逻辑分片 tablet 和 副本

Tablet 是表的逻辑分片。一张表可以有多个 Tablet，每个 Tablet 有 replication_num 个副本， 默认3个 replication。 StarRocks 采用多版本并发控制（MVCC）技术，通过复制这些多版本数据的物理副本，保证版本修复的高效进行。StarRocks是以 tablet 这个维度进行数据的管理。

数据导入事务的常规流程如下：

1. 客户端提交导入请求至 FE。
2. FE 节点选择一个 BE 节点作为该导入事务的 Coordinator BE 节点，并为该事务生成执行计划。
3. Coordinator 节点从客户端读取要导入的数据。
4. Coordinator 节点将数据分发到所有副本的 Tablet 中。
5. 数据导入并存储到所有 Tablet 后，FE 将导入的数据变为可见。
6. FE 向客户端返回导入成功。
   

tablet的运维

一.通过统计信息查看 SHOW PROC '/statistic';

1.查看集群所有tablet的状态

SHOW PROC '/statistic';

2.进一步查看某个db下tablet的状态

SHOW PROC '/statistic/14104';

二.通过 SHOW TABLET 查看

1.查看某个table下的tablet，可以根据字段条件进行过滤；

show tablet from table_xx limit 10;

2.查看某个tablet的信息

show tablet 232081 \G

三.通过 SHOW PROC '/ dbs/xx'

可以通过 SHOW PROC '/dbs/xx' 一级一级往下查看；

SHOW PROC '/dbs/<DbId>/<TableId>/partitions/<PartitionId>/<IndexId>/<TabletId>';

tablet对应到BE物理文件的存储

对应到BE节点上物理文件的存储，tablet对应的存储路径是在 be.conf 里的 storage_root_path 配置的目录下，相关的 tablet 数据就存在 ${storage_root_path}/data 下

tablet是逻辑分片概念，具体到物理文件存储则是segment文件，文件以及目录层级如下：

shard_id/tablet_id/schema_hash/rowset_id + "_" + segment_id + ".dat"

replication的运维命令

1.查看表所有副本的状态，可以根据条件进行过滤；

ADMIN SHOW REPLICA STATUS FROM table_xx;

2.查看表所有副本的分布情况，可以根据条件进行过滤；

ADMIN SHOW REPLICA DISTRIBUTION FROM table_xx;

replication的修复和均衡

副本的修复和均衡的处理逻辑都在TabletScheduler类中，该类是运行在FE节点上的一个后台定期调度线程；修复和均衡分别对应场景 1 和 场景 2；

• 场景 1：后端节点宕机，需要尽快修复受影响的 Tablet 副本。某些 Tablet 需要高优先级修复，允许抢占式调度。
• 场景 2：新增后端节点，需要将副本迁移到新节点以平衡集群负载。

1.查看等待执行的调度任务

SHOW PROC '/cluster_balance/pending_tablets';

2.查看正在运行的调度任务

SHOW PROC '/cluster_balance/running_tablets';

3.查看已结束的调度任务

SHOW PROC '/cluster_balance/history_tablets';

一张表tablet的数量

分桶的数量就是tablet的数量， tablet的数量=每个分区下的bucket数的总和。 StarRocks会自动分桶，也可以在创建表的时候手动设置分桶：DISTRIBUTED BY HASH(`event_time`) BUCKETS 10

通过 show partitions from table_xx；查看每个分区下的分桶情况

如：创建表手动设置分桶数，DISTRIBUTED BY HASH(`event_time`) BUCKETS 2，每个分区下就是2个 bucket；如果没有分区，总共就2个bucket;

write_buffer_size

write_buffer_size 决定了 MemTable 的大小，默认是 104857600，即100MB。StarRocks写数据的时候通过delta_writer.cpp::write() 往内存 _mem_table 写数据，内存数据写满或满足其他条件就会 flush 到磁盘生成segment 文件。

使用默认write_buffer_size=100MB，批量导入数据，_mem_table flush 生成的segment文件大小如下：

测试调整write_buffer_size=300MB，批量导入数据，_mem_table flush 生成的segment文件大小如下：

具体 delta_writer 写入 _mem_table 如下

Status DeltaWriter::write(const Chunk& chunk, const uint32_t* indexes, uint32_t from, uint32_t size) {


    SCOPED_THREAD_LOCAL_MEM_SETTER(_mem_tracker, false);


    RETURN_IF_ERROR(_check_partial_update_with_sort_key(chunk));




    // Delay the creation memtables until we write data.


    // Because for the tablet which doesn't have any written data, we will not use their memtables.


    if (_mem_table == nullptr) {


        // When loading memory usage is larger than hard limit, we will reject new loading task.


        if (!config::enable_new_load_on_memory_limit_exceeded &&


            is_tracker_hit_hard_limit(GlobalEnv::GetInstance()->load_mem_tracker(),


                                      config::load_process_max_memory_hard_limit_ratio)) {


            return Status::MemoryLimitExceeded(


                    "memory limit exceeded, please reduce load frequency or increase config "


                    "`load_process_max_memory_hard_limit_ratio` or add more BE nodes");


        }


        _reset_mem_table();


    }


    auto state = get_state();


    if (state != kWriting) {


        auto err_st = get_err_status();


        // no error just in wrong state


        if (err_st.ok()) {


            err_st = Status::InternalError(


                    fmt::format("Fail to prepare. tablet_id: {}, state: {}", _opt.tablet_id, _state_name(state)));


        }


        return err_st;


    }


    if (_replica_state == Secondary) {


        return Status::InternalError(fmt::format("Fail to write chunk, tablet_id: {}, replica_state: {}",


                                                 _opt.tablet_id, _replica_state_name(_replica_state)));


    }




    if (_tablet->keys_type() == KeysType::PRIMARY_KEYS && !_mem_table->check_supported_column_partial_update(chunk)) {


        return Status::InternalError(


                fmt::format("can't partial update for column with row. tablet_id: {}", _opt.tablet_id));


    }


    Status st;


    ASSIGN_OR_RETURN(auto full, _mem_table->insert(chunk, indexes, from, size));


    _last_write_ts = butil::gettimeofday_s();


    _write_buffer_size = _mem_table->write_buffer_size();


    if (_mem_tracker->limit_exceeded()) {


        VLOG(2) << "Flushing memory table due to memory limit exceeded";


        st = _flush_memtable();


        _reset_mem_table();


    } else if (_mem_tracker->parent() && _mem_tracker->parent()->limit_exceeded()) {


        VLOG(2) << "Flushing memory table due to parent memory limit exceeded";


        st = _flush_memtable();


        _reset_mem_table();


    } else if (full) {


        st = flush_memtable_async();


        _reset_mem_table();


    }


    if (!st.ok()) {


        _set_state(kAborted, st);


    }


    return st;


}

writer的实例

一个 tablet 对应一个 delta_writer 实例，也就是分桶数决定写并发。

在 StarRocks 中，每个 tablet 通常对应一个 delta_writer 实例。delta_writer 是 StarRocks 数据写入流程中的核心组件，负责将数据写入到特定的 tablet 中。每个 tablet 都会有一个独立的 delta_writer 实例来管理其数据写入操作，包括内存缓冲、数据刷新到磁盘以及保证数据一致性等。

compaction的 max_segment_file_size

提高查询性能：

• Compaction 将多个小文件合并成更大的文件，减少文件数量，从而降低元数据管理和文件扫描的开销。
• 合并后的文件数据更集中，减少磁盘 I/O，提升查询效率，尤其对扫描大量数据的查询效果显著。

优化存储空间：

• 通过合并和删除冗余数据（如历史版本、重复数据或已删除的数据），减少存储占用。
• 针对频繁的增删改操作，compaction 清理无效数据，释放空间。

compaction后的segment文件大小由参数 max_segment_file_size 控制，默认是1GB

调整成256MB，生成的segment文件大小不超过256MB

不同的压缩算法比较

StarRocks 支持四种数据压缩算法：LZ4、Zstandard（或 zstd）、zlib 和 Snappy。 这些数据压缩算法在压缩率和压缩/解压缩性能上有所不同。 通常来说，这些算法的压缩率排名如下：zlib > Zstandard > LZ4 > Snappy。其中，zlib 拥有较高的压缩比。但由于数据高度压缩，使用 zlib 算法的表，其导入和查询性能会受到一定程度的影响。而 LZ4 和 Zstandard 算法具有较为均衡的压缩比和解压缩性能。

对比条数相同的 bucket 文件

使用zlib压缩，compaction后的文件大小 893+847+504=2244MB

使用snappy压缩，compaction后的文件大小 935+884+526=2345MB