一文搞懂Kudu的整体架构

Kudu是典型的Master-Slave架构，基于LSM优化写入性能，但同时读性能会低（相较于Parquet）。Kudu基于Raft协议实现了Master和Slave Tablet节点的数据的一致性，以及选举功能，保证了容错性和高可用。

Kudu是完全的列式存储引擎，可以针对性的编码和压缩，提高了IO性能。HBase是基于列族的，No Schema的NoSQL、KV数据库，无法进行针对性的编码和压缩，同时一般情况只会用一个列族，其实HBase退化为行存储引擎。

Kudu通过WAL和Raft保证了分布式数据的一致性。

kudu相对于HBase，牺牲了一定的写入性能—>Kudu在写入数据的时候，需要先检查一遍唯一主键是否存在，如果存在会报错，同样更新数据的时候，同样需要先查找主键是否存在。因此Insert和Update等所有操作比HBase多了，先读一次的开销，而HBase所有的操作都是转化为直接写入，因此写的性能相较于HBase有一定的劣势。

Kudu牺牲写的性能，但是保证了一个主键，只会存在于一个RowSet中，而HBase的RowKey可能会在多个HFlie中。减少了IO，提升了读性能，特别是在大量写入，少量更新的情况下。

Table：具有Schema和全局有序主键的表。一张表有多个Tablet，多个Tablet包含表的全部数据。
Tablet：Kudu的表Table被水平分割为多段，Tablet是Kudu表的一个片段（分区），每个Tablet存储一段连续范围的数据（会记录开始Key和结束Key），且两个Tablet间不会有重复范围的数据。一个Tablet会复制（逻辑复制而非物理复制，副本中的内容不是实际的数据，而是操作该副本上的数据时对应的更改信息）多个副本在多台TServer上，其中一个副本为Leader Tablet，其他则为Follower Tablet。只有Leader Tablet响应写请求，任何Tablet副本可以响应读请求。
TabletServer：简称TServer，负责数据存储Tablet、提供数据读写服务、编码、压缩、合并和复制。一个TServer可以是某些Tablet的Leader，也可以是某些Tablet的Follower，一个Tablet可以被多个TServer服务（多对多关系）。TServer会定期（默认1s）向Master发送心跳。
Catalog Table：目录表，用户不可直接读取或写入，仅由Master维护，存储两类元数据：表元数据（Schema信息，位置和状态）和Tablet元数据（所有TServer的列表、每个TServer包含哪些Tablet副本、Tablet的开始Key和结束Key）。Catalog Table只存储在Master节点，也是以Tablet的形式，数据量不会很大，只有一个分区，随着Master启动而被全量加载到内存。
Master：负责集群管理和元数据管理。具体：跟踪所有Tablets、TServer、Catalog Table和其他相关的元数据。协调客户端做元数据操作，比如创建一个新表，客户端向Master发起请求，Master写入其WAL并得到其他Master同意后将新表的元数据写入Catalog Table，并协调TServer创建Tablet。
WAL：一个仅支持追加写的预写日志，无论Master还是Tablet都有预写日志，任何对表的修改都会在该表对应的WAL中写入条目(entry)，其他副本在数据相对落后时可以通过WAL赶上来。
逻辑复制：Kudu基于Raft协议在集群中对每个Tablet都存储多个副本，副本中的内容不是实际的数据，而是操作该副本上的数据时对应的更改信息。Insert和Update操作会走网络IO，但Delete操作不会，压缩数据也不会走网络。

如图，Table分为若干Tablet；Tablet包含Metadata和RowSet，RowSet包含一个MemRowSet及若干个DiskRowSet，DiskRowSet中包含一个BloomFile、AdhocIndex、BaseData、DeltaMem及若干个RedoFile和UndoFile（UndoFile一般情况下只有一个）。
MemRowSet：插入新数据及更新已在MemRowSet中的数据，数据结构是B+树，主键在非叶子节点，数据都在叶子节点。MemRowSet写满后会将数据刷到磁盘形成若干个DiskRowSet。每次达到1G或者120s时生成一个DiskRowSet，DiskRowSet按列存储，类似Parquet。
DiskRowSet：DiskRowSets存储文件格式为CFile。DiskRowSet分为BaseData和DeltaFile。这里每个Column被存储在一个相邻的数据区域，这个数据区域被分为多个小的Page，每个Column Page都可以使用一些Encoding以及Compression算法。后台会定期对DiskRowSet做Compaction，以删除没用的数据及合并历史数据，减少查询过程中的IO开销。
BaseData：DiskRowSet刷写完成的数据，CFile，按列存储，主键有序。BaseData不可变，类似Parquet。
BloomFile：根据一个DiskRowSet中的Key生成一个BloomFilter，用于快速模糊定位某个key是否在DiskRowSet中存在。
AdhocIndex：存放主键的索引，用于定位Key在DiskRowSet中的具体哪个偏移位置。
DeltaMemStore：每份DiskRowSet都对应内存中一个DeltaMemStore，负责记录这个DiskRowSet上BaseData发生后续变更的数据，先写到内存中，写满后Flush到磁盘生成RedoFile。DeltaMemStore的组织方式与MemRowSet相同，也维护一个B+树。
DeltaFile：DeltaMemStore到一定大小会存储到磁盘形成DeltaFile，分为UndoFile和RedoFile。
RedoFile：重做文件，记录上一次Flush生成BaseData之后发生变更数据。DeltaMemStore写满之后，也会刷成CFile，不过与BaseData分开存储，名为RedoFile。UndoFile和RedoFile与关系型数据库中的Undo日子和Redo日志类似。
UndoFile：撤销文件，记录上一次Flush生成BaseData之前时间的历史数据，Kudu通过UndoFile可以读到历史某个时间点的数据。UndoFile一般只有一份。默认UndoFile保存15分钟，Kudu可以查询到15分钟内某列的内容，超过15分钟后会过期，该UndoFile被删除。

DeltaFile(主要是RedoFile)会不断增加，产生大量小文件，不Compaction肯定影响性能，所以就有了下面两种合并方式：

Minor Compaction：多个DeltaFile进行合并生成一个大的DeltaFile。默认是1000个DeltaFile进行合并一次。
Major Compaction：RedoFile文件的大小和BaseData的文件的比例为0.1的时候，会将RedoFile合并进入BaseData，Kudu记录所有更新操作并保存为UndoFile。
补充一下：合并和重写BaseData是成本很高的，会产生大量IO操作，Kudu不会将全部DeltaFile合并进BaseData。如果只更新几行数据，但要重写BaseData，费力不讨好，所以Kudu会在某个特定列需要大量更新时再把BaseData与DeltaFile合并。未合并的RedoFile会继续保留等待后续合并操作。

Kudu读流程：

Client发送读请求，Master根据主键范围确定到包含所需数据的所有Tablet位置和信息。
Client找到所需Tablet所在TServer，TServer接受读请求。
如果要读取的数据位于内存，先从内存（MemRowSet，DeltaMemStore）读取数据，根据读取请求包含的时间戳前提交的更新合并成最终数据。
如果要读取的数据位于磁盘（DiskRowSet，DeltaFile），在DeltaFile的UndoFile、RedoFile中找目标数据相关的改动，根据读取请求包含的时间戳合并成最新数据并返回。

Kudu写流程：

Client向Master发起写请求，Master找到对应的Tablet元数据信息，检查请求数据是否符合表结构。
因为Kudu不允许有主键重复的记录，所以需要判断主键是否已经存在，先查询主键范围，如果不在范围内则准备写MemRowSet。
如果在主键范围内，先通过主键Key的布隆过滤器快速模糊查找，未命中则准备写MemRowSet。
如果BloomFilter命中，则查询索引，如果没命中索引则准备写MemRowSet，如果命中了主键索引就报错：主键重复。
写入MemRowSet前先被提交到一个Tablet的WAL预写日志，并根据Raft一致性算法取得Follower Tablets的同意，然后才会被写入到其中一个Tablet的MemRowSet中。为了在MemRowSet中支持多版本并发控制(MVCC)，对最近插入的行(即尚未刷新到磁盘的新的行)的更新和删除操作将被追加到MemRowSet中的原始行之后以生成重做(REDO)记录的列表。
MemRowSet写满后，Kudu将数据每行相邻的列分为不同的区间，每个列为一个区间，Flush到DiskRowSet。

Kudu更新流程：

Client发送更新请求，Master获取表的相关信息，表的所有Tablet信息。
Kudu检查是否符合表结构。
如果需要更新的数据在MemRowSet，B+树找到待更新数据所在叶子节点，然后将更新操作记录在所在行中一个Mutation链表中；Kudu采用了MVCC(多版本并发控制，实现读和写的并行，任何写都是插入)思想，将更改的数据以链表形式追加到叶子节点后面，避免在树上进行更新和删除操作。
如果需要更新的数据在DiskRowSet，找到其所在的DiskRowSet，前面提到每个DiskRowSet都会在内存中有一个DeltaMemStore，将更新操作记录在DeltaMemStore，达到一定大小才会生成DeltaFile到磁盘。