TiDB简述及TiKV的数据结构与存储-京东云开发者社区

# 1 概述
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。

总结一下，Tidb是个高度兼容MySQL的分布式数据库，并拥有以下几个特性：
- 高度兼容 MySQL：掌握MySQL，就可以零基础使用TIDB
- 水平弹性扩展：自适应扩展，基于Raft协议
- 分布式事务：悲观锁、乐观锁、因果一致性
- 真正金融级高可用：基于Raft协议
- 一站式 HTAP 解决方案：单个数据库同时支持 OLTP 和 OLAP，进行实时智能处理的能力

其中TiDB的核心特性是：水平扩展、高可用。

本文主要从TiDB的各类组件为起点，了解它的基础架构，并重点分析它在存储架构方面的设计，探究其如何组织数据，Table中的每行记录是如何在内存和磁盘中进行存储的。

# 2 组件
先看一张Tidb的架构图，里面包含 TiDB、Storage(TiKV、TiFlash)、TiSpark、PD。其中的TiDB、TiKV、PD是核心组件；TIFlash、TiSpark是为了解决复杂OLAP的组件。
TiDB是Mysql语法的交互入口，TiSpark是sparkSAL的交互入口。

![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/ec3dbedd-9c9f-490e-90fb-b524dae49b4b20230423155833.png)

## 2.1 TiDB Server
SQL 层，对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint，负责接受客户端的连接，执行 SQL 解析和优化，最终生成分布式执行计划。
TiDB 层本身是无状态的，实践中可以启动多个 TiDB 实例，通过负载均衡组件（如 LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址，客户端的连接可以均匀地分摊在多个 TiDB 实例上以达到负载均衡的效果。TiDB Server 本身并不存储数据，只是解析 SQL，将实际的数据读取请求转发给底层的存储节点 TiKV（或 TiFlash）。
## 2.2 PD (Placement Driver) Server
整个 TiDB 集群的元信息管理模块，负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构，提供 TiDB Dashboard 管控界面，并为分布式事务分配事务 ID。
PD 不仅存储元信息，同时还会根据 TiKV 节点实时上报的数据分布状态，下发数据调度命令给具体的 TiKV 节点，可以说是整个集群的“大脑”。此外，PD 本身也是由至少 3 个节点构成，拥有高可用的能力。建议部署奇数个 PD 节点。
## 2.3 存储节点
### 2.3.1 TiKV Server
负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。
存储数据的基本单位是 Region，每个 Region 负责存储一个 Key Range（从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的数据，每个 TiKV 节点会负责多个 Region。
TiKV 的 API 在 KV 键值对层面提供对分布式事务的原生支持，默认提供了 SI (Snapshot Isolation) 的隔离级别，这也是 TiDB 在 SQL 层面支持分布式事务的核心。
TiDB 的 SQL 层做完 SQL 解析后，会将 SQL 的执行计划转换为对 TiKV API 的实际调用。所以，数据都存储在 TiKV 中。另外，TiKV 中的数据都会自动维护多副本（默认为三副本），天然支持高可用和自动故障转移。
### 2.3.2 TiFlash
TiFlash 是一类特殊的存储节点。和普通 TiKV 节点不一样的是，在 TiFlash 内部，数据是以列式的形式进行存储，主要的功能是为分析型的场景加速。假如使用场景为海量数据，且需要进行统计分析，可以在数据表基础上创建TiFlash存储结构的映射表，以提高查询速度。

以上组件互相配合，支撑着Tidb完成海量数据存储、同时兼顾高可用、事务、优秀的读写性能。
# 3 存储架构
## 3.1 TiKV的模型
前文所描述的Tidb架构中，其作为存储节点的有两个服务，TiKV和TiFlash。其中TiFlash为列式存储的形式实现的，可以参考ClickHouse的架构思路，二者具有相似性。本章节主要讨论TiKV的实现。

![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/1d100ac4-94c4-4783-966a-41793a7d9b3e20230423155948.png)

在上图中，TiKV node所描述的就是OLTP场景下Tidb的存储组件，而TiFlash则是应对的LOAP场景。TiKV选择的是Key-Value模型，作为数据的存储模型，并提供有序遍历方法进行读取。
TiKV数据存储有两个关键点：
1. 是一个巨大的Map（可以参考HashMap），也就是存储的是Key-Value Pairs（键值对）。
1. 这个Map中的Key-Value pair按照Key的二进制顺序有序，也就是可以Seek到某一个Key的位置，然后不断地调用Next方法，以递增的顺序获取比这个Key大的Key-Value。

需要注意的是，这里描述的TiKV的KV存储模型，与SQL中的Table无关，不要有任何代入。

在图中TiKV node内部，有store、Region的概念，这是高可用的解决方案，TiDB采用了Raft算法实现，这里细分析。
## 3.2 TiKV的行存储结构
在使用Tidb时，依然以传统“表”的概念进行读写，在关系型数据库中，一个表可能有很多列。而Tidb是以Key-Value形式构造数据的，因此需要考虑，将一行记录中，各列数据映射成一个key-value键值对。
首先，在OLTP场景，有大量针对单行或者多行的增、删、改、查操作，要求数据库具备快速读取一行数据的能力。因此，对应的 Key 最好有一个唯一 ID（显示或隐式的 ID），以方便快速定位。
其次，很多 OLAP 型查询需要进行全表扫描。如果能够将一个表中所有行的 Key 编码到一个区间内，就可以通过范围查询高效完成全表扫描的任务。
### 3.2.1 表数据的KV映射
Tidb中表数据与Key-Value的映射关系，设计如下：
- 为了保证同一个表的数据会放在一起，方便查找，TiDB会为每个表分配一个表ID，用TableID表示，整数、全局唯一。
- TiDB会为每行数据分配一个行ID，用RowID表示，整数、表内唯一。如果表有主键，则行ID等于主键。

基于以上规则，生成的Key-Value键值对为：

```
Key：  tablePrefix{TableID}_recordPrefixSep{RowID} 
Value: [col1,col2,col3,col4]
```

其中 tablePrefix 和 recordPrefixSep 都是特定的字符串常量，用于在 Key 空间内区分其他数据。
这个例子中，是完全基于RowID形成的Key，可以类比MySQL的聚集索引。

### 3.2.2 索引数据的KV映射
对于普通索引，在MySQL中是有非聚集索引概念的，尤其innodb中，通过B+Tree形式，叶子节点记录主键信息，再通过回表方式得到结果数据。
在Tidb中是支持创建索引的，那么索引信息如何存储？ 它同时支持主键和二级索引（包括唯一索引和非唯一索引），且与表数据映射方式类似。
设计如下：
- Tidb为表中每个索引，分配了一个索引ID，用IndexID表示。
- 对于主键和唯一索引，需要根据键值快速定位到RowID，这个会存储到value中

因此生成的key-value键值对为：

```
Key：tablePrefix{TableID}_indexPrefixSep{IndexID}_indexedColumnsValue
Value: RowID
```

由于设计的key中存在indexedColumnsValue，也就是查询的字段值，因此可以直接命中或模糊检索到。再通过value中的RowID，去表数据映射中，检索到RowID对应的行记录。

对于普通索引，一个键值可能对应多行，需要根据键值范围查询对应的RowID。

```
Key:   tablePrefix{TableID}_indexPrefixSep{IndexID}_indexedColumnsValue_{RowID}
Value: null
```

根据字段值，可以检索到具有相关性的key的列表，在根据key中包含的RowID，再拿到行记录。
### 3.2.3 映射中的常量字符串
上述所有编码规则中的 tablePrefix、recordPrefixSep 和 indexPrefixSep 都是字符串常量，用于在 Key 空间内区分其他数据，定义如下：

```
tablePrefix     = []byte{'t'}
recordPrefixSep = []byte{'r'}
indexPrefixSep  = []byte{'i'}
```

在上述映射关系中，一个表内所有的行都有相同的 Key 前缀，一个索引的所有数据也都有相同的前缀。这样具有相同的前缀的数据，在 TiKV 的 Key 空间内，是排列在一起的。
因此，只需要设计出稳定的后缀，则可以保证表数据或索引数据，有序的存储在TiKV中。而有序带来的价值就是能够高效的读取。
### 3.2.4 举例
假设数据库的一张表，如下：

```sql
CREATE TABLE User (
    ID int,
    Name varchar(20),
    Role varchar(20),
    Age int,
    PRIMARY KEY (ID),
    KEY idxAge (Age)
);
```

表中有3行记录：

```sql
1, "TiDB", "SQL Layer", 10
2, "TiKV", "KV Engine", 20
3, "PD", "Manager", 30
4, "TiFlash", "OLAP", 30
```

这张表中有一个主键ID、一个普通索引idxAge，对应的是列Age. 
假设该表的TableID=10，则其表数据的存储如下：

```sql
t10_r1 --> ["TiDB", "SQL Layer", 10]
t10_r2 --> ["TiKV", "KV Engine", 20]
t10_r3 --> ["PD", "Manager", 30]
t10_r4 --> ["TiFlash", "OLAP", 30]
```

其普通索引idxAge的存储如下：

```sql
t10_i1_10_1 --> null
t10_i1_20_2 --> null
t10_i1_30_3 --> null
t10_i1_30_4 --> null
```

## 3.3 SQL与KV映射
TiDB 的 SQL 层，即 TiDB Server，负责将 SQL 翻译成 Key-Value 操作，将其转发给共用的分布式 Key-Value 存储层 TiKV，然后组装 TiKV 返回的结果，最终将查询结果返回给客户端。
举例，“select count(*) from user where name='tidb';”这样的SQL语句，在Tidb中进行检索，流程如下：
1. 根据表名、所有的RowID，结合表数据的Key编码规则，构造出一个[StartKey,endKey)的左闭右开区间。
1. 根据[StartKey,endKey)这个区间内的值，到TiKV中读取数据
1. 得到每一行记录后，过滤出name='tidb'的数据
1. 将结果进行统计，计算出count(*)的结果，进行返回。

![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/caa3a529-7c7d-4ede-b6ee-f0b0b9c7023220230423160421.png)

在分布式环境下，为了提高检索效率，实际运行过程中，上述流程是会将name='tidb'和count(*)下推到集群的每个节点中，减少无异议的网络传输，每个节点最终将count(*)的结果，再由SQL层将结果累加求和。
# 4 RockDB 持久化
## 4.1 概述
前文所描述的Key-Value Pairs只是存储模型，是存在于内存中的，任何持久化的存储引擎，数据终归要保存在磁盘上。TiKV 没有选择直接向磁盘上写数据，而是把数据保存在 RocksDB 中，具体的数据落地由 RocksDB 负责。

这个选择的原因是开发一个单机存储引擎工作量很大，特别是要做一个高性能的单机引擎，需要做各种细致的优化，而 RocksDB 是由 Facebook 开源的一个非常优秀的单机 KV 存储引擎，可以满足 TiKV 对单机引擎的各种要求。这里可以简单的认为 RocksDB 是一个单机的持久化 Key-Value Map。

## 4.2 RocksDB
TiKV Node的内部被划分成多个Region，这些Region作为数据切片，是数据一致性的基础，而TiKV的持久化单元则是Region，也就是每个Region都会被存储在RocksDB实例中。

![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/38dec69c-21df-4bd5-8e0d-36d97244badf20230423160505.png)

以Region为单元，是基于顺序I/O的性能考虑的。而TiKV是如何有效的组织Region内的数据，保证分片均匀、有序，这里面用到了LSM-Tree，如果有HBase经验一定不模式。

### 4.2.1 LSM-Tree结构
LSM-Tree（log structured merge-tree）字面意思是“日志结构的合并树”，LSM-Tree的结构是横跨磁盘和内存的。它将存储介质根据功能，划分磁盘的WAL(write ahead log)、内存的MemTable、磁盘的SST文件；其中SST文件又分为多层，每一层数据达到阈值后，会挑选一部分SST合并到下一层，每一层的数据是上一层的10倍，因此90%的数据会存储在最后一层。

![](//img1.jcloudcs.com/developer.jdcloud.com/cb669c63-1af2-492d-bcb8-54d0b01490ff20230423160532.png)

WAL：是预写Log的实现，当进行写操作时，会将数据通过WAL方式备份到磁盘中，防止内存断电而丢失。
Memory-Table：是在内存中的数据结构，用以保存最近的一些更新操作；memory-table可以使用跳跃表或者搜索树等数据结构来组织数据，以保持数据的有序性。当memory-table达到一定的数据量后，memory-table会转化成为immutable memory-table，同时会创建一个新的memory-table来处理新的数据。
Immutable Memory-Table：immutable memory-table在内存中是不可修改的数据结构，它是将memory-table转变为SSTable的一种中间状态。目的是为了在转存过程中不阻塞写操作。写操作可以由新的memory-table处理，而不用因为锁住memory-table而等待。
SST或SSTable：有序键值对集合，是LSM树组在磁盘中的数据的结构。如果SSTable比较大的时候，还可以根据键的值建立一个索引来加速SSTable的查询。SSTable会存在多个，并且按Level设计，每一层级会存在多个SSTable文件。

### 4.2.2 LSM-Tree执行过程
写入过程
1. 首先会检查每个区域的存储是否达到阈值，未达到会直接写入；
1. 如果Immutable Memory-Table存在，会等待其压缩过程。
1. 如果Memory-Table已经写满，Immutable Memory-Table 不存在，则将当前Memory-Table设置为Immutable Memory-Table，生成新的Memory-Table，再触发压缩，随后进行写入。
1. 写的过程会先写入WAL，成功后才会写Memory-Table，此刻写入才完成。

数据存在的位置，按顺序会依次经历WAL、Memory-Table、Immutable Memory-Table、SSTable。其中SSTable是数据最终持久化的位置。而事务性写入只需要经历WAL和Memory-Table即可完成。

查找过程
1.根据目标key，逐级依次在Memory-Table、Immutable Memory-Table、SSTable中查找
2.其中SSTable会分为几个级别，也是按Level中进行查找。
- Level-0级别，RocksDB会采用遍历的方式，所有为了查找效率，会控制Level-0的文件个数。
- 而Level-1及以上层级的SSTable，数据不会存在交叠，且由于存储有序，会采用二分查找提高效率。

RocksDB为了提高查找效率，每个Memory-Table和SSTable都会有相应的Bloom Filter来加快判断Key是否可能在其中，以减少查找次数。

删除和更新过程
当有删除操作时，并不需要像B+树一样，在磁盘中的找到相应的数据后再删除。
1. 首先会在通过查找流程，在Memory-Table、Immuatble Memory-Table中进行查找。
1. 如果找到则对结果标记为“删除”。
1. 否则会在结尾追加一个节点，并标记为“删除”
在真正删除前，未来的查询操作，都会先找到这个被标记为“删除”的记录。
1. 之后会在某一时刻，通过压缩过程真正删除它。

更新操作和删除操作类似，都是只操作内存区域的结构，写入一个标志，随后真正的更新操作被延迟在合并时一并完成。由于操作是发生在内存中，其读写性能也能保障。

## 4.3 RockDB 的优缺点
优点
1. 将数据拆分为几百M大小的块，然后顺序写入
1. 首次写入的目的地是内存，采用WAL设计思路，加上顺序写，提高写入的能力，时间复杂度近似常数
1. 支持事务，但L0层的数据，key的区间有重叠，支持较差

缺点
1. 读写放大严重
1. 应对突发流量的时候，削峰能力不足
1. 压缩率有限
1. 索引效率较低
1. 压缩过程比较消耗系统资源，同时对读写影响较大

# 5 总结
以上针对TiDB的整体架构进行建单介绍，并着重描述了TiKV是如何组织数据、如何存储数据。将其Key-Value的设计思路，与MySQL的索引结构进行对比，识别相似与差异。TiDB依赖RockDB实现了持久化，其中的Lsm-Tree，作为B+Tree的改进结构，其关注中心是“如何在频繁的数据改动下保持系统读取速度的稳定性”，以顺序写磁盘作为目标，假设频繁地对数据进行整理，力求数据的顺序性，带来读性能的稳定，同时也带来了一定程度的读写放大问题。

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**作者：耿宏宇**