Clickhouse分布式表引擎（Distributed）写入核心原理解析
Clickhouse分布式表引擎（Distributed）写入核心原理解析
- Clickhouse分布式表引擎（Distributed）写入核心原理解析
- Clickhouse分布式表引擎（Distributed）查询核心原理解析
Distributed表引擎是分布式表的代名词，它自身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据至集群中的各个节点，所以Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作。
从实体表层面来看，一张分片表由两部分组成：
- 本地表：通常以_local为后缀进行命名。本地表是承载数据的载体，可以使用非Distributed的任意表引擎，一张本地表对应了一个数据分片。
- 分布式表：通常以_dist为后缀进行命名。分布式表只能使用Distributed表引擎，它与本地表形成一对多的映射关系，日后将通过分布式表代理操作多张本地表。
对于分布式表与本地表之间表结构的一致性检查，Distributed表引擎采用了读时检查的机制，这意味着如果它们的表结构不兼容，只有在查询时才会抛出错误，而在创建表时并不会进行检查。
定义形式
Distributed表引擎的定义形式如下所示：
ENGINE = Distributed(cluster, database, table, [,sharding_key])
其中，各个参数的含义分别如下：
- cluster：集群名称，与集群配置中的自定义名称相对应。在对分布式表执行写入和查询的过程中，它会使用集群的配置信息来找到相应的host节点。
- database和table：分别对应数据库和表的名称，分布式表使用这组配置映射到本地表。
- sharding_key：分片键，选填参数。在数据写入的过程中，分布式表会依据分片键的规则，将数据分布到各个host节点的本地表。
比如如下分布式表：
CREATE TABLE test_shard_dist on cluster ch_cluster(
`id` Int8
) ENGINE=Distributed('ch_cluster', 'test', 'test_shard_local', rand());
上述建表语句将分片键指定为rand()函数，此时在数据写入时会根据随机函数的取值决定数据写入哪个分片。
值得注意的是，此时对应的本地表还未创建，所以从这里也可以看出来，Distributed表运用的是读时检查的机制，对创建分布式表和本地表的顺序并没有强制要求。
接着，创建本地表，一张本地表代表着一个数据分片。
CREATE TABLE test_shard_local on cluster ch_cluster(
`id` Int8
)ENGINE=MergeTree()
order by id
partition by id
在本次案例中，我们的ch_cluster由三个节点组成，因此会在三个节点上都创建出对应的本地表和分布式表。
分布式写入的核心流程
在向集群内的分片写入数据时，通常有两种思路：一种是借助外部计算系统，事先将数据均匀分片，再借由计算系统直接将数据写入Clickhouse集群的各个本地表。如下图所示：
在这个流程中，继续使用集群ch_cluster的示例，该集群由2个分片和0个副本组成。整个流程从上至下按照时间顺序进行，其大致分为5个步骤：
（1）在第一个分片节点写入本地分片数据
首先在Linux121节点，对分布式表test_shard_dist执行INSERT查询，尝试写入10、30、200、55四行数据。
执行后分布式表主要会做两件事情：
- 根据分片规则划分数据，将不同的数据标记划分给不同的节点插入。
- 将属于当前分片的数据直接写入本地表test_shard_local
（2）第一个分片建立远端连接，准备发送远端分片数据
将归至远端分片的数据以分区为单位，分别写入test_shard_all存储目录下的临时bin文件，如下图所示：
这里的1.bin是一个[increase_num].bin，有几个shard分片，则依次递增。
（3）第一个分片向远端分片发送数据
此时，Clickhouse会有另一组监听任务负责监听/test_shard_dist目录下的文件变化，这些任务负责将目录数据发送至远端分片。
<Debug> test.test_shard_dist.DirectoryMonitor: Started processing `/var/lib/clickhouse/data/test/test_shard_dist/shard2_replica1/1.bin` (2.00 rows, 2.00 B bytes)
<Debug> test.test_shard_dist.DirectoryMonitor: Started processing `/var/lib/clickhouse/data/test/test_shard_dist/shard3_all_replicas/2.bin` (2.00 rows, 2.00 B bytes)
从Linux121节点的Clickhouse日志中我们可以看到，其负责将分片数据发送到对应的远端节点上。我这里一共有三个节点，所以Linux121节点将分片数据发往对应的Linux122、Linux123节点，分别对应数据块1.bin和2.bin。
其中需要注意的是，每份目录将会由独立的线程负责发送，数据在传输之前会被压缩。
（4）第二个分片接收数据并写入本地
Linux122和Linux123节点确认建立与Linux121的连接
<Trace> Connection (linux121:9000): Connected to ClickHouse server version 22.4.6.
在接收到来自Linux121节点发送的数据后，将它们写入本地表中
Linux122节点服务日志：
executeQuery: (from [::ffff:192.168.80.121]:56626, initial_query_id: 8579dc90-d839-4e63-8442-b31a8c7fe6cf) INSERT INTO test.test_shard_local (id) VALUES
ContextAccess (default): Access granted: INSERT(id) ON test.test_shard_local
test.test_shard_local (e43a2707-58a8-4bfb-8615-d9b175debdfe): Renaming temporary part tmp_insert_10_1_1_0 to 10_1_1_0
Linux123节点服务日志：
<Debug> executeQuery: (from [::ffff:192.168.80.121]:44996, initial_query_id: 8579dc90-d839-4e63-8442-b31a8c7fe6cf) INSERT INTO test.test_shard_local (id) VALUES
<Trace> ContextAccess (default): Access granted: INSERT(id) ON test.test_shard_local
<Trace> test.test_shard_local (e43a2707-58a8-4bfb-8615-d9b175debdfe): Renaming temporary part tmp_insert_-56_1_1_0 to -56_1_1_0.
接收数据–>执行写入命令->重命名临时分区->实际分区（这里原表是按id作为分区的，所以是-56_1_1_0）
（5）由第一个分片确认完成写入
最后，还是由Linux121节点确认所有的数据发送完毕：
<Trace> test.test_shard_dist.DirectoryMonitor: Finished processing `/var/lib/clickhouse/data/test/test_shard_dist/shard2_replica1/1.bin` (took 5 ms)
<Trace> test.test_shard_dist.DirectoryMonitor: Finished processing `/var/lib/clickhouse/data/test/test_shard_dist/shard3_all_replicas/2.bin` (took 5 ms)
至此，整个流程结束。
可以看到，在整个流程中，Distributed表负责所有分片的写入工作。本着谁执行谁负责的原则，在这个示例中，由Linux121节点的分布式表负责切分数据，并向所有其他分片节点发送数据。
在由Distributed表负责向远端分片发送数据时，有异步写入和同步写入两种模式：如果是异步写，则在Distributed表写完本地分片之后，INSERT查询就会返回成功写入的信息。如果是同步写，则在执行INSERT查询之后，会等待所有分片完成写入。
使用何种模式由参数insert_distributed_sync参数控制，默认为false，即为异步写。如果将其设置为true，则可以进一步通过insert_distributed_timeout参数控制同步等待的超时时间。
分布式写入时副本复制数据的核心流程
如果在集群的配置中包含了副本，那么除了刚才的分片写入流程之外，还会触发副本数据的复制流程。数据在多个副本之间，有两种复制实现方式：一种是继续借助Distributed表引擎，由它将数据写入副本。另一种则是借助ReplicatedMergeTree表引擎实现副本数据的分发。
（1）通过Distributed复制数据
在这种实现方式下，即使本地表不使用ReplicatedMergeTree表引擎，也能实现数据副本的功能。Distributed会同时负责分片和副本的数据写入工作，而副本数据的写入流程与分片逻辑相同。
比如对于下面的配置
<ch_cluster>
<shard>
<replica>
<host>linux121host>
<port>9000port>
replica>
<replica>
<host>linuxxxxhost>
<port>9000port>
replica>
shard>
ch_cluster>
Linux121和linuxxxx互为副本，此时，按照上面介绍分布式数据写入的逻辑，Linux121的分布式表不仅负责将数据写入本地，还需要负责将数据发往副本所在的节点。
总结，用这种方式时，向Distributed表写入数据，它会负责将数据写入集群内的每个replica
细心的朋友应该能发现，在这种实现方案下，Distributed节点需要同时负责分片和副本的数据写入工作，它很可能会成为写入的单点瓶颈， 所有就有了接下来将要说明的第二种方案。
（2）通过ReplicatedMergeTree复制数据
如果在集群的shard配置中增加internal_replication参数并将其设置为true（默认为false），那么Distributed表在该shard中只会选择一个合适的replica并对其写入数据。此时，如果使用ReplicatedMergeTree作为本地表的引擎，则在该shard内，多个replica副本之间的数据复制会交由ReplicatedMergeTree自己处理，不再由Distributed负责，从而为其减负。
在shard中选择replica的算法大致如下：首选，在Clickhouse的服务节点中，拥有一个全局及数据器errors_count。当服务出现任何异常时，该计数器累加1。接着，当一个shard内拥有多个replica时，选择errors_count错误最少的那个。
至此，我们介绍了关于Clickhouse使用分布式表写入的核心流程原理和副本复制原理。
但是在此还是需要注意，通过上面我们介绍可以知道，在使用Distributed表引擎写入时，由分布式表写入的节点负责将数据分片，并发送到集群中的其他节点中，这种情况在数据量比较大时，很有可能造成写入的单点瓶颈。同时加重网络中传输的数据量，容易造成网络拥塞。因此，在实际生产中，更建议直接写本地表。