Google三驾马车-Bigtable-论文笔记

什么是Bigtable

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相比于传统的关系型数据库，bigtable 提供了分布式的非结构化的数据存储，但没有提供sql的语义，所以是数据NoSQL的数据库。

事实上它还是一个分布式的多层map的存储的结构。

Building Blocks

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在bigtable 用了其他的很多的Google的组件。

    使用Google分布式文件系统(GFS)存储日志和数据文件。

    BigTable还依赖一个高可用的、持久化的分布式锁服务组件，叫做Chubby。用于选举                master

    一般会运行在共享的集群中，依赖于共享集群的任务调度。

Data model

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在bigtable 中，还是提供了类似于表的的数据结构，会有数据的row 和colum， 和一般的不同的是，每一个行的列是可以不同的，列的数量也是可以不一致的。对于数据的查找，需要先找到对应的一行，然后再去找这一行中的某一列。同时数据还会有不同版本的相关的信息。

(row:string, column:string, time:int64) →  string

如下面的例子，可以通过

（com.cnn.www，anchor:cnnsi.com，t9）来找到CNN。t9是版本，是根据timestamp来构造的。

SSTable

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BigTable数据在内部使用google  SSTable文件格式存储。SSTable提供一个从键（key）到值（value）的持久化的、已排序、不可更改的映射（Map），这里的key和value 的都是任意的字节（Byte）串。

对SSTable提供了如下操作：查询与一个指定key值相关的value，或者遍历指定key值范围内的所有键值对。从内部看，SSTable是一连串的数据块（通常每个块的大小是64KB，但是这个大小是可以配置的）。SSTable 会使用索引来加速查找，索引一般存储在数据的末尾位置。如图：

Tablet

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Tablet 是包含了一个表中多行，一个tablet事实上是存储在一个机器上的一块信息。

其次，对于一个table来说，可能会分为多个tablet，而tablet又是由不同的sstable组成的，多个tablet可以共享一个sstable

对于tablet 的查找，使用的是类似于文件系统的多级的索引结构：

使用一个三层的、类似于Ｂ+树[10]的结构存储tablet的位置信息。

其中第一层是存储在chubby file的中，也就是分布式锁的系统。客户程序库会缓存tablet的位置信息。如果客户程序不知道一个tablet的位置信息，或者发现它缓存的地址信息不正确，那么客户程序就递归移动到tablet位置层次；如果客户端缓存是空的，那么寻址算法需要通过三次网络来回通信寻址，这其中包括了一次Chubby读操作。如果客户端缓存的地址信息过期了，那么寻址算法可能进行多达6次（alex注：其中的三次通信发现缓存过期，另外三次更新缓存数据）网络来回通信，因为过期缓存条目只有在没有查到数据（upon misses）的时候才能发现 (假设元数据tablet没有被频繁的移动）。。

为了减少开销，会于读取多个的tablet 一次

基本的服务

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Bigtable集群包括三个主要部分：一个供客户端使用的库，一个主服务器（master server），许多片服务器（tablet server）。

每个tablet一次分配给一个tablet服务器。master服务器记录活跃的tablet服务器、当前tablet到tablet服务器的分配、包括哪些tablet还没有被分配。一个tablet 服务器管理着多个tablet。

客户端的操作都是bypass master的

读写操作

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当片服务器收到一个写请求，片服务器首先检查请求是否合法。如果合法，先将写请求提交到日志去，然后将数据写入内存中的memtable。memtable相当于SSTable的缓存，当memtable成长到一定规模会被冻结，Bigtable随之创建一个新的memtable，并且将冻结的memtable转换为SSTable格式写入GFS，这个操作称为minor compaction。

当片服务器收到一个读请求，同样要检查请求是否合法。如果合法，这个读操作会查看所有SSTable文件和memtable的合并视图，因为SSTable和memtable本身都是已排序的，所以合并相当快。