首先和论文无关，还是想分享一下来自Malte Schwarzkopf博士毕业论文Operating System support for warehouse-scale computing的一张Google基础服务架构图：
GFS和Bigtable都在其中，关系一目了然。
Data Model
Bigtable从本质上来讲应该类似于一种NoSQL数据库，同时又提供了普通的数据库所没有的接口。它的数据模型如下：
(row:string, column:string, time:int64) -> string
之后的一些NoSQL数据库如Cassandra，HBase等均有类似结构。结构中有以下几个组成部分：
- Row：可以看作每条数据是一行，对一行数据的读写操作是原子的。Bigtable会对row key进行字典序排列，尽管每张表的行范围分区随机，但设计良好的row key就能使相关数据相邻连续排列。读取时也只需要访问少数几台机器。
- Column：column key会被组织成column family，语法是column:qualifier。column family中几个key的取值类型一般相同，设计希望column family是预先设计好的，比较固定，且数量不多（但column的数量不限）。column family是访问控制的最小单位。
- Timestamp：时间戳最重要的功能是记录同一个值的不同版本。同时也能针对column family定义管理机制：只保留多久版本的记录，或保留最近几个版本。
API
Bigtable提供了一系列API供用户进行数据操作。有几个要点：
- 允许使用正则匹配列名，对匹配结果加以限制。
- 支持单行的事务。不支持跨行事务。
- Integer数据可用作计数器。
- 支持在服务器地址空间执行客户端提供的脚本。
支持脚本，但脚本不能写回Bigtable是什么意思？脚本不能写入数据，但能进行数据转换，数据过滤，数据汇总等“查询”类操作。
Bigtable的一大特点就是支持配合MapReduce使用。
Building Blocks
Bigtable作为比较上层的应用，依赖于一系列Google产品。
首先它的数据和日志文件是存储在GFS上的。
其次，它存储数据的数据结构是Google SSTable，这种数据结构将数据分为小块（64KB），并作索引。方便查找和映射到内存空间。
Bigtable还依赖于分布式锁服务：Chubby。Chubby具有较高的可用性，通常会维持5个分片并选举一个master。使用Paxos算法来保证分片一致性。Chubby提供一个由目录和文件组成的命名空间（namespace），每个目录或文件都可以作为锁，保证读写一个文件是原子操作。使用Chubby，Bigtable可以：
- 保证只有一个master节点（Bigtabled的master节点，可继续看下一章）；
- 存储Bigtable数据的bootstrap位置；
- 存储Bigtable的Schema信息；
- 存储Bigtable的access control列表。
Implementation
Bigtable系统由三大部分组成：
- 一个所有客户端连接的library。
- master服务器负责分配分片到分片服务器，探测新加入和过期的分片服务器，均衡分片服务器负载，做GFS文件的垃圾回收，以及处理schema变动。
- 分片服务器管理一系列分片，处理分片的读写请求，数据都不会经过master节点。同时分片服务器也会对过大的分片进行切片。最终的分片大小大概在100-200MB左右，符合GFS的存储特点。
Table Location
下图是Bigtable中tablet的分层结构：
第一层的Chubby包含了root tablet的位置，root table是METADATA table的第一个tablet，存储了其余MEATADATA tablet的位置，且不可拆分，保证了整体最多三层的结构。METADATA tablet存储了各张表的位置，每条记录1KB左右，METADATA总大小限制在128MB，已经足够绝大多数系统使用。
在此架构上，一个client进行寻址需要访问3次（从访问Chubby开始），如果缓存过期，则最多需要6次访问。且只需要访问内存数据。同时还会通过一次性读多个tablet来预读取进行进一步优化。
为什么缓存失效时需要读6次？缓存的具体是什么？这不是意味着不用缓存更好么？
Table Assignment
Bigtable使用Chubby来追踪tablet server的在线情况。在线的tablet server会持续占有一个特定文件的锁，如果锁被释放则server也进入不可用状态。如果有一个tablet没有被分配，又有适合的server，master就会向对应的server发送tablet load请求。
使用锁来判定服务是否存在是一个很有趣的方法，具体的逻辑如下：
- master发现有server释放了锁，或是某个server的最近几次请求均失败。
- master尝试申请该server占有的锁。
- 获取锁成功，说明master和Chubby存活，server宕机，master删除该server信息，进行tablets的重新分配
如果tablet server意外宕机，并没有主动释放锁，那么锁何时会释放？是否是通过过期时间？
而如果master无法和Chubby通信，自己的session过期，就会主动kill自己。此时重启一台master，做如下操作：
- 向Chubby获取一个master锁，保证没有其它的master节点启动。
- 扫描Chubby中的server信息。
- 和每个tablet server交互获取tablet分配信息。
- 扫描METADATA table，没有被分配的tablet放入未分配组，等待进行分配。
tablets会发生新建，删除，合并和分裂操作，前三者均有master发起，最后一点由tablet server触发，并会将记录上报给METADATA table，并通知master。
Tablet Serving
Tablet的工作流大致如下图：
当写请求来时，会进行权限校验，然后记录到tablet log中去。最新的修改存入内存中的memtable，老的请求写到GFS上的SSTable Files中去落盘。
如果需要恢复一块tablet，就需要从METADATA中读到它的SSTable地址，以及一些日志中的redo points，将SSTable读到内存并重做日志记录，重构memtable。
对于读请求，则在权限校验后，将需要的SSTable内容和memtable内容组合起来发给Client。
Compactions
对于上一小节中写操作，具体来说，当memtable不断变大并达到一定阈值时，就会被冻结并由一个新的memtable接受输入。被冻结的memtable则转化为SSTable存入GFS。此时就能清理server的内存，同时也可以减少log中的对应日志。这一操作被称为“minor compaction”。
而由于通过minor compaction生成的SSTable比较小，后台任务还会定时合并这些SSTable和memtable到一个SSTale中去，称为“major compaction”。在minor compaction中生成SSTable可能包含已删除的数据，而在经过major compaction后就会实际删除数据，回收对应空间。
Refinement
在实际使用过程中，还可以通过很多方式对Bigtable进行调优：
- Locality Groups：Client可以将通常一起使用的Column family组织在一起成为一个locality group，在每个table中，不同的locality group可以存入不同的SSTable，提升读取效率。同时还可以设置locality group通过懒加载放入内存，这对小量高频数据是否有效，例如系统中的METADATA table。
- Compression：Client可以设置将locality group压缩在一起，并指定压缩格式。可以分离压缩locality group，虽然会有一些空间损失，但单独读取某个group就不再需要解压了。Client常用自定义的两轮压缩：第一遍是Bentley and McIlroy's scheme，第二遍是使用快速压缩算法。对语义相近的数据进行压缩，压缩比会很高。
- Caching for read performance：为了提高读效率，可以进行双重缓存。Scan cache缓存键值对，Block Cache缓存读到的SSTalbe block。Scan cache有利于不断读取同样的数据，而Block Cache则利用局部性快速读到相邻的数据。
- Bloom filters：使用Bloom filter允许操作时过滤掉不包含所需行列的SSTable，从而减少磁盘读写。
- Commit-log implementation：在实现commit log时，每个tablet server只读写一个log文件。这样会大大优化读写log文件的效率，但在tablet恢复时会比较痛苦：每恢复一个tablet都需要读所有的日志。此时会先对日志记录进行按
- Speeding up tablet recovery：在tablet进行转移时，会先作一次minor compaction，减少需要从log中恢复的操作。完成后， server不再对该tablet提供服务，此时再对第一次开始compaction后又进入的操作做第二次minor compaction。这样迁移到新的server后就不需要做任何的从log恢复的工作。
- Exploiting immutability：在服务过程中，SSTable是不变的，不需要做并发控制。只有memtable是不断变化的。这样理解：存入SSTable后数据不变，变动都存在memtable中，在compaction时才会把变动落盘到SSTable。
Performance Evaluation
这一章还是一贯的实验验证环节。实验结果当然表明Bigtable设计不错，但也有几点值得注意：
- 随机读的性能比其它操作性能都差。或者说读性能（从磁盘）要差于写性能。原因是读操作需要将数据从GFS将不同的SSTable内容读到tablet server，每读1000byte，就需要把整个64KB的数据读出。所有的写操作只是写入日志，然后使用批量commit stream高效地写给GFS。而Scan操作可能更接近于我们平时理解的读操作，其性能也最好。
- 随机写和顺序写性能没什么差别，因为它们的操作是一致的。
Real Applications
Google内部有不少系统使用了Bigtable来进行存储。2006年8月时，就有388个Bigtable cluster，使用了24,500台tablet server。真实应用包括Google Analytics，Google Earch，Personalized Search等。
Lessons
在构建分布式系统的过程中，Google工程师经历了很多种类型的服务失效。分布式服务本身是很脆弱的。
另一点教训是工程迭代时，放缓上新特征的速度，把新特性的用途探究清楚。
第三点是系统级别的监控很有必要，能够帮助快速定位问题。
而最重要的一点则是简洁的设计很有价值。能够指导整个工程的开发。
而我读完文章的主要感受是：文章中充满了各种工程设计和优化细节，这些工程细节通常都是最后的10%，也是把一个不错的系统变成一个优秀系统的10%。做任何事都不能忽视最后的10%。
Six Questions
这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题。
相较于比较底层GFS文件存储系统，Bigtable已经运行在业务层次，会要求数据进行结构化。其本质接近于一个分布式的数据库。在有了GFS后，Google工程师面临的一个现实问题就是：如何利用分布式文件系统将结构化的数据存储下来？更明确一些的需求，例如：如何将Google将要使用到的庞大的网页索引数据存下来，能做到快速的访问，还能很好地做版本维护？另外，Google还有很多的机器学习任务，需要在后台访问非常大的数据集，这部分请求对延时就不太敏感。这些场景可以集成在一个数据库中吗？
这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的trade-off是什么。
面对分布式系统，一个必须要谈的trade-off就是CAP。P是不可避免的，而Bigtable更加注重C，通过Chubby来实现一致性。但会牺牲一定的可用性A（当出现分区时，直接干掉不能通信的节点）。
另外，Bigtable实现了行的原子性操作，实现了key-value形式的NoSQL存储，但放弃了跨行的事务操作。
这个技术使用的场景。
如第一问中所述，Bigtable被实际应用于Google的很多产品中，从Google搜索引擎的网络索引，到Google Earth的地理信息等等。作为一个NoSQL的数据库，同时是一个类似于“宽列”数据库，它适用于对“关系”没有强烈要求的应用。且最好是需要大量顺序读取数据的场景。
技术的组成部分和关键点。
Bigtable的组成部分有三个：客户端接入的library，一台master server和许多的tablet server。
技术的底层原理和关键实现。
Bigtable本身使用GFS来存储文件，同时使用Chubby来处理分布式锁。而对于同一个数据的更新，Bigtable使用了Log-Structured Merge Tree来记录。
已有的实现和它之间的对比。
根据论文的相关工作，可比较的实现包括：Boxwood，CAN，Chord，Tapestry，Pastry，Oracle的Real Application Cluster Database，IBM的DB2等。
与Boxwood相比，Boxwood与Chubby+GFS+Bigtable的功能有不少重合处。在功能重合的点上，Boxwood的组件更加底层，其目标是为更高层的服务，例如文件系统或数据库来提供基础设施。而Bigtable则是直接支持应用来存储数据。
CAN，Chord，Tapestry和Pastry这些分布式数据存储系统工作在一个不受信任的网络上，不稳定的变化的带宽，不受信任的客户端，频繁的配置更改以及拜占庭将军问题等是这些系统关注的重点。
Real Application Cluster Database和DB2均使用事务实现了完整的关系模型。
有不少系统和Bigtable一样，使用了列式存储而非基于行存储，包括C-Store，Sybase IQ，SenSage，KDB+，MonetDB/X100的ColumnBM存储层等。
文中还罗列了一些细节实现上的差异，这里还要讲一下在此之后实现的Amazon DynamoDB，DynamoDB最大的区别就是更加倾向于实现AP而非CP，具体在后面的博客中描述。