Apache中Druid多進程架構介紹

今天小編給大家分享的是Apache中Druid多進程架構的詳細介紹，相信大部分人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，話不多說，一起往下看吧。

Druid 是多進程架構，每種進程類型都可以獨立配置，獨立擴展。這樣可以為集群提供最大的靈活度。這種設計還提供了強失效容忍：一個失效的組件不會立即影響另外的組件。

下面我們來深入了解 Druid 有哪些進程類型，每種進程又在整個集群中扮演什么角色。

進程和服務(Process and Servers)

Druid 有多種進程類型，如下：

• Coordinator進程在集群中負責管理數據可用。
• Overlord進程控制數據攝入的資源負載分配。
• Broker進程處理外部客戶端的查詢。
• Router進程是可選的，它可以路由請求到 Brokers，Coordinator，和 Overlord。
• Historical進程存儲可查詢的數據。
• MiddleManager進程負責數據攝入。

你可以以任何方式來部署上面的進程。但是為了易于運維，官方建議以下面三種服務類型來組織進程：Master、Query 和 Data。

• Master：運行 Coordinator 和 Overlord 進程，管理數據可用和數據寫入。
• Query： 運行 Broker 和可選的 Router 進程，負責處理外部查詢請求。
• Data：運行 Historical 和 MiddleManager 進程，負責執行數據寫入任務并存儲可查詢的數據。

外部依賴(External dependencies)

除了內置的進程類型，Druid 還有三個外部依賴項。

Deep storage

共享文件存儲，只要配置成允許 Druid 訪問即可。在集群部署中，通常使用分布式存儲(如 S3 或 HDFS)或掛載網絡文件系統。在單機部署中，通常使用本地磁盤。Druid 使用 Deep Storage 存儲寫入集群的數據。

Druid 僅將 Deep Storage 用作數據的備份，并作為 Druid進程間在后臺的數據傳輸方式。要響應查詢，Historical 進程并不從 Deep Storage 上讀取數據，在任何查詢之前，先從本地磁盤查詢已經存在的數據。這意味著，Druid 在查詢時并不需要訪問 Deep Storage，這樣就可以得到最優的查詢延遲。這也意味著，在 Deep Storage 和 Historical 進程間你必須有足夠的磁盤空間來存儲你計劃加載的數據。

Deep Storage 是 Druid 彈性、容錯設計的重要組成部分。如果 Druid 單機進程本地數據丟失，可以從 Deep Storage 恢復數據。

Metadata storage

元數據存儲，存儲各種共享的系統元數據，如 segment 可用性信息和 task 信息。在集群部署中，通常使用傳統的 RDBMS，如 PostgreSQL 或 MySQL。在單機部署中，通常使用本地存儲，如 Apache Derby 數據庫。

Zookeeper

用來進行內部服務發現，協調，和主選舉。

架構圖(Architecture diagram)

下圖可以看出使用官方建議的 Master/Query/Data 服務部署方式，查詢和寫入數據是如何進行的：

存儲設計(Storage design)

Datasources and segments

Druid 數據存儲在"datasources"中，它就像 RDBMS 中的 table。每一個 datasources 通過時間分區，或通過其他屬性進行分區。每一個時間范圍稱之為"chunk"（比如，一天一個，如果你的 datasource 使用 day 分區）。在 chunk 中，數據被分區進一個或多個"segments"中。每一個 segment 是一個單獨的文件，通常包含數百萬行數據。一旦 segment 被存儲進 chunks，其組織方式將如以下時間線所示：

一個 datasource 也許只有一個，也可能有數十萬甚至上百萬個 segment。每個 segment 生命周期開始于 MiddleManager 創建時，剛被創建時，segment 是可變和未提交的。segment 構建過程包含以下幾步，旨在生成結構緊湊并支持快速查詢的數據文件。

• 轉換成列格式
• 使用 bitmap 創建索引
• 使用各種算法壓縮數據
  • 為 String 列做字典編碼，用最小化 id 存儲
  • 對 bitmap 索引做 bitmap 壓縮
  • 對所有列做類型感知壓縮

segment 定時提交和發布。此時，數據被寫入 Deep Storage，并且再不可變，并從 MiddleManagers 進程遷移至 Historical 進程中。一個關于 segment 的 entry 將寫入 metadata storage。這個 entry 是關于 segment 的元數據的自描述信息，包含如 segment 的數據模式，大小，Deep Storage 地址等信息。這些信息讓 Coordinator 知道集群中哪些數據是可用的。

索引和移交(Indexing and handoff)

indexing 是每個 segment 創建的機制。handoff 是數據被發布并開始可以被 Historical 進程處理的機制。這機制在 indexing 側的工作順序如下：

1. 啟動一個 indexing task 并構建一個新的 segment。在構建之前必須先確定其標識。對于一個追加任務(如 kafka 任務，或 append 模式任務)可以調用 Overlord 的"allocate"API 來將一個潛在的新分區加入到一個已經存在的 segment 中。對于一個覆寫任務(如 Hadoop 任務，或非 append 模式 index 任務) 將為 interval 創建新版本號和新 segment。
2. 如果 indexing 任務是實時任務(如 Kafka 任務)，此時 segment 可以立即被查詢。數據是可用的，但還是未發布狀態。
3. 當 indexing 任務完成讀取 segment 數據時，它將數據推送到 Deep Storage 上，并通過向 metadata store 寫一個記錄來發布數據。
4. 如果 indexing 任務是實時任務，此時，它將等待 Historical 進程加載這個 segment。如果 indexing 任務不是實時任務，就立即退出。

這機制在 Coordinator/Historical 側的工作如下：

1. Coordinator 定期從 metadata storage 拉取已經發布的 segments(默認，每分鐘執行)。
2. 當 Coordinate 發現已發布但不可用的 segment 時，它將選擇一個 Historical 進程去加載 segment，并指示 Historical 該做什么。
3. Historical 加載 segment 并為其提供服務。
4. 此時，如果 indexing 任務還在等待數據移交，就可以退出。

數據寫入(indexing)和移交(handoff)：

段標識(Segment identifiers)

Segment 標識由下面四部分組成：

• Datasource 名稱。
• 時間間隔（segment 包含的時間間隔，對應數據攝入時segmentGranularity指定參數）。
• 版本號（通常是 ISO8601 時間戳，對應 segment 首次生成時的時間）。
• 分區號（整數，在 datasource+interval+version 中唯一，不一定是連續的）。

例如，這是 datasource 為clarity-cloud0，時間段為2018-05-21T16:00:00.000Z/2018-05-21T17:00:00.000Z，版本號為2018-05-21T15:56:09.909Z，分區號為 1 的標識符:

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

分區號為 0（塊中的第一個分區）的 segment 省略了分區號，如以下示例所示，它是與前一個分區在同一時間塊中的 segment，但分區號為 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)

你可能想知道上一節中描述的“版本號”是什么。

Druid 支持批處理模式覆寫。在 Driud 中，如果你要做的只是追加數據，那么每個時間塊只有一個版本。但是，當你覆蓋數據時，在幕后發生的事情是使用相同的數據源，相同的時間間隔，但版本號更高的方式創建了一組新的 segment。這向 Druid 系統的其余部分發出信號，表明應從群集中刪除較舊的版本，而應使用新版本替換它。

對于用戶而言，切換似乎是瞬間發生的，因為 Druid 通過先加載新數據（但不允許對其進行查詢）來處理此問題，然后在所有新數據加載完畢后，立即將新查詢切換到新 segment。然后，它在幾分鐘后刪除舊 segment。

段(segment)生命周期

每個 segment 的生命周期都涉及以下三個主要領域：

1. 元數據存儲區：一旦構建完 segment，就將 segment 元數據（小的 JSON 數據，通常不超過幾個 KB）存儲在 元數據存儲區中。將 segmnet 的記錄插入元數據存儲的操作稱為發布。然后將元數據中的use布爾值設置成可用。由實時任務創建的 segment 將在發布之前可用，因為它們僅在 segment 完成時才發布，并且不接受任何其他數據。
2. 深度存儲：segment 數據構建完成后，并在將元數據發布到元數據存儲之前，立即將 segment 數據文件推送到深度存儲。
3. 查詢的可用性：segment 可用于在某些 Druid 數據服務器上進行查詢，例如實時任務或Historical進程。

你可以使用 Druid SQL sys.segments表檢查當前 segment 的狀態 。它包括以下標志：

• is_published：如果 segment 元數據已發布到存儲的元數據中，used則為 true，此值也為 true。
• is_available：如果該 segment 當前可用于實時任務或Historical查詢，則為 True。
• is_realtime：如果 segment 在實時任務上可用，則為 true 。對于使用實時寫入的數據源，通常會先設置成true，然后隨著 segment 的發布和移交而變成false。
• is_overshadowed：如果該 segment 已發布（used設置為 true）并且被其他一些已發布的 segment 完全覆蓋，則為 true。通常，這是一個過渡狀態，處于此狀態的 segment 很快就會將其used標志自動設置為 false。

查詢處理

查詢首先進入Broker進程，Broker將得出哪些 segment 具有與該查詢有關的數據（segment 列表始終按時間規劃，也可以根據其他屬性來規劃，這取決于數據源的分區方式），然后，Broker將確定哪些 Historical 和 MiddleManager 正在為這些 segment 提供服務，并將重寫的子查詢發送給每個進程。Historical / MiddleManager 進程將接受查詢，對其進行處理并返回結果。Broker接收結果并將它們合并在一起以得到最終答案，并將其返回給客戶端。

Broker會分析每個請求，優化查詢，盡可能的減少每個查詢必須掃描的數據量。相比于 Broker 過濾器做的優化，每個 segment 內的索引結構允許 Druid 在查看任何數據行之前先找出哪些行（如果有）與過濾器集匹配。一旦 Druid 知道哪些行與特定查詢匹配，它就只會訪問該查詢所需的特定列。在這些列中，Druid 可以在行與行之間跳過，從而避免讀取與查詢過濾器不匹配的數據。

因此，Druid 使用三種不同的技術來優化查詢性能：

1. 檢索每個查詢需訪問的 segment。

2. 在每個 segment 中，使用索引來標識查詢的行。

3. 在每個 segment 中，僅讀取與特定查詢相關的行和列。

關于Apache中Druid多進程架構就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果喜歡這篇文章，不如把它分享出去讓更多的人看到。