源码分析 | ClickHouse和他的朋友们（14）存储计算分离方案与实现 clickhouse

本文首发于 2020-09-21 22:01:12

《ClickHouse和他的朋友们》系列文章转载自圈内好友 BohuTANG 的博客，原文链接：
https://bohutang.me/2020/09/1...
以下为正文。

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如果多个 ClickHouse server 可以挂载同一份数据(分布式存储等)，并且每个 server 都可写，这样会有什么好处呢？
首先，我们可以把副本机制交给分布式存储来保障，上层架构变得简单朴素；
其次，clickhouse-server 可以在任意机器上增加、减少，使存储和计算能力得到充分发挥。
本文就来探讨一下 ClickHouse 的存储计算分离方案，实现上并不复杂。
1. 问题 ClickHouse 运行时数据由两部分组成：内存元数据和磁盘数据。
我们先看写流程：

w1. 开始写入数据 w2. 生成内存part信息，并维护part metadata列表 w3. 把part数据写到磁盘

再来看读流程：

r1. 从part metadata定位需要读取的part r2. 从磁盘读取part数据 r3. 返回给上层数据

这样，如果 server1 写了一条数据，只会更新自己内存的 part metadata，其他 server 是感知不到的，这样也就无法查询到刚写入的数据。
存储计算分离，首先要解决的就是内存状态数据的同步问题。
在 ClickHouse 里，我们需要解决的是内存中 part metadata 同步问题。
2. 内存数据同步在上篇中，我们知道副本间的数据同步机制：
首先同步元数据，再通过元数据获取相应part数据。
这里，我们借用 ReplicatedMergeTree 同步通道，然后再做减法，同步完元数据后跳过 part 数据的同步，因为磁盘数据只需一个 server 做更新(需要 fsync 语义)即可。
核心代码：
MergeTreeData::renameTempPartAndReplace

if (!share_storage) part->renameTo(part_name, true);

3. 演示demo demo视频
【源码分析 | ClickHouse和他的朋友们（14）存储计算分离方案与实现】script：

首先起 2 个 clickhouse-server，它们都挂载同一份数据 /home/bohu/work/cluster/d1/datas/
通过 clickhouse-server1(port 9101) 写入一条记录:(111, 3333)
通过 clickhouse-server2(port 9102) 进行查询正常
通过 clickhouse-server2(port 9102) truncate 表
通过 clickhouse-server1(port 9101) 查询正常

4. 代码实现原型
需要注意的是，这里只实现了写入数据同步，而且是非常 tricky 的方式。
由于 DDL 没有实现，所以在 zookeeper 上的注册方式也比较 tricky，demo 里的 replicas 都是手工注册的。
5. 总结本文提供一个思路，算是抛砖引玉，同时也期待更加系统的工程实现。
ClickHouse 暂时还不支持 Distributed Query 功能，如果这个能力支持，ClickHouse 存储计算分离就是一个威力无比的小氢弹。
欢迎关注我的微信公众号【数据库内核】：分享主流开源数据库和存储引擎相关技术。

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