OpenMLDB|OpenMLDB 在线模块架构解析 OpenMLDB在线模块架构解析

本文介绍 OpenMLDB 在线模块的架构，欢迎通过以下渠道了解关于 OpenMLDB 的更多信息

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OpenMLDB 使用文档：OpenMLDB 文档 (v0.4)

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1. 概览 OpenMLDB 的在线模块主要负责特征脚本上线以后的实时特征计算，因此对于低延迟、高并发、高可用等有较高的要求。在线架构的主要模块包括 Apache ZooKeeper, nameserver 以及 tablets（进一步包含了SQL engine 和 storage engine）。如下图显示了这些模块之间的相互关系。其中 tablets 是整个 OpenMLDB 存储和计算的核心模块，也是消耗资源做多的模块；ZooKeeper 和 nameserver 主要用于辅助功能，如元数据的管理和高可用等。本文以下将会详细介绍各个模块的作用。

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2. Apache ZooKeeper OpenMLDB 依赖 ZooKeeper 做服务发现和元数据存储和管理功能。ZooKeeper 和 OpenMLDB SDK，tablets, namesever 之间都会存在交互，用于分发和更新元数据。
3. Nameserver Nameserver 主要用来做 tablet 管理以及故障转移（failover）。当一个 tablet 节点宕机后，nameserver 就会触发一系列任务来执行故障转移，当节点恢复后会重新把数据加载到该节点中。同时，为了保证 nameserver 本身的高可用，nameserver 在部署时会部署多个实例，采用了 primary/secondary 节点的部署模式，同一时刻只会有一个 primary 节点。多个 nameserver 通过 ZooKeeper 实现 primary 节点的抢占。因此，如果当前的 primary 节点意外离线，则 secondary 节点会借助 ZooKeeper 选出一个节点重新作为 primary 节点。
4. Tablets Tablet 是 OpenMLDB 用来执行 SQL 和数据存储的模块，也是整个 OpenMLDB 功能实现的核心以及资源占用的瓶颈。Tablet 从功能上来看，进一步包含了 SQL engine 和 storage engine 两个模块。Tablet 也是 OpenMLDB 部署资源的可调配的最小粒度，一个 tablet 不能被拆分到多个物理节点；但是一个物理节点上可以有多个 tablets。
4.1 SQL Engine
SQL engine 负责执行 SQL 查询计算。SQL engine 收到 SQL 查询的请求后的执行过程如下图所示：

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SQL 引擎通过 ZetaSQL 把 SQL 解析成AST语法树。因为我们加入了 LAST JOIN，WINDOW``UNION 等针对特征工程扩展的特殊 SQL 语法，所以对开源的 ZetaSQL 做了优化。经过如上图一系列的编译转化、优化，以及基于 LLVM 的 codegen 之后，最终生成执行计划。SQL 引擎基于执行计划，通过 catalog 获取存储层数据做最终的 SQL 执行运算。在分布式版本中，会生成分布式的执行计划，会把执行任务发到其他 tablet 节点上执行。目前 OpenMLDB 的 SQL 引擎采用 push 的模式，将任务分发到数据所在的节点执行，而不是将数据拉回来。这样做的好处可以减少数据传输。
4.2 Stoage Engine
Storage engine 负责 OpenMLDB 数据的存储，以及支持相应的高可用相关的功能。
数据分布
OpenMLDB 集群版是一个分布式的数据库，一张表的数据会进行分片，并且建立多个副本，最终分布在不同的节点中。这里展开说明两个重要的概念：副本和分片。

副本（replication）：为了保证高可用以及提升分布式查询的效率，数据表将会被存放多个拷贝，这些拷贝就叫做副本。
分片（partition）：一张表（或者具体为一个副本）在具体存储时，会进一步被切割为多个分片用于分布式计算。分片数量可以在创建表时指定，但是一旦创建好，分片数就不能动态修改了。分片是存储引擎主从同步以及扩缩容的最小单位。一个分片可以灵活的在不同的 tablet 之间实现迁移。同时一个表的不同分片可以并行计算，提升分布式计算的性能。OpenMLDB 会自动尽量使得每一个 tablet 上的分片数目尽量平衡，以提升系统的整体性能。一张表的多个分片可能会分布在不同 tablet 上，分片的角色分为主分片（leader）和从分片（follower）。当获得计算请求时，请求将会被发送到数据所在对应的主分片上进行计算；从分片用于保证高可用性。

如下图显示了一个数据表，在两个副本的情况下，基于四个分片，在三个 tablets 上的存储布局。实际使用中，如果某一个或者几个 tablet 的负载过高，可以基于分片，进行数据迁移，来改善系统的负载平衡和整体的吞吐。

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数据持久化及主从同步
目前版本的 OpenMLDB 的在线数据全部保存在内存中，为了实现高可用会把数据通过 binlog 以及 snapshot 的形式持久化到硬盘中。

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如上图所示，服务端收到 SDK 的写请求后会同时写内存和 binlog。binlog 是用来做主从同步的，数据写到 binlog 后会有一个后台线程异步的把数据从 binlog 中读出来然后同步到从节点中。从节点收到同步请求后同样是写内存和 binlog。Snapshot 可以看作是内存数据的一个镜像，不过出于性能考虑，snapshot 并不是从内存 dump 出来，而是由 binlog 和上一个 snapshot 合并生成。在合并的过程中会删除掉过期的数据。OpenMLDB会记录主从同步和合并到 snapshot 中的 offset, 如果一个 binlog 文件中的数据全部被同步到从节点并且也合并到了 snapshot 中，这个 binlog 文件就会被后台线程删除。
【OpenMLDB|OpenMLDB 在线模块架构解析】注意：在即将发布的 v0.5.0 版本中，OpenMLDB 也会支持基于磁盘的存储引擎，则其持久化机制会和本文描述不一样。