Question

本文主要介绍 TiKV 的一些设计思想和关键概念。

Key-Value Pairs（键值对）

作为保存数据的系统，首先要决定的是数据的存储模型，也就是数据以什么样的形式保存下来。TiKV 的选择是 Key-Value 模型，并且提供有序遍历方法。 TiKV 数据存储的两个关键点：

1. 这是一个巨大的 Map（可以类比一下 C++ 的 std::map），也就是存储的是 Key-Value Pairs（键值对）
2. 这个 Map 中的 Key-Value pair 按照 Key 的二进制顺序有序，也就是可以 Seek 到某一个 Key 的位置，然后不断地调用 Next 方法以递增的顺序获取比这个 Key 大的 Key-Value。

注意，本文所说的 TiKV 的 KV 存储模型和 SQL 中的 Table 无关。本文不讨论 SQL 中的任何概念，专注于讨论如何实现 TiKV 这样一个高性能、高可靠性、分布式的 Key-Value 存储。

本地存储 (RocksDB)

任何持久化的存储引擎，数据终归要保存在磁盘上，TiKV 也不例外。但是 TiKV 没有选择直接向磁盘上写数据，而是把数据保存在 RocksDB 中，具体的数据落地由 RocksDB 负责。这个选择的原因是开发一个单机存储引擎工作量很大，特别是要做一个高性能的单机引擎，需要做各种细致的优化，而 RocksDB 是由 Facebook 开源的一个非常优秀的单机 KV 存储引擎，可以满足 TiKV 对单机引擎的各种要求。这里可以简单的认为 RocksDB 是一个单机的持久化 Key-Value Map。

Raft 协议

接下来 TiKV 的实现面临一件更难的事情：如何保证单机失效的情况下，数据不丢失，不出错？

简单来说，需要想办法把数据复制到多台机器上，这样一台机器无法服务了，其他的机器上的副本还能提供服务； 复杂来说，还需要这个数据复制方案是可靠和高效的，并且能处理副本失效的情况。TiKV 选择了 Raft 算法。Raft 是一个一致性协议，本文只会对 Raft 做一个简要的介绍，细节问题可以参考它的论文。Raft 提供几个重要的功能：

• Leader（主副本）选举
• 成员变更（如添加副本、删除副本、转移 Leader 等操作）
• 日志复制

TiKV 利用 Raft 来做数据复制，每个数据变更都会落地为一条 Raft 日志，通过 Raft 的日志复制功能，将数据安全可靠地同步到复制组的每一个节点中。不过在实际写入中，根据 Raft 的协议，只需要同步复制到多数节点，即可安全地认为数据写入成功。

总结一下，通过单机的 RocksDB，TiKV 可以将数据快速地存储在磁盘上；通过 Raft，将数据复制到多台机器上，以防单机失效。数据的写入是通过 Raft 这一层的接口写入，而不是直接写 RocksDB。通过实现 Raft，TiKV 变成了一个分布式的 Key-Value 存储，少数几台机器宕机也能通过原生的 Raft 协议自动把副本补全，可以做到对业务无感知。

Region

首先，为了便于理解，在此节，假设所有的数据都只有一个副本。 前面提到，TiKV 可以看做是一个巨大的有序的 KV Map，那么为了实现存储的水平扩展，数据将被分散在多台机器上。 对于一个 KV 系统，将数据分散在多台机器上有两种比较典型的方案：

• Hash：按照 Key 做 Hash，根据 Hash 值选择对应的存储节点。
• Range：按照 Key 分 Range，某一段连续的 Key 都保存在一个存储节点上。

TiKV 选择了第二种方式，将整个 Key-Value 空间分成很多段，每一段是一系列连续的 Key，将每一段叫做一个 Region，并且会尽量保持每个 Region 中保存的数据不超过一定的大小，目前在 TiKV 中默认是 96MB。每一个 Region 都可以用 [StartKey，EndKey) 这样一个左闭右开区间来描述。

注意，这里的 Region 还是和 SQL 中的表没什么关系。 这里的讨论依然不涉及 SQL，只和 KV 有关。 将数据划分成 Region 后，TiKV 将会做两件重要的事情：

• 以 Region 为单位，将数据分散在集群中所有的节点上，并且尽量保证每个节点上服务的 Region 数量差不多。
• 以 Region 为单位做 Raft 的复制和成员管理。

这两点非常重要：

• 先看第一点，数据按照 Key 切分成很多 Region，每个 Region 的数据只会保存在一个节点上面（暂不考虑多副本）。TiDB 系统会有一个组件（PD）来负责将 Region 尽可能均匀的散布在集群中所有的节点上，这样一方面实现了存储容量的水平扩展（增加新的节点后，会自动将其他节点上的 Region 调度过来），另一方面也实现了负载均衡（不会出现某个节点有很多数据，其他节点上没什么数据的情况）。同时为了保证上层客户端能够访问所需要的数据，系统中也会有一个组件（PD）记录 Region 在节点上面的分布情况，也就是通过任意一个 Key 就能查询到这个 Key 在哪个 Region 中，以及这个 Region 目前在哪个节点上（即 Key 的位置路由信息）。至于负责这两项重要工作的组件（PD），会在后续介绍。
• 对于第二点，TiKV 是以 Region 为单位做数据的复制，也就是一个 Region 的数据会保存多个副本，TiKV 将每一个副本叫做一个 Replica。Replica 之间是通过 Raft 来保持数据的一致，一个 Region 的多个 Replica 会保存在不同的节点上，构成一个 Raft Group。其中一个 Replica 会作为这个 Group 的 Leader，其他的 Replica 作为 Follower。默认情况下，所有的读和写都是通过 Leader 进行，读操作在 Leader 上即可完成，而写操作再由 Leader 复制给 Follower。 大家理解了 Region 之后，应该可以理解下面这张图：

以 Region 为单位做数据的分散和复制，TiKV 就成为了一个分布式的具备一定容灾能力的 KeyValue 系统，不用再担心数据存不下，或者是磁盘故障丢失数据的问题。

MVCC

很多数据库都会实现多版本并发控制 (MVCC)，TiKV 也不例外。设想这样的场景：两个客户端同时去修改一个 Key 的 Value，如果没有数据的多版本控制，就需要对数据上锁，在分布式场景下，可能会带来性能以及死锁问题。 TiKV 的 MVCC 实现是通过在 Key 后面添加版本号来实现，简单来说，没有 MVCC 之前，可以把 TiKV 看做这样的：

Key1 -> Value
Key2 -> Value
……
KeyN -> Value

有了 MVCC 之后，TiKV 的 Key 排列是这样的：

Key1_Version3 -> Value
Key1_Version2 -> Value
Key1_Version1 -> Value
……
Key2_Version4 -> Value
Key2_Version3 -> Value
Key2_Version2 -> Value
Key2_Version1 -> Value
……
KeyN_Version2 -> Value
KeyN_Version1 -> Value
……

注意，对于同一个 Key 的多个版本，版本号较大的会被放在前面，版本号小的会被放在后面（见 分布式 ACID 事务

TiKV 的事务采用的是 Google 在 BigTable 中使用的事务模型： Percolator ，TiKV 根据这篇论文实现，并做了大量的优化。详细介绍参见事务概览。