http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7532589

2006年的OSDI有兩篇google的論文，分別是BigTable和Chubby。Chubby是一個(gè)分布式鎖服務(wù)，基于Paxos算法；BigTable是一個(gè)用于管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，構(gòu)建在GFS、Chubby、SSTable等google技術(shù)之上。相當(dāng)多的google應(yīng)用使用了BigTable，比如Google Earth和Google Analytics，因此它和GFS、MapReduce并稱為谷歌技術(shù)"三寶"。

與GFS和MapReduce的論文相比，我覺得BigTable的論文難懂一些。一方面是因?yàn)樽约簩?shù)據(jù)庫不太了解，另一方面又是因?yàn)閷?shù)據(jù)庫的理解局限于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。嘗試用關(guān)系型數(shù)據(jù)模型去理解BigTable就容易"走火入魔"。在這里推薦一篇文章（需要翻墻）：Understanding HBase and BigTable，相信這篇文章對理解BigTable/HBase的數(shù)據(jù)模型有很大幫助。

1 什么是BigTable

Bigtable是一個(gè)為管理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以擴(kuò)展到PB級數(shù)據(jù)和上千臺(tái)服務(wù)器。很多google的項(xiàng)目使用Bigtable存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這些應(yīng)用對Bigtable提出了不同的挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)規(guī)模的要求、延遲的要求。Bigtable能滿足這些多變的要求，為這些產(chǎn)品成功地提供了靈活、高性能的存儲(chǔ)解決方案。

Bigtable看起來像一個(gè)數(shù)據(jù)庫，采用了很多數(shù)據(jù)庫的實(shí)現(xiàn)策略。但是Bigtable并不支持完整的關(guān)系型數(shù)據(jù)模型；而是為客戶端提供了一種簡單的數(shù)據(jù)模型，客戶端可以動(dòng)態(tài)地控制數(shù)據(jù)的布局和格式，并且利用底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的局部性特征。Bigtable將數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)看成無意義的字節(jié)串，客戶端需要將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)串行化再存入Bigtable。

下文對BigTable的數(shù)據(jù)模型和基本工作原理進(jìn)行介紹，而各種優(yōu)化技術(shù)（如壓縮、Bloom Filter等）不在討論范圍。

2 BigTable的數(shù)據(jù)模型

Bigtable不是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，但是卻沿用了很多關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的術(shù)語，像table（表）、row（行）、column（列）等。這容易讓讀者誤入歧途，將其與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的概念對應(yīng)起來，從而難以理解論文。Understanding HBase and BigTable是篇很優(yōu)秀的文章，可以幫助讀者從關(guān)系型數(shù)據(jù)模型的思維定勢中走出來。

本質(zhì)上說，Bigtable是一個(gè)鍵值（key-value）映射。按作者的說法，Bigtable是一個(gè)稀疏的，分布式的，持久化的，多維的排序映射。

先來看看多維、排序、映射。Bigtable的鍵有三維，分別是行鍵（row key）、列鍵（column key）和時(shí)間戳（timestamp），行鍵和列鍵都是字節(jié)串，時(shí)間戳是64位整型；而值是一個(gè)字節(jié)串。可以用?(row:string, column:string, time:int64)→string?來表示一條鍵值對記錄。

行鍵可以是任意字節(jié)串，通常有10-100字節(jié)。行的讀寫都是原子性的。Bigtable按照行鍵的字典序存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。Bigtable的表會(huì)根據(jù)行鍵自動(dòng)劃分為片（tablet），片是負(fù)載均衡的單元。最初表都只有一個(gè)片，但隨著表不斷增大，片會(huì)自動(dòng)分裂，片的大小控制在100-200MB。行是表的第一級索引，我們可以把該行的列、時(shí)間和值看成一個(gè)整體，簡化為一維鍵值映射，類似于：

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table{"1" : {sth.},//一行"aaaaa" : {sth.},"aaaab" : {sth.},"xyz" : {sth.},"zzzzz" : {sth.} }

列是第二級索引，每行擁有的列是不受限制的，可以隨時(shí)增加減少。為了方便管理，列被分為多個(gè)列族（column family，是訪問控制的單元），一個(gè)列族里的列一般存儲(chǔ)相同類型的數(shù)據(jù)。一行的列族很少變化，但是列族里的列可以隨意添加刪除。列鍵按照family:qualifier格式命名的。這次我們將列拿出來，將時(shí)間和值看成一個(gè)整體，簡化為二維鍵值映射，類似于：

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或者可以將列族當(dāng)作一層新的索引，類似于：

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時(shí)間戳是第三級索引。Bigtable允許保存數(shù)據(jù)的多個(gè)版本，版本區(qū)分的依據(jù)就是時(shí)間戳。時(shí)間戳可以由Bigtable賦值，代表數(shù)據(jù)進(jìn)入Bigtable的準(zhǔn)確時(shí)間，也可以由客戶端賦值。數(shù)據(jù)的不同版本按照時(shí)間戳降序存儲(chǔ)，因此先讀到的是最新版本的數(shù)據(jù)。我們加入時(shí)間戳后，就得到了Bigtable的完整數(shù)據(jù)模型，類似于：

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table{// ..."aaaaa" : { //一行"A:foo" : { //一列15 : "y", //一個(gè)版本4 : "m"},"A:bar" : { //一列15 : "d",},"B:" : { //一列6 : "w"3 : "o"1 : "w"}},// ... }查詢時(shí)，如果只給出行列，那么返回的是最新版本的數(shù)據(jù)；如果給出了行列時(shí)間戳，那么返回的是時(shí)間小于或等于時(shí)間戳的數(shù)據(jù)。比如，我們查詢"aaaaa"/"A:foo"，返回的值是"y"；查詢"aaaaa"/"A:foo"/10，返回的結(jié)果就是"m"；查詢"aaaaa"/"A:foo"/2，返回的結(jié)果是空。

圖1是Bigtable論文里給出的例子，Webtable表存儲(chǔ)了大量的網(wǎng)頁和相關(guān)信息。在Webtable，每一行存儲(chǔ)一個(gè)網(wǎng)頁，其反轉(zhuǎn)的url作為行鍵，比如maps.google.com/index.html的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在鍵為com.google.maps/index.html的行里，反轉(zhuǎn)的原因是為了讓同一個(gè)域名下的子域名網(wǎng)頁能聚集在一起。圖1中的列族"anchor"保存了該網(wǎng)頁的引用站點(diǎn)（比如引用了CNN主頁的站點(diǎn)），qualifier是引用站點(diǎn)的名稱，而數(shù)據(jù)是鏈接文本；列族"contents"保存的是網(wǎng)頁的內(nèi)容，這個(gè)列族只有一個(gè)空列"contents:"。圖1中"contents:"列下保存了網(wǎng)頁的三個(gè)版本，我們可以用("com.cnn.www", "contents:", t5)來找到CNN主頁在t5時(shí)刻的內(nèi)容。

再來看看作者說的其它特征：稀疏，分布式，持久化。持久化的意思很簡單，Bigtable的數(shù)據(jù)最終會(huì)以文件的形式放到GFS去。Bigtable建立在GFS之上本身就意味著分布式，當(dāng)然分布式的意義還不僅限于此。稀疏的意思是，一個(gè)表里不同的行，列可能完完全全不一樣。

3 支撐技術(shù)

Bigtable依賴于google的幾項(xiàng)技術(shù)。用GFS來存儲(chǔ)日志和數(shù)據(jù)文件；按SSTable文件格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；用Chubby管理元數(shù)據(jù)。

GFS參見谷歌技術(shù)"三寶"之谷歌文件系統(tǒng)。BigTable的數(shù)據(jù)和日志都是寫入GFS的。

SSTable的全稱是Sorted Strings Table，是一種不可修改的有序的鍵值映射，提供了查詢、遍歷等功能。每個(gè)SSTable由一系列的塊（block）組成，Bigtable將塊默認(rèn)設(shè)為64KB。在SSTable的尾部存儲(chǔ)著塊索引，在訪問SSTable時(shí)，整個(gè)索引會(huì)被讀入內(nèi)存。BigTable論文沒有提到SSTable的具體結(jié)構(gòu)，LevelDb日知錄之四： SSTable文件這篇文章對LevelDb的SSTable格式進(jìn)行了介紹，因?yàn)長evelDB的作者JeffreyDean正是BigTable的設(shè)計(jì)師，所以極具參考價(jià)值。每一個(gè)片（tablet）在GFS里都是按照SSTable的格式存儲(chǔ)的，每個(gè)片可能對應(yīng)多個(gè)SSTable。

Chubby是一種高可用的分布式鎖服務(wù)，Chubby有五個(gè)活躍副本，同時(shí)只有一個(gè)主副本提供服務(wù)，副本之間用Paxos算法維持一致性，Chubby提供了一個(gè)命名空間（包括一些目錄和文件），每個(gè)目錄和文件就是一個(gè)鎖，Chubby的客戶端必須和Chubby保持會(huì)話，客戶端的會(huì)話若過期則會(huì)丟失所有的鎖。關(guān)于Chubby的詳細(xì)信息可以看google的另一篇論文：The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems。Chubby用于片定位，片服務(wù)器的狀態(tài)監(jiān)控，訪問控制列表存儲(chǔ)等任務(wù)。

4 Bigtable集群

Bigtable集群包括三個(gè)主要部分：一個(gè)供客戶端使用的庫，一個(gè)主服務(wù)器（master server），許多片服務(wù)器（tablet server）。

正如數(shù)據(jù)模型小節(jié)所說，Bigtable會(huì)將表（table）進(jìn)行分片，片（tablet）的大小維持在100-200MB范圍，一旦超出范圍就將分裂成更小的片，或者合并成更大的片。每個(gè)片服務(wù)器負(fù)責(zé)一定量的片，處理對其片的讀寫請求，以及片的分裂或合并。片服務(wù)器可以根據(jù)負(fù)載隨時(shí)添加和刪除。這里片服務(wù)器并不真實(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而相當(dāng)于一個(gè)連接Bigtable和GFS的代理，客戶端的一些數(shù)據(jù)操作都通過片服務(wù)器代理間接訪問GFS。

主服務(wù)器負(fù)責(zé)將片分配給片服務(wù)器，監(jiān)控片服務(wù)器的添加和刪除，平衡片服務(wù)器的負(fù)載，處理表和列族的創(chuàng)建等。注意，主服務(wù)器不存儲(chǔ)任何片，不提供任何數(shù)據(jù)服務(wù)，也不提供片的定位信息。

客戶端需要讀寫數(shù)據(jù)時(shí)，直接與片服務(wù)器聯(lián)系。因?yàn)榭蛻舳瞬⒉恍枰獜闹鞣?wù)器獲取片的位置信息，所以大多數(shù)客戶端從來不需要訪問主服務(wù)器，主服務(wù)器的負(fù)載一般很輕。

5 片的定位

前面提到主服務(wù)器不提供片的位置信息，那么客戶端是如何訪問片的呢？來看看論文給的示意圖，Bigtable使用一個(gè)類似B+樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)片的位置信息。

首先是第一層，Chubby file。這一層是一個(gè)Chubby文件，它保存著root tablet的位置。這個(gè)Chubby文件屬于Chubby服務(wù)的一部分，一旦Chubby不可用，就意味著丟失了root tablet的位置，整個(gè)Bigtable也就不可用了。

第二層是root tablet。root tablet其實(shí)是元數(shù)據(jù)表（METADATA table）的第一個(gè)分片，它保存著元數(shù)據(jù)表其它片的位置。root tablet很特別，為了保證樹的深度不變，root tablet從不分裂。

第三層是其它的元數(shù)據(jù)片，它們和root tablet一起組成完整的元數(shù)據(jù)表。每個(gè)元數(shù)據(jù)片都包含了許多用戶片的位置信息。

可以看出整個(gè)定位系統(tǒng)其實(shí)只是兩部分，一個(gè)Chubby文件，一個(gè)元數(shù)據(jù)表。注意元數(shù)據(jù)表雖然特殊，但也仍然服從前文的數(shù)據(jù)模型，每個(gè)分片也都是由專門的片服務(wù)器負(fù)責(zé)，這就是不需要主服務(wù)器提供位置信息的原因。客戶端會(huì)緩存片的位置信息，如果在緩存里找不到一個(gè)片的位置信息，就需要查找這個(gè)三層結(jié)構(gòu)了，包括訪問一次Chubby服務(wù)，訪問兩次片服務(wù)器。

6 片的存儲(chǔ)和訪問

片的數(shù)據(jù)最終還是寫到GFS里的，片在GFS里的物理形態(tài)就是若干個(gè)SSTable文件。圖5展示了讀寫操作基本情況。

當(dāng)片服務(wù)器收到一個(gè)寫請求，片服務(wù)器首先檢查請求是否合法。如果合法，先將寫請求提交到日志去，然后將數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存中的memtable。memtable相當(dāng)于SSTable的緩存，當(dāng)memtable成長到一定規(guī)模會(huì)被凍結(jié)，Bigtable隨之創(chuàng)建一個(gè)新的memtable，并且將凍結(jié)的memtable轉(zhuǎn)換為SSTable格式寫入GFS，這個(gè)操作稱為minor compaction。

當(dāng)片服務(wù)器收到一個(gè)讀請求，同樣要檢查請求是否合法。如果合法，這個(gè)讀操作會(huì)查看所有SSTable文件和memtable的合并視圖，因?yàn)镾STable和memtable本身都是已排序的，所以合并相當(dāng)快。

每一次minor compaction都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的SSTable文件，SSTable文件太多讀操作的效率就降低了，所以Bigtable定期執(zhí)行merging compaction操作，將幾個(gè)SSTable和memtable合并為一個(gè)新的SSTable。BigTable還有個(gè)更厲害的叫major compaction，它將所有SSTable合并為一個(gè)新的SSTable。

遺憾的是，BigTable作者沒有介紹memtable和SSTable的詳細(xì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

7 BigTable和GFS的關(guān)系

集群包括主服務(wù)器和片服務(wù)器，主服務(wù)器負(fù)責(zé)將片分配給片服務(wù)器，而具體的數(shù)據(jù)服務(wù)則全權(quán)由片服務(wù)器負(fù)責(zé)。但是不要誤以為片服務(wù)器真的存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)（除了內(nèi)存中memtable的數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)的真實(shí)位置只有GFS才知道，主服務(wù)器將片分配給片服務(wù)器的意思應(yīng)該是，片服務(wù)器獲取了片的所有SSTable文件名，片服務(wù)器通過一些索引機(jī)制可以知道所需要的數(shù)據(jù)在哪個(gè)SSTable文件，然后從GFS中讀取SSTable文件的數(shù)據(jù)，這個(gè)SSTable文件可能分布在好幾臺(tái)chunkserver上。

8 元數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)

元數(shù)據(jù)表（METADATA table）是一張?zhí)厥獾谋?#xff0c;它被用于數(shù)據(jù)的定位以及一些元數(shù)據(jù)服務(wù)，不可謂不重要。但是Bigtable論文里只給出了少量線索，而對表的具體結(jié)構(gòu)沒有說明。這里我試圖根據(jù)論文的一些線索，猜測一下表的結(jié)構(gòu)。首先列出論文中的線索：

The METADATA table stores the location of a tablet?under a row key that is an encoding of the tablet's table?identifier and its end row.

Each METADATA row stores?approximately 1KB of data in memory（因?yàn)樵L問量比較大，元數(shù)據(jù)表是放在內(nèi)存里的，這個(gè)優(yōu)化在論文的locality groups中提到）.This feature（將locality group放到內(nèi)存中的特性） is useful for?small pieces of data that are accessed frequently: we?use it internally for the location column family in the?METADATA table.

We also store secondary information in the?METADATA table, including a log of all events pertaining to each tablet(such as when a server begins
serving it).

第一條線索，元數(shù)據(jù)表的行鍵是由片所屬表名的id和片最后一行編碼而成，所以每個(gè)片在元數(shù)據(jù)表中占據(jù)一條記錄（一行），而且行鍵既包含了其所屬表的信息也包含了其所擁有的行的范圍。譬如采取最簡單的編碼方式，元數(shù)據(jù)表的行鍵等于strcat(表名，片最后一行的行鍵)。

第二點(diǎn)線索，除了知道元數(shù)據(jù)表的地址部分是常駐內(nèi)存以外，還可以發(fā)現(xiàn)元數(shù)據(jù)表有一個(gè)列族稱為location，我們已經(jīng)知道元數(shù)據(jù)表每一行代表一個(gè)片，那么為什么需要一個(gè)列族來存儲(chǔ)地址呢？因?yàn)槊總€(gè)片都可能由多個(gè)SSTable文件組成，列族可以用來存儲(chǔ)任意多個(gè)SSTable文件的位置。一個(gè)合理的假設(shè)就是每個(gè)SSTable文件的位置信息占據(jù)一列，列名為location:filename。當(dāng)然不一定非得用列鍵存儲(chǔ)完整文件名，更大的可能性是把SSTable文件名存在值里。獲取了文件名就可以向GFS索要數(shù)據(jù)了。

第三個(gè)線索告訴我們元數(shù)據(jù)表不止存儲(chǔ)位置信息，也就是說列族不止location，這些數(shù)據(jù)暫時(shí)不是咱們關(guān)心的。

通過以上信息，我畫了一個(gè)簡化的Bigtable結(jié)構(gòu)圖：

結(jié)構(gòu)圖以Webtable表為例，表中存儲(chǔ)了網(wǎng)易、百度和豆瓣的幾個(gè)網(wǎng)頁。當(dāng)我們想查找百度貼吧昨天的網(wǎng)頁內(nèi)容，可以向Bigtable發(fā)出查詢Webtable表的(com.baidu.tieba, contents:, yesterday)。

假設(shè)客戶端沒有該緩存，那么Bigtable訪問root tablet的片服務(wù)器，希望得到該網(wǎng)頁所屬的片的位置信息在哪個(gè)元數(shù)據(jù)片中。使用METADATA.Webtable.com.baidu.tieba為行鍵在root tablet中查找，定位到最后一個(gè)比它大的是METADATA.Webtable.com.baidu.www，于是確定需要的就是元數(shù)據(jù)表的片A。訪問片A的片服務(wù)器，繼續(xù)查找Webtable.com.baidu.tieba，定位到Webtable.com.baidu.www是比它大的，確定需要的是Webtable表的片B。訪問片B的片服務(wù)器，獲得數(shù)據(jù)。

這里需要注意的是，每個(gè)片實(shí)際都由若干SSTable文件和memtable組成，而且這些SSTable和memtable都是已排序的。這就導(dǎo)致查找片B時(shí)，可能需要將所有SSTable和memtable都查找一遍；另外客戶端應(yīng)該不會(huì)直接從元數(shù)據(jù)表獲得SSTable的文件名，而只是獲得片屬于片服務(wù)器的信息，通過片服務(wù)器為代理訪問SSTable。

參考文獻(xiàn)

[1]?Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data. In proceedings of OSDI'06.

[2]?Understanding HBase and BigTable.

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌技术三宝之BigTable的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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