【Druid】（二）Apache Druid 原理与架构剖析

一、基本架构

Apache Druid 架构图

Druid 总体包含以下 5 类节点：

1. 中间管理节点（middleManager node）：及时摄入实时数据，已生成 Segment 数据文件。

MiddleManager 进程是执行提交的任务的工作节点。Middle Managers 将任务转发给在不同 JVM 中运行的 Peon进程（如此，可以做到资源和日志的隔离）。MiddleManager、Peon、Task 的对应关系是，每个 Peon 进程一次只能运行一个Task 任务，但一个 MiddleManager 却可以管理多个 Peon 进程。

1. 历史节点（historical node）：加载已生成好的数据文件，以供数据查询。historical 节点是整个集群查询性能的核心所在，因为 historical 会承担绝大部分的 segment 查询。

Historical 进程从 Deep Storage 中下载 Segment，并响应有关这些 Segment 的查询请求（这些请求来自Broker 进程）。另外，Historical 进程不处理写入请求 。Historical 进程采用了无共享架构设计，它知道如何去加载和删除 Segment，以及如何基于 Segment 来响应查询。因此，即便底层的 Deep Storage无法正常工作，Historical 进程还是能针对其已同步的 Segments，正常提供查询服务

1. 查询节点（broker node）：接收客户端查询请求，并将这些查询转发给 Historicals 和 MiddleManagers。当 Brokers 从这些子查询中收到结果时，它们会合并这些结果并将它们返回给调用者。

2. 协调节点（coordinator node）：主要负责历史节点的数据负载均衡，以及通过规则（Rule） 管理数据的生命周期。协调节点告诉历史节点加载新数据、卸载过期数据、复制数据、 和为了负载均衡移动数据。

Coordinator 是周期性运行的（由 druid.coordinator.period 配置指定，默认执行间隔为 60s）。因为需要评估集群的当前状态，才能决定应用哪种策略，所以，Coordinator 需要维护和 ZooKeeper 的连接，以获取集群的信息。而关于 Segment 和 Rule 的信息保存在了元数据库中，所以也需要维护与元数据库的连接。

1. 统治者(overlord node）：进程监视 MiddleManager 进程，并且是数据摄入 Druid 的控制器。他们负责将提取任务分配给 MiddleManagers 并协调 Segement 发布，包括接受、拆解、分配 Task，以及创建 Task 相关的锁，并返回 Task 的状态。大致流程如下：

除了上述五个节点之外，还有一个 Router 负责将请求路由到Broker, Coordinators和Overlords。

• Router 进程可以在 Brokers、Overlords 和 Coordinators 进程之上，提供一层统一的 API网关。Router 进程本身是可选的，不过如果集群的数据规模已经达到了 TB级别，还是需要考虑启用的（druid.router.managementProxy.enabled=true）。因为一旦集群规模达到一定的数量级，那么发生故障的概率就会变得不容忽视，而 Router 支持将请求只发送给健康的节点，避免请求失败。同时，查询的响应时间和资源消耗，也会随着数据量的增长而变高，而 Router 支持设置查询的优先级和负载均衡策略，避免了大查询造成的队列堆积或查询热点等问题。
• 另外，Router 节点还可用于将查询路由到不同的 Broker 节点，便于实现冷热分层，以更好地应对超大规模数据集。默认情况下，Router 会根据设置的 Rule 规则，来路由查询请求。例如，如果将最近 1 个月的数据加载到热集群中，则最近一个月内的查询可以路由到一组专用 Broker，超出该时间范围的查询将被路由到另一组 Broker，如此便实现了查询的冷热隔离。

Apache Druid Hot-Warm 如下图：

以上 所讲 Druid 的进程可以被任意部署，但是为了理解与部署组织方便。这些进程分为了三类：

• Master: Coordinator, Overload 负责数据可用性和摄取
• Query: Broker and Router，负责处理外部请求
• Data: Historical and MiddleManager，负责实际的Ingestion负载和数据存储

二、外部依赖

同时，Druid 还包含 3 类外部依赖：

1. 数据文件存储库（Deep Storage）：存放生成的 Segment 数据文件，并供历史服务器下载， 对于单节点集群可以是本地磁盘，而对于分布式集群一般是 HDFS。

Druid 仅将 Deep Storage 用作数据的备份，并将其作为在 Druid 进程之间在后台传输数据的一种方式。当接受到查询请求，Historical 进程不会从 Deep Storage 读取数据，而是在响应任何查询之前，读取从本地磁盘 pre-fetched 的 Segments。这意味着 Druid 在查询期间永远不需要访问 Deep Storage，从而极大地降低了查询延迟。这也意味着，必须保证 Deep Storage 和 Historical 进程所在节点，能拥有足够的磁盘空间。

1. 元数据库（Metadata Storage），存储 Druid 集群的元数据信息，比如 Segment 的相关信息，一 般用 MySQL 或 PostgreSQL。

2. Zookeeper：为 Druid 集群提供以执行协调服务。如内部服务的监控，协调和领导者选举。

涵盖了以下的几个主要特性：Coordinator 节点的 Leader 选举 Historical 节点发布 Segment 的协议 Coordinator 和 Historical 之间 load / drop Segment 的协议 Overlord 节点的 Leader 选举 Overlord 和 MiddleManager 之间的 Task 管理

三、架构演进

设计总图

Apache Druid 初始版本架构图 ~ 0.6.0（2012~2013）

在这里插入图片描述

0.7.0 ~ 0.12.0（2013~2018）

Apache Druid 旧架构图——数据流转查询路径：红色箭头:①客户端向Broker发起请求,Broker会将请求路由到②实时节点和③历史节点 Druid数据流转:黑色箭头：数据源包括实时流和批量数据. ④实时流经过索引直接写到实时节点，⑤批量数据通过IndexService存储到DeepStorage,⑥再由历史节点加载. ⑦实时节点也可以将数据转存到DeepStorage

Apache Druid 旧架构图——集群管理

0.13.0 ~ 当前版本（2018~now）

从架构图中可以看出来 Apache Druid 集群的通讯是基于 Apache ZooKeeper 的。

四、Lambda 流式架构

Lambda 流式架构图

通常流式数据的链路为 Raw data → Kafka → Stream processor（optional, typically for ETL) → Kafka（optional）→ Druid → Application / user，而批处理的链路为 Raw data → Kafka（optional）→ HDFS → ETL process（optional）→ Druid → Application / user

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