博文干货｜5张图带你快速入门 Pulsar 的存储引擎 BookKeeper

关于 Apache Pulsar

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
GitHub 地址：http://github.com/apache/pulsar/

本文转自公众号：程序员 jinjunzhu，作者：jinjunzhu
本期排版：StreamNative@Tango

Apache BookKeeper 是一款企业级存储系统，最初由雅虎研究院研发，在 2011 年作为 Apache ZooKeeper 的子项目进行孵化，在 2015 年 1 月成为 Apache 顶级项目。

起初，BookKeeper 是一个预写日志（WAL）系统，经过几年的发展，BookKeeper 的功能更加完善，比如为 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的 NameNode 提供高可用和多副本，为消息系统比 Pulsar 提供存储服务，为多个数据中心提供跨机器复制。https://github.com/apache/pulsar/pull/11498

使用场景

BookKeeper 最初的一个使用场景是为 HDFS 的 NameNode 保存 edit log，如下图：

ZKFC 是一个 ZooKeeper 的客户端，主要用来监测和管理 NameNode 状态，每个 NameNode 机器上都会运行一个 ZKFC，它的职责主要有三个：

•健康检查•ZooKeeper 会话管理•选举，当集群中一个 Active NameNode 宕机，ZooKeeper 会自动选择一个节点作为新的 Active NameNode。

BookKeeper 记录 NameNode 的 edit log（edit log 存放文件系统的操作日志），NameNode 的所有修改都会记录到 BookKeeper。这样 active NameNode 宕机后，BookKeeper 用保存的 edit log 去 standby NameNode 做回放，之后切换成 active NameNode。

BookKeeper 具有如下特性：

•一致性：因为 edit log 保存的是 HDFS 的元数据，对一致性要求很高•低延迟：为了不丢数据，需要低延迟•高吞吐：为了支持更多的 NameNode 节点，需要高吞吐

节点对等

Bookie 中保存的数据结构如下图：

writer 写数据时，把 entry 并发写入多 个 bookie 节点的 Ledger。这类似于文件系统写数据时首先会打开一个文件，如果文件不存在，则会创建文件元数据。

Ledger 也就是 Pulsar 中的 segment。

writer 写数据时，首先会打开一个新 Ledger，函数如下：

openLedger（组内节点数目、数据备份数目、等待刷盘节点数目）

比如（5,3,2）代表组内共有 5 个 Bookie 节点，写数据时需要写入 3 个节点，有 2 个节点返回成功代表写入成功。

这样写入的这 3 个节点数据完全一样，关系是对等的，不存在主从关系。

数据读写

BookKeeper 数据读写如下图：

writer 以 roundrobin 的方式写入 bookie，比如在上图中，第一条数据写入 Bookie1、Bookie2 和 Bookie3，第二条数据写入 Bookie2、Bookie3、Bookie4，第三条数据写入 Bookie3、Bookie4、Bookie5，第四条数据写入 Bookie4、Bookie5 和 Bookie1。

在打开一个 Ledger 时，就传入了 bookie 数量，这样在写每个 entry 时，就用 entry 的 id 跟 bookie 数量取模，来确定写到哪几个 bookie 上。比如第 3 条消息跟 5 取模是 3，就写到 Bookie3、Bookie4 和 Bookie5。

这样以轮询的方式将 Ledger 数据写入各个 bookie 节点，每个 bookie 节点的数据是均衡的，每个 bookie 节点的磁盘带宽和网卡带宽都能得到充分利用。

读高可用

Reader 在读取数据时，可以读取多份数据中的任意一份数据。BookKeeper 会设置一个读超时时间，如果读取超时了，会给另外一个 bookie 节点（speculative read）发送读请求。

写高可用

如果某个 bookie 节点（比如 bookie5）发生故障不能写入了，BookKeeper 会做如下处理：

•记录出错的 entry id•对故障节点的数据进行封装•关闭当前的 Ledger，重新打开一个新的 Ledger，这个 Ledger 会重新选择 bookie 节点，1、2、3、4、6。•如果 bookie5 恢复，就不再提供写服务了，只提供读服务。•如果不能恢复，就把 bookie5 的数据，从其他节点的备份中恢复到新的节点上，这个过程需要根据 Ledger id 跟 5 取模来判断是否落到 bookie5 上，数据恢复过程并不影响 Reader，因为其他两份数据可以继续提供服务。

I/O 模型

BookKeeper 的 I/O 模型如下图，这个图是单个 bookie 的数据流转：

整个流程入下：

•Writer 写入的数据首先到达 Journal，Journal 将数据进行 group 后刷到到 Journal 盘，这个刷盘的数据顺序跟 writer 写入顺序一致。

Writer 写入 Journal Disk 是实时刷盘。

•Journal Disk 的数据会写入 memory table 进行数据整理，把同一个 topic 的数据整理到一起。•把整理好的数据刷盘。Index Disk 保存 entry 的 index，对应 entry 在 Logger Disks 的 offset。

读写分离

读取数据时，首先从 Memory Cache 中读取数据，如果数据不存在，才会去 Index Disk 和 Logger Disk 读取数据。而写数据是实时落盘到 Journal Disk，这样实现了读写隔离。

强一致性

数据可以实时刷盘到 Journal Disk,保证了数据的强一致性。

灵活 SLA

对于写性能要求高的业务场景，可以单独加强 Journal 盘性能，而对于读性能要求高的场景，可以加强 Ledger Disk 和 Index Disk 的性能。

Pulsar 中的使用

Pulsar 的架构图如下：

每次 Producer 生成的消息实时落盘后，给 Producer 返回一个 ACK。

Consumer 消费消息后，还会修改 Cursor 中保存的 offset，并且也会记录到 BookKeeper。这样保证了 Cursor 的一致性。

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