源，相同的时间间隔，但版本号更高的方式创建了一组新的 segment。这向 Druid 系统的其余部分发出信号，表明应从群集中删除较旧的版本，而应使用新版本替换它。

对于用户而言，切换似乎是瞬间发生的，因为 Druid 通过先加载新数据（但不允许对其进行查询）来处理此问题，然后在所有新数据加载完毕后，立即将新查询切换到新 segment。然后，它在几分钟后删除旧 segment。

段(segment)生命周期

每个 segment 的生命周期都涉及以下三个主要领域：

1. 元数据存储区： 一旦构建完 segment，就将 segment 元数据（小的 JSON 数据，通常不超过几个 KB）存储在 元数据存储区中。将 segmnet 的记录插入元数据存储的操作称为 发布。然后将元数据中的 use布尔值设置成 可用。由实时任务创建的 segment 将在发布之前可用，因为它们仅在 segment 完成时才发布，并且不接受任何其他数据。
2. 深度存储： segment 数据构建完成后，并在将元数据发布到元数据存储之前，立即将 segment 数据文件推送到深度存储。
3. 查询的可用性： segment 可用于在某些 Druid 数据服务器上进行查询，例如实时任务或 Historical进程。

你可以使用 Druid SQL sys.segments表检查当前 segment 的状态 。它包括以下标志：

• is_published：如果 segment 元数据已发布到存储的元数据中， used则为 true，此值也为 true。
• is_available：如果该 segment 当前可用于实时任务或 Historical查询，则为 True。
• is_realtime：如果 segment 在实时任务上可用，则为 true 。对于使用实时写入的数据源，通常会先设置成 true，然后随着 segment 的发布和移交而变成 false。
• is_overshadowed：如果该 segment 已发布（ used设置为 true）并且被其他一些已发布的 segment 完全覆盖，则为 true。通常，这是一个过渡状态，处于此状态的 segment 很快就会将其 used标志自动设置为 false。

查询处理

查询首先进入Broker进程，Broker将得出哪些 segment 具有与该查询有关的数据（segment 列表始终按时间规划，也可以根据其他属性来规划，这取决于数据源的分区方式），然后，Broker将确定哪些 Historical 和 MiddleManager 正在为这些 segment 提供服务，并将重写的子查询发送给每个进程。Historical / MiddleManager 进程将接受查询，对其进行处理并返回结果。Broker接收结果并将它们合并在一起以得到最终答案，并将其返回给客户端。

Broker会分析每个请求，优化查询，尽可能的减少每个查询必须扫描的数据量。相比于 Broker 过滤器做的优化，每个 segment 内的索引结构允许 Druid 在查看任何数据行之前先找出哪些行（如果有）与过滤器集匹配。一旦 Druid 知道哪些行与特定查询匹配，它就只会访问该查询所需的特定列。在这些列中，Druid 可以在行与行之间跳过，从而避免读取与查询过滤器不匹配的数据。

因此，Druid 使用三种不同的技术来优化查询性能：

1. 检索每个查询需访问的 segment。

2. 在每个 segment 中，使用索引来标识查询的行。

3. 在每个 segment 中，仅读取与特定查询相关的行和列。

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