谷歌三驾马车Big Table

Big Table是Google的分布式存储系统, 基本可以认为是一个NOSQL数据库,而GFS是Google的File System。

https://www.youtube.com/watch?v=r1bh90_8dsg&t=327s

”Bigtable使用GFS来存储数据文件和日志,数据文件采用SSTable格式,它提供了关键字到值的映射关系。Bigtable使用分布式的锁服务Chubby来保证集群中主服务器的唯一性、保存Bigtable数据的引导区位置、发现Tablet服务器并处理Tablet服务器的失效、保存Bigtable的数据模式信息、保存存取控制列表。“


“Bigtable是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统,可以扩展到PB级数据和上千台服务器。很多google的项目使用Bigtable存储数据,这些应用对Bigtable提出了不同的挑战,比如数据规模的要求、延迟的要求。Bigtable能满足这些多变的要求,为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。”

Bigtable看起来像一个数据库,采用了很多数据库的实现策略。但是Bigtable并不支持完整的关系型数据模型;而是为客户端提供了一种简单的数据模型,客户端可以动态地控制数据的布局和格式,并且利用底层数据存储的局部性特征。Bigtable将数据统统看成无意义的字节串,客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。


时间戳 控制版本


为什么需要Big Table 或者说为什么需要数据库而不是单纯的文件系统?

例子:

主要是文件系统查询速度太慢。




所以如何在文件系统的基础上更好的查询?

读取文件到内存里面在内存里面查询?

有什么问题?


数据的修改通常是直接append 就好了


怎么解决文件没有顺序不能二分查询的问题?

过一段时间统一把文件有序整理




写入过程:




为了防止机器挂了,内存没了。我们要增加一个WAL, Write Ahead Log

Thus, 内存排序+1次硬盘统一写入+1次硬盘写Log

Sorted List就是指我们在内存排序好再一起写入File里,因为在disk里排序很麻烦。


读取过程:


在一个File里怎么找数据?

暴力: for loop

优化: 二分查找

更好: 建立Index, B tree之类的

Index是在内存哦!

优化:

做一个判断key在不在file中,可以使用Bloom Filter

Bloom Filter说不在那一定不在, Bloom Filter说在有可能False Positive.



完整的写入过程:


Big Table Row Key, Col Key:


如果一台机器搞不定,分布式系统Master Slave


分布式读取:

去Master Read Key,得到row key 找到在哪个server。

然后去Server 取value。过程:先check memory skip List, 再check Bloom filter看在不在table,在通过Index到disk里的SStable里找。


Write也非常类似:



目前,所有的数据都存在Slave Server disk里面。如果数据量太大可能存不下。这个时候我们就可以结合之前的GFS了。有可以帮忙Replica备份,size又大。



都是Master + Slave

是否就用一个Master+Slave把两个都实现了?

Sstable 怎么写到GFS里面呢?

难点:Bigtable里面存储单位是Sstable

GFS读写单位是chunk

Tablet:


吃内存的Big Table 和 吃硬盘的 GFS愉快的在一起



当然,有可能会出现Race condition问题,读和写请求同时发生。

这个时候我们需要一个分布式锁的系统,比如Zookeeper



Meta data储存在Lock Manager里,知道数据在哪个server。

完整版Write:

这里不太懂我们还需要Master干嘛。。

数据写入时候一个要写入local disk里log, 一个写入Memory里。 然后往GFS里更新。

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