Druid架构讲解
druid内部节点介绍：
- Historical： 历史节点的职责主要是对历史的数据进行存储和查询，历史节点从Deep Storage下载Segment，然后响应Broker对于Segment的查询将查询结果返回给Broker节点，它们通过Zookeeper来声明自己存储的节点，同时也通过zookeeper来监听加载或删除Segment的信号。
- Coordinator：协调节点监测一组历史节点来保证数据的可用和冗余。协调节点读取元数据存储来确定哪些Segment需要load到集群中，通过zk来感知Historical节点的存在，通过在Zookeeper上创建entry来和Historical节点通信来告诉他们加载或者删除Segment。
- Overload: 统治节点，管理数据写入任务。
- Broker：节点接收外部客户端的查询，并且将查询路由到历史节点和实时节点。当Broker收到返回的结果的时候，它将结果merge起来然后返回给调用者。Broker通过Zook来感知实时节点和历史节点的存在。
- Indexing Service: 索引服务是一些worker用来从实时获取数据或者批量插入数据。Realtime：获取实时数据。
- Tranquility： 是一个以push方式向Druid实时发送数据的应用。它替用户解决了分区、多副本、服务发现、防止数据丢失等多个问题，简化了用户使用Druid的难度。它支持多种数据来源，包括Samza、Spark、Storm、Kafka、Flink等等。
- Router：它用于把查询路由到不同的Broker，实现Broker层面的查询隔离，例如把热数据查询路由到指定的Broker集合，把不重要的查询路由到剩下的Broker集合。这种隔离在某些场景下非常有用，例如某些不重要的查询耗时过长，会影响其他重要查询的情况。当数据量没达到TB级别，或者对隔离Broker层面的查询没有迫切需求时，不推荐使用Router。
Druid数据结构：
- Data Source：Druid的基本数据结构，在逻辑上可以理解为关系型数据库中的表。它包含时间、维度和指标三列。
- Segment：Druid用来存储索引的数据格式，不同的索引按照时间跨度来分区，分区可通过segmentGranularity（划分索引的时间粒度）进行配置。
外部组件：
- Zookeeper集群
- 元数据存储实例：Mysql
- Deep Storage：HDFS
druid借助lambda思想，很好的解决了实时处理逻辑会丢弃时间窗口以外的数据的问题。
- 实时：通过tranquility拉取数据并导入druid
- 离线：通过druid提供的Hadoop Indexer(实际上是mr任务)获取hdfs数据，生成segment并导入hdfs，并将索引元信息导入mysql。druid定时轮询mysql并获取最新索引数据，最后通过指定负载均衡算法分配给工作节点
依赖
tranquility(4c8g120gx9)
/data/tranquility/config目录存储了很多json文件，定义了数据源的schema，也就是druid表结构，所有schema中配置的segmentGranularity都是hour级别, queryGranularity有hour也有minute级别
重要参数
segmentGranularity不等于queryGranularity
- segmentGranularity:索引粒度，也就是一个segment文件包含的数据时间范围
- queryGranularity:查询粒度，也就是最小聚合粒度，代表数据存储的时候，在维度相同的情况下，同一查询粒度范围内的数据会自动被聚合，导致查询的时候只能查到该粒度级别的数据
- intermediatePersistPeriod：定时持久化增量索引的周期，目前大多是5min
- windowPeriod：时间窗口，表示如果数据时间比当前时间老或者比当前时间新，超过该窗口范围之外的全部被丢弃，目前大多是10min，也有5min
推荐配置：intermediatePersistPeriod ≤ windowPeriod < segmentGranularity,queryGranularity<= segmentGranularity
tranquility工作流程：
tranquility会做两件事：
- 建立索引任务并发给overlord：tranquility发送的task会被overlord接受，最后会占用middle-manager的一个空闲slot。为防止太多task，tranquility会为同一个segmentGranularity范围之内的task分配同一个id，这个所有发送过去的task都会被合并。还有两个配置项影响task数量，tranquility可以在schema中为每个数据源配置partitions和replicants，一个小时以内请求的task数量= partitions * replicants。目前middle-manager的所有slot数量都可以在overlord UI查看，可以根据剩余slot数量来修改配置中的partitions和replicants参数。建立的task主要目的是明确每个tranquility该往哪个peon发送实时数据，即实时数据在众多peon中负载均衡的策略（稍后讨论handoff阶段）
- 将实时数据发送给peon进程：peon会通过EventReceiverFirehose服务暴露一个http接口，tranquility通过zookeeper获取task的分配信息，明确实时数据该往哪个peon发，并将peon暴露的接口发起post请求，提交实时数据
内部组件
indexing service
- overlord(4c8g120gx2)：接收tranquility请求的实时索引task，选择slot空闲最多的middle-manager，通过zk将task分配给middle-manager，填满为止。目前overlord两台机器，master-slave结构
- middle-manager(4c8g120gx51)：通过zk获取task，启动本地进程peon执行task
- peon：获取实时数据，执行task，完成索引建立。peon本身还负责索引查询服务
index service接收tranquility请求并处理的整个流程：
peon完成了索引build,merge,handoff的整个生命周期
每个middle-manger有N个slot，对应N个peon，每次分配一个索引task就会创建一个peon进程，这个小时以内peon会占据这个slot，等完成handoff之后才释放
这个小时以内，peon会不断生成增量索引，定时持久化索引，合并索引生成segment，最后handoff segment
handoff流程：
historical
historical提供索引加载和查询服务
历史节点在从下载segment前，会从本地缓存检查是否存在，如果不存在才从hdfs下载。下载完成之后，会根据zk获取到的压缩信息进行解压处理并加载到内存，这时就能提供查询服务。
可以通过配置给历史节点划分不同的层，然后在coordinator配置规则来加载指定数据源到某个层。这样可以实现冷热数据划分处理，热数据查询多存量小，采用更好的cpu和内存机型配置，冷数据查询少存量大，采用更大的硬盘机型配置
broker
broker负责查询索引，目前是master-master结构
broker是查询节点，负责接受查询请求，解析查询对象中的时间范围，根据时间范围将实时索引请求（当前小时）路由到peon节点，将历史索引请求（1小时之前）路由到historical节点。接收peon和historical查询返回的数据，在做一次合并，最后返回结果
为了提高查询效率，broker会将查询结果缓存（LRU），目前提供了两种方式：
- heap memory（目前使用）
- kv存储，如memcached
只会缓存历史节点返回的数据，因为peon返回的实时数据经常改变，没有缓存的价值
coordinator
coordinator会协调历史节点中segment的分配
- rules:每分钟从mysql拉取druid_rules和druid_segments，rules用来告知historical将如何load和drop索引文件，coordinator会读取这些rules，然后修改zk，通知historical加载删除指定的segment，这些都可以在coordinator的UI配置
- load balance:根据zk中每个historical node负责的segment量，做负载均衡
- replication:在coordinator的UI中配置rules时，可以同时配置加载segment的备份数量，这些备份数量会以load balance的形式，分配到多个historical上面。这个备份数量与hdfs的segment备份数量不一样，hdfs那个保证深度存储的数据不会丢失，historical上面备份是为了保证当某个historical挂掉的时候，其他存储了备份segment的节点能接着提供查询服务
外部依赖
zookeeper
druid依赖zk实现集群之间的交互
druid采用shard-nothing架构，每个节点之间不直接和其他打交道，而是采用zk来沟通。这样保证了druid本身的HA特性
peon和historical发布索引
- /druid/announcements：声明所有peon和historical的host
- /druid/segments：记录所有peon和historical的host，以及他们负责的索引
提供indexing service相关数据（overlord页面数据来源）
- /druid/indexer
- leaderLatchPath：overlord选主
- tasks：运行的peon任务
- status：peon任务状态
- announcements：声明middle-manager的capacity
coordinator用来通知historical加载卸载索引
- /druid/loadQueue/_historical_host/_segement_id：记录历史节点所负责的segment
coordinator选主
- coordinator：记录coordinator信息
集群通信
- discovery：集群中所有服务
附属功能
- /druid/listeners：存储lookup数据
deep storage —— hdfs
存储索引文件
metadata storage —— mysql
存储元数据
- druid_segments：索引元数据，数据源、是否可用、大小、维度、指标
- druid_rules：通知historical该如何加载、卸载索引的规则，可以在coordinator配置
- druid_config：存放运行时配置信息
- druid_audit：记录配置、规则的变化
- druid_task(相关的几张表）：overlord用来存放索引task数据，防止overlord挂掉导致task丢失
索引文件
segment就是压缩后的索引文件，命名方式为datasource_intervalStart_intervalEnd_version_partitionNum。如dsp_report_2011-01-01T01:00:00Z_2011-01-01T02:00:00Z_v1_0，代表dsp_report数据源，从2011-01-01那天1点到2点的数据，版本号为v1，分区数为0
深入剖析segment存储结构
- version.bin:4字节，记录segment version
- XXXXX.smoosh:该文件存放多个逻辑意义上的子文件，通过记录offset来管理这些子文件。有的子文件存放了column信息，有的存放了索引元信息。column信息也就是真实存储的数据
- meta.smoosh:上面这些子文件名称以及他们出现的offset都记录在meta.smoosh中
XXXXX.smoosh中存放的column是最重要的，可以分为Timestamp, Dimensions, Metrics三部分。
| timestamp |
domain |
advertiser |
device |
city |
click |
cost |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2015-11-25T10:00:00Z | youku.com | BMW | Android | Peking | 9 | 0.9 |
| 2015-11-25T10:00:00Z | youku.com | BMW | Iphone | HongKong | 3 | 0.3 |
| 2015-11-25T10:00:00Z | tudou.com | PANDORA | Iphone | HongKong | 2 | 0.2 |
| 2015-11-25T10:00:00Z | tudou.com | PANDORA | Iphone | Peking | 1 | 0.1 |
- Timestamp:用时间戳来表示时间，可以用一系列时间戳表示该segment所有Timestamp列信息，采用LZ4算法压缩
- Metrics:也是数字，存放方法同上，压缩算法同上
- Dimensions:由于Dimensions大多是字符串，采用上面的存放方式无法很好压缩。目前Dimensions拆分成多个结构进行存储。
Dimensions结构：
- 将字符串映射为整数id的字典
- 记录该dimension每一行的值，值用上述字典编码
- 为每个不同dimension的值，定义一个bitmap，存储该值出现的行号，采用roaring压缩算法
上述结构中，1可以有效减少索引文件的大小，2的基础上做排序可以很方便的做groupby合并处理，3是快速完成where条件查询的利器。
内存管理
druid使用了三种不同类型的内存：
- 堆内存：broker用来缓存查询结果、简单计算
- 直接内存：一般用来存储聚合操作中所产生的临时数据
- MMap：历史节点用来加载segment，快速，减少一次系统复制操作。memory_for_segments = total_memory - heap - direct_memory - jvm_overhead，segment可用的内存越小，mmap操作就会导致更多的内存换页操作