【Doris全面解析】Doris Stream Load原理解析

【Doris全面解析】Doris Stream Load原理解析

1 引言

Doris的导入(Load)功能就是将用户的原始数据导入到 Doris表中。Doris底层实现了统一的流式导入框架,而在这个框架之上,Doris提供了非常丰富的导入方式以适应不同的数据源和数据导入需求。Stream Load是Doris用户最常用的数据导入方式之一,它是一种同步的导入方式, 允许用户通过Http访问的方式将CSV格式或JSON格式的数据批量地导入Doris,并返回数据导入的结果。用户可以直接通过Http请求的返回体判断数据导入是否成功,也可以通过在客户端执行查询SQL来查询历史任务的结果。另外,Doris还为Stream Load提供了结果审计功能,可以通过审计日志对历史的Stream Load任务信息进行审计。本文将从Stream Load的执行流程、事务管理、导入计划的执行、数据写入以及操作审计等方面对Stream Load的实现原理进行深入地解析。



2 执行流程

用户将Stream Load的Http请求提交给FE,FE会通过 Http 重定向(Redirect)将数据导入请求转发给某一个BE节点,该BE节点将作为本次Stream Load任务的Coordinator。在这个过程中,接收请求的FE节点仅仅提供转发服务,由作为 Coordinator的BE节点实际负责整个导入作业,比如负责向Master FE发送事务请求、从FE获取导入执行计划、接收实时数据、分发数据到其他Executor BE节点以及数据导入结束后返回结果给用户。用户也可以将Stream Load的Http请求直接提交给某一个指定的BE节点,并由该节点作为本次Stream Load任务的Coordinator。在Stream Load过程中,Executor BE节点负责将数据写入存储层。


Stream Load的原理框图如图1所示。在Coordinator BE中,通过一个线程池来处理所有的Http请求,其中包括Stream Load请求。一次Stream Load任务通过导入的Label唯一标识。

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图1 Stream Load 示意图

Stream Load的完整执行流程如图2所示:

(1)用户提交Stream Load的Http请求到FE(用户也可以直接提交Stream Load的Http请求到Coordinator BE)。

(2)FE接收到用户提交的Stream Load请求后,会进行Http的Header解析(其中包括解析数据导入的库、表、Label等信息),然后进行用户鉴权。如果Http的Header解析成功并且用户鉴权通过,FE会将Stream Load的Http请求转发到一台BE节点,该BE节点将作为本次Stream Load的Coordinator;否则,FE会直接向用户返回Stream Load的失败信息。

(3)Coordinator BE接收到Stream Load的Http请求后,会首先进行Http的Header解析和数据校验,其中包括解析数据的文件格式、数据body的大小、Http超时时间、进行用户鉴权等。如果Header数据校验失败,会直接向用户返回Stream Load的失败信息。

(4)Http Header数据校验通过之后,Coordinator BE会通过Thrift RPC向FE发送Begin Transaction的请求。

(5)FE收到Coordinator BE发送的Begin Transaction的请求之后,会开启一个事务,并向Coordinator BE返回Transaction Id。

(6)Coordinator BE收到Begin Transaction成功信息之后,会通过Thrift RPC向 FE发送获取导入计划的请求。

(7)FE收到Coordinator BE发送的获取导入计划的请求之后,会为Stream Load任务生成导入计划,并返回给Coordinator BE。

(8)Coordinator BE接收到导入计划之后,开始执行导入计划,其中包括接收Http传来的实时数据以及将实时数据通过BRPC分发到其他Executor BE。

(9)Executor BE接收到Coordinator BE分发的实时数据之后,负责将数据写入存储层。

(10)Executor BE完成数据写入之后,Coordinator BE通过Thrift RPC 向FE发送Commit Transaction的请求。

(11)FE收到Coordinator BE发送的Commit Transaction的请求之后,会对事务进行提交,并向Executor BE发送 Publish Version的任务,同时等待Executor BE执行Publish Version完成。

(12)Executor BE异步执行Publish Version,将数据导入生成的Rowset变为可见数据版本。

(13)Publish Version正常完成或执行超时之后,FE向Coordinator BE返回Commit Transaction和Publish Version的结果。

(14)Coordinator BE向用户返回Stream Load的最终结果。


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图2 Stream Load 完整执行流程

3 事务管理

Doris通过事务(Transaction)来保证数据导入的原子性,一次Stream Load任务对应一个事务。Stream Load的事务管理由FE负责,FE通过FrontendService接收Coordinator BE节点发送来的Thrift RPC事务请求,事务请求类型包括Begin Transaction、Commit Transaction和Rollback Transaction。Doris的事务状态包括:PREPARECOMMITTEDVISIBLEABORTED


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图3 Stream Load 事务状态流转图

数据导入开始之前,Coordinator BE节点会向FE发送Begin Transaction请求,FE会检查本次Begin Transaction请求的label是否已经存在,如果label在系统中不存在,则会为当前label开启一个新的事务,并为事务分配Transaction Id,同时将事务状态设置为PREPARE,然后将Transaction Id以及Begin Transaction成功的信息返回给Coordinator BE;否则,本次事务可能是一次重复的数据导入,FE向Coordinator BE返回Begin Transaction失败的信息,Stream Load任务退出。


当数据在所有Executor BE节点完成写入之后,Coordinator BE节点会向FE发送Commit Transaction请求,FE收到Commit Transaction请求之后会执行Commit Transaction以及Publish Version两个操作。首先,FE会判断每一个Tablet成功写入数据的副本数量是否超过了Tablet副本总数的一半,如果每一个Tablet成功写入数据的副本数量都超过Tablet副本总数的一半(多数成功),则Commit Transaction成功,并将事务状态设置为COMMITTED;否则,向Coordinator BE返回Commit Transaction失败的信息。COMMITTED状态表示数据已经成功写入,但是数据还不可见,需要继续执行Publish Version任务,此后,事务不可被回滚


FE会有一个单独的线程对Commit成功的Transaction执行Publish Version,FE执行Publish Version时会通过Thrift RPC向Transaction相关的所有Executor BE节点下发Publish Version请求,Publish Version任务在各个Executor BE节点异步执行,将数据导入生成的Rowset变为可见的数据版本。当Executor BE上所有的Publish Version任务执行成功,FE会将事务状态设置为VISIBLE,并向Coordinator BE返回Commit Transaction以及Publish Version成功的信息。如果存在某些Publish Version任务失败,FE会向Executor BE节点重复下发Publish Version请求直到之前失败的Publish Version任务成功。如果在一定超时时间之后,事务状态还没有被设置为VISIBLE,FE就会向Coordinator BE返回Commit Transaction成功但Publish Version超时的信息(注意,此时数据依然是写入成功的,只是还处于不可见状态,用户需要使用额外的命令查看并等待事务状态最终变为VISIBLE。


当从FE获取导入计划失败、执行数据导入失败或Commit Transaction失败时,Coordinator BE节点会向FE发送Rollback Transaction请求,执行事务回滚。FE收到事务回滚的请求之后,会将事务的状态设置为ABORTED,并通过Thrift RPC向Executor BE发送Clear Transaction的请求,Clear Transaction任务在BE节点异步执行,将数据导入生成的Rowset标记为不可用,这些Rowset在之后会从BE上被删除。状态为COMMITTED的事务(Commit Transaction成功但Publish Version超时的事务)不能被回滚。


4 导入计划的执行

在Doris的BE中,所有执行计划由FragmentMgr管理,每一个导入计划的执行由PlanFragmentExecutor负责。BE从FE获取到导入执行计划之后,会将导入计划提交到FragmentMgr的线程池执行。Stream Load的导入执行计划只有一个Fragment,其中包含一个BrokerScanNode和一个OlapTableSink。BrokerScanNode负责实时读取流式数据,并将CSV格式或JSON格式的数据行转为Doris的Tuple格式;OlapTableSink负责将数据按照分区和分桶规则,发送到对应的Executor BE节点,每个数据行对应哪个Executor BE节点是由数据行所在的Tablet存储在哪些BE上决定的,可以根据数据行的PartitionKey和DistributionKey确定该行数据所在的Partition和Tablet,每个Tablet及其副本存储在哪台BE节点上是在Table或Partition创建时就已经确定的。


导入执行计划提交到FragmentMgr的线程池之后,Stream Load线程会按块(Chunk)接收通过Http传输的实时数据并写入StreamLoadPipe中,BrokerScanNode会从StreamLoadPipe中批量读取实时数据,OlapTableSink会将BrokerScanNode读取的批量数据通过BRPC发送到Executor BE进行数据写入。所有实时数据都写入StreamLoadPipe之后,Stream Load线程会等待导入计划执行结束。


PlanFragmentExecutor执行一个具体的导入计划过程由Prepare、Open和Close三个阶段组成。在Prepare阶段,主要对来自FE的导入执行计划进行解析;在Open阶段,会打开BrokerScanNode和OlapTableSink,BrokerScanNode负责每次读取一个Batch的实时数据,OlapTableSink负责调用BRPC将每一个Batch的数据发送到其他Executor BE节点;在Close阶段,负责等待数据导入结束,并关闭BrokerScanNode和OlapTableSink。Stream Load的导入执行计划如图4所示。

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图4 Stream Load 导入的执行计划


OlapTableSink负责Stream Load任务的数据分发。Doris中的Table可能会有Rollup或物化视图,每一个Table及其Rollup、物化视图都称为一个Index。数据分发过程中,IndexChannel会维护一个Index的数据分发通道,Index下的Tablet可能会有多个副本(Replica),并分布在不同的BE节点上,NodeChannel会在IndexChannel下维护一个Executor BE节点的数据分发通道,因此,OlapTableSink下包含多个IndexChannel,每一个IndexChannel下包含多个NodeChannel,如图5所示。


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图5 Stream Load 任务的数据分发通道


OlapTableSink分发数据时,会逐行读取BrokerScanNode获取到的数据Batch,并将数据行添加到每一个Index的IndexChannel中。可以根据 PartitionKey和DistributionKey确定数据行所在的Partition和Tablet,进而根据Tablet在Partition中的顺序计算出数据行在其他Index中对应的Tablet。每一个Tablet可能会有多个副本,并分布在不同的BE节点上,因此,在IndexChannel中会将每一个数据行添加到其所在Tablet的每一个副本对应的NodeChannel中。每一个NodeChannel中都会有一个发送队列,当NodeChannel中新增的数据行累积到一定的大小就会作为一个数据Batch被添加到发送队列中。OlapTableSink中会有一个固定的线程依次轮训每一个IndexChannel下的每一个NodeChannel,并调用BRPC将发送队列中的一个数据Batch发送到对应的Executor BE上。Stream Load任务的数据分发过程如图6所示。


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图6 Stream Load 任务的数据分发过程


5 数据写入

Executor BE的BRPC Server接收到Coordinator BE发送来的数据Batch之后,会将数据写入任务提交到线程池来异步执行。在Doris的BE中,数据采用分层的方式写入存储层。一个Stream Load任务在每个Executor BE上都对应一个LoadChannel,LoadChannel维护一次Stream Load任务的数据写入通道,负责一次Stream Load任务在当前Executor BE节点的数据写入,LoadChannel可以将一次Stream Load任务在当前BE节点的数据分批写入存储层,直到Stream Load任务完成。每一个LoadChannel由Load Id唯一标识,BE节点上的所有LoadChannel由LoadChannelMgr进行管理。一次Stream Load任务对应的Table可能会有多个Index,每一个Index对应一个TabletsChannel,由Index Id唯一标识,因此,每一个LoadChannel下会有多个TabletsChannel。TabletsChannel维护一个Index的数据写入通道,负责管理Index下所有Tablet的数据写入,TabletsChannel会逐行读取数据Batch并通过DeltaWriter写入对应的Tablet中。DeltaWriter维护一个Tablet的数据写入通道,由Tablet Id唯一标识,负责接收单个Tablet的数据导入,并将数据写入Tablet对应的MemTable中,当MemTable写满之后,会将MemTable里的数据刷写(Flush)到磁盘并生成一个个Segment文件。MemTable采用SkipList的数据结构,将数据暂时保存在内存中,SkipList会按照Schema的Key对数据行进行排序,另外,如果数据模型为Aggregate或Unique,MemTable会对具有相同Key的数据行进行聚合。Stream Load任务的数据写入通道如图7所示。

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图7 Stream Load 任务的数据写入通道

MemTable的刷写操作由MemtableFlushExecutor异步执行,当MemTable的刷写任务提交到线程池之后,会生成一个新的MemTable来接收当前Tablet的后续数据写入。MemtableFlushExecutor执行数据刷写时,RowsetWriter会读出MemTable中的所有数据,并通过SegmentWriter刷写出多个Segment文件,每个Segment文件大小不超过256MB。对于一个Tablet,每次Stream Load任务都会生成一个新的Rowset,生成的Rowset中可以包含多个Segment文件。Stream Load任务的数据写入过程如图8所示。

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图8 Stream Load 任务的数据写入过程
Executor BE节点上的TxnManager负责当前BE上Tablet级别数据导入的事务管理,DeltaWriter初始化时,会执行Prepare Transaction将对应Tablet在本次Stream Load任务中的数据写入事务添加到TxnManager中进行管理;数据写入Tablet完成并关闭DeltaWriter时,会执行Commit Transaction将数据导入生成的新的Rowset添加到TxnManager中进行管理。注意,这里的TxnManager只是负责单个BE上的事务,而FE中的事务管理是负责整体导入事务的。

 

数据导入结束之后,Executor BE执行FE下发的Publish  Version任务时,会执行Publish Transaction将数据导入生成的新的Rowset变为可见版本,并从TxnManager中将对应Tablet在本次Stream Load任务中的数据写入事务删除,这意味着Tablet在本次Stream Load任务中的数据写入事务结束。


6 Stream Load 操作审计

Doris为Stream Load增加了操作审计功能,每一次Stream Load任务结束并将结果返回给用户之后,Coordinator BE会将本次Stream Load任务的详细信息持久化地存储在本地RocksDB上。Master FE定时地通过Thrift RPC从集群的各个BE节点上拉取已经结束的Stream Load任务的信息,每次从一个BE节点上拉取一个批次的Stream Load操作记录,并将拉取到的Stream Load任务信息写入审计日志(fe.audit.log)中。存储在BE上的每一条Stream Load任务信息会设有过期时间(TTL),RocksDB执行Compaction时会将过期的Stream Load任务信息进行删除。用户可以通过FE的审计日志对历史的Stream Load任务信息进行审计。


FE将拉取的Stream Load任务信息写入Audit日志的同时,会在内存中保留一份。为防止内存膨胀,内存中会保留固定数量的Stream Load任务的信息,随着后续拉取数据地持续进行,会从FE内存中逐渐淘汰掉早期的Stream Load任务信息。用户可以通过客户端执行SHOW STREAM LOAD命令来查询最近的Stream Load任务信息。

7 总结

本文从Stream Load的执行流程、事务管理、导入计划的执行、数据写入以及操作审计等方面对Stream Load的实现原理进行了深入地解析。Stream Load是Doris用户最常用的数据导入方式之一,它是一种同步的导入方式, 允许用户通过Http访问的方式批量地将数据导入Doris,并返回数据导入的结果。用户可以直接通过Http请求的返回体判断数据导入是否成功,也可以通过在客户端执行查询SQL来查询历史任务的结果。另外,Doris还为Stream Load提供了结果审计功能,可以通过审计日志对历史的Stream Load任务信息进行审计。


作者简介

【Doris全面解析】Doris Stream Load原理解析

魏祚

小米分布式存储工程师

负责Apache Doris的开发和运维

专注于分布式存储引擎的研发和优化

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