TiKV 源码解析系列文章(十)Snapshot 的发送和接收

作者:黄梦龙

背景知识

TiKV 使用 Raft 算法来提供高可用且具有强一致性的存储服务。在 Raft 中,Snapshot 指的是整个 State Machine 数据的一份快照,大体上有以下这几种情况需要用到 Snapshot:

  1. 正常情况下 leader 与 follower/learner 之间是通过 append log 的方式进行同步的,出于空间和效率的考虑,leader 会定期清理过老的 log。假如 follower/learner 出现宕机或者网络隔离,恢复以后可能所缺的 log 已经在 leader 节点被清理掉了,此时只能通过 Snapshot 的方式进行同步。
  2. Raft 加入新的节点的,由于新节点没同步过任何日志,只能通过接收 Snapshot 的方式来同步。实际上这也可以认为是 1 的一种特殊情形。
  3. 出于备份/恢复等需求,应用层需要 dump 一份 State Machine 的完整数据。

TiKV 涉及到的是 1 和 2 这两种情况。在我们的实现中,Snapshot 总是由 Region leader 所在的 TiKV 生成,通过网络发送给 Region follower/learner 所在的 TiKV。

理论上讲,我们完全可以把 Snapshot 当作普通的 RaftMessage 来发送,但这样做实践上会产生一些问题,主要是因为 Snapshot 消息的尺寸远大于其他 RaftMessage

  1. Snapshot 消息需要花费更长的时间来发送,如果共用网络连接容易导致网络拥塞,进而引起其他 Region 出现 Raft 选举超时等问题。
  2. 构建待发送 Snapshot 消息需要消耗更多的内存。
  3. 过大的消息可能导致超出 gRPC 的 Message Size 限制等问题。

基于上面的原因,TiKV 对 Snapshot 的发送和接收进行了特殊处理,为每个 Snapshot 创建单独的网络连接,并将 Snapshot 拆分成 1M 大小的多个 Chunk 进行传输。

源码解读

下面我们分别从 RPC 协议、发送 Snapshot、收取 Snapshot 三个方面来解读相关源代码。本文的所有内容都基于 v3.0.0-rc.2 版本。

Snapshot RPC call 的定义

与普通的 raft message 类似,Snapshot 消息也是使用 gRPC 远程调用的方式来传输的。在 pingcap/kvproto 项目中可以找到相关 RPC Call 的定义,具体在 tikvpb.proto 和 raft_serverpb.proto 文件中。

rpc Snapshot(stream raft_serverpb.SnapshotChunk) returns (raft_serverpb.Done) {}
...
message SnapshotChunk {
  RaftMessage message = 1;
  bytes data = 2;
}

message Done {}

可以看出,Snapshot 被定义成 client streaming 调用,即对于每个 Call,客户端依次向服务器发送多个相同类型的请求,服务器接收并处理完所有请求后,向客户端返回处理结果。具体在这里,每个请求的类型是 SnapshotChunk,其中包含了 Snapshot 对应的 RaftMessage,或者携带一段 Snapshot 数据;回复消息是一个简单的空消息 Done,因为我们在这里实际不需要返回任何信息给客户端,只需要关闭对应的 stream。

Snapshot 的发送流程

Snapshot 的发送过程的处理比较简单粗暴,直接在将要发送 RaftMessage 的地方截获 Snapshot 类型的消息,转而通过特殊的方式进行发送。相关代码可以在 server/transport.rs 中找到:

fn write_data(&self, store_id: u64, addr: &str, msg: RaftMessage) {
  if msg.get_message().has_snapshot() {
      return self.send_snapshot_sock(addr, msg);
  }
  if let Err(e) = self.raft_client.wl().send(store_id, addr, msg) {
      error!("send raft msg err"; "err" => ?e);
  }
}

fn send_snapshot_sock(&self, addr: &str, msg: RaftMessage) {
  ...
  if let Err(e) = self.snap_scheduler.schedule(SnapTask::Send {
      addr: addr.to_owned(),
      msg,
      cb,
  }) {
      ...
  }
}

从代码中可以看出,这里简单地把对应的 RaftMessage 包装成一个 SnapTask::Send 任务,并将其交给独立的 snap-worker 去处理。值得注意的是,这里的 RaftMessage 只包含 Snapshot 的元信息,而不包括真正的快照数据。TiKV 中有一个单独的模块叫做 SnapManager ,用来专门处理数据快照的生成与转存,稍后我们将会看到从 SnapManager 模块读取 Snapshot 数据块并进行发送的相关代码。

我们不妨顺藤摸瓜来看看 snap-worker 是如何处理这个任务的,相关代码在 server/snap.rs,精简掉非核心逻辑后的代码引用如下:

fn run(&mut self, task: Task) {
  match task {
      Task::Recv { stream, sink } => {
           ...
           let f = recv_snap(stream, sink, ...).then(move |result| {
               ...
           });
           self.pool.spawn(f).forget();
      }
      Task::Send { addr, msg, cb } => {
          ...
          let f = future::result(send_snap(..., &addr, msg))
              .flatten()
              .then(move |res| {
                  ...
              });
          self.pool.spawn(f).forget();
      }
  }
}

snap-worker 使用了 future 来完成收发 Snapshot 任务:通过调用 send_snap()recv_snap() 生成一个 future 对象,并将其交给 FuturePool 异步执行。

现在我们暂且只关注 send_snap() 的 实现:

fn send_snap(
  ...
  addr: &str,
  msg: RaftMessage,
) -> Result> {
  ...
  let key = {
      let snap = msg.get_message().get_snapshot();
      SnapKey::from_snap(snap)?
  };
  ...
  let s = box_try!(mgr.get_snapshot_for_sending(&key));
  if !s.exists() {
      return Err(box_err!("missing snap file: {:?}", s.path()));
  }
  let total_size = s.total_size()?;
  let chunks = {
      let mut first_chunk = SnapshotChunk::new();
      first_chunk.set_message(msg);

      SnapChunk {
          first: Some(first_chunk),
          snap: s,
          remain_bytes: total_size as usize,
      }
  };

  let cb = ChannelBuilder::new(env);
  let channel = security_mgr.connect(cb, addr);
  let client = TikvClient::new(channel);
  let (sink, receiver) = client.snapshot()?;

  let send = chunks.forward(sink).map_err(Error::from);
  let send = send
      .and_then(|(s, _)| receiver.map_err(Error::from).map(|_| s))
      .then(move |result| {
          ...
      });
  Ok(send)
}

这一段流程还是比较清晰的:先是用 Snapshot 元信息从 SnapManager 取到待发送的快照数据,然后将 RaftMessageSnap 一起封装进 SnapChunk 结构,最后创建全新的 gRPC 连接及一个 Snapshot stream 并将 SnapChunk 写入。这里引入 SnapChunk 是为了避免将整块 Snapshot 快照一次性加载进内存,它 impl 了 futures::Stream 这个 trait 来达成按需加载流式发送的效果。如果感兴趣可以参考它的 具体实现,本文就暂不展开了。

Snapshot 的收取流程

最后我们来简单看一下 Snapshot 的收取流程,其实也就是 gRPC Call 的 server 端对应的处理,整个流程的入口我们可以在 server/service/kv.rs 中找到:

fn snapshot(
  &mut self,
  ctx: RpcContext<'_>,
  stream: RequestStream,
  sink: ClientStreamingSink,
) {
  let task = SnapTask::Recv { stream, sink };
  if let Err(e) = self.snap_scheduler.schedule(task) {
      ...
  }
}

与发送过程类似,也是直接构建 SnapTask::Recv 任务并转发给 snap-worker 了,这里会调用上面出现过的 recv_snap() 函数,具体实现 如下:

fn recv_snap(
  stream: RequestStream,
  sink: ClientStreamingSink,
  ...
) -> impl Future {
  ...
  let f = stream.into_future().map_err(|(e, _)| e).and_then(
      move |(head, chunks)| -> Box + Send> {
          let context = match RecvSnapContext::new(head, &snap_mgr) {
              Ok(context) => context,
              Err(e) => return Box::new(future::err(e)),
          };

          ...
          let recv_chunks = chunks.fold(context, |mut context, mut chunk| -> Result<_> {
              let data = chunk.take_data();
              ...
              if let Err(e) = context.file.as_mut().unwrap().write_all(&data) {
                  ...
              }
              Ok(context)
          });

          Box::new(
              recv_chunks
                  .and_then(move |context| context.finish(raft_router))
                  .then(move |r| {
                      snap_mgr.deregister(&context_key, &SnapEntry::Receiving);
                      r
                  }),
          )
      },
  );
  f.then(move |res| match res {
      ...
  })
  .map_err(Error::from)
}

值得留意的是 stream 中的第一个消息(其中包含有 RaftMessage)被用来创建 RecvSnapContext 对象,其后的每个 chunk 收取后都依次写入文件,最后调用 context.finish() 把之前保存的 RaftMessage 发送给 raftstore 完成整个接收过程。

总结

以上就是 TiKV 发送和接收 Snapshot 相关的代码解析了。这是 TiKV 代码库中较小的一个模块,它很好地解决了由于 Snapshot 消息特殊性所带来的一系列问题,充分应用了 grpc-rs 组件及 futures/FuturePool 模型,大家可以结合本系列文章的 第七篇 和 第八篇 进一步拓展学习。

原文阅读:https://www.pingcap.com/blog-cn/tikv-source-code-reading-10/

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