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  • 从Stage角度看cassandra write

    声明

    文章发布于CSDN

    cassandra concurrent 具体实现

    cassandra并发技术文中介绍了java的concurrent实现,这里介绍cassandra如何基于java实现cassandra并发包。

    Figure1——cassandra并发实现
    cassandra concurrent实现

    1. cassandra各个Stage是通过StageManger来进行管理的,StageManager 有个内部类ExecuteOnlyExecutor。

    2. ExecuteOnlyExecutor继承了ThreadPoolExecutor,实现了cassandra的LocalAwareExecutorSerivce接口

    3. LocalAwareExecutorService继承了Java的ExecutorService,构建了基本的任务模型。添加了两个自己的方法.
      execute方法用于trace跟踪。

      public void execute(Runnable command, ExecutorLocals locals);
      public void maybeExecuteImmediately(Runnable command);
      

      对于Executor中的默认execute方法,和LocalAwareExecutorSerive中的execute方法都是new 一个task,然后将task添加到queue中。而maybeExecuteImmedicatly方法则是判断下是否有正在执行的task或者work,如果没有则直接执行,而不添加到队列中。

      public void maybeExecuteImmediately(Runnable command)
      {
          //comment1
          FutureTask<?> ft = newTaskFor(command, null);
          if (!takeWorkPermit(false))
          {
              addTask(ft);
          }
          else
          {
              try
              {
                  ft.run();
              }
              finally
              {
                  returnWorkPermit();
                  maybeSchedule();
              }
          }
      }
      
    4. AbstractLocalAwareExecutorService实现LocalAwareExecutorSerive接口,提供了executor的实现以及ExecutorServie接口中的关于生命周期管理的方法实现,如submit,shoudown等方法。添加了addTask,和任务完成的方法onCompletion。

    5. SEPExecutor实现了LocalAwareExecutorService类,提供了addTask,onCompletion,maybeExecuteImmediately等方法的实现。同时负责队列的管理

    6. SharedExecutorPool,线程池管理,用来管理Executor

    cassandra write

    cassandra写操作涉及到MutationStage,FlushWriter,MemtablePostFlusher,ReplicateOnWriteStage

    MutationStage

    Figure2 cassandra mutation change(coordinator)
    cassandra write path
    这里写图片描述
    cassandra mutation时序图如上图所示。前面几个都是线程调用和request的”翻译”重点是最后一个类的执行StorageProxy.在#comment1处,cassandra对batch change 和涉及到view更新 与单条的insert操作进行了区分。

    • Single
      Coordinator:将request同时发给所有replicate节点
      Replicate:
      1.写数据到commitlog
      2. 写数据到MemTable
      3. 如果写操作是个delete操作,在commitlog和MemTable中添加墓碑tombstone
      4. 如果使用了row caching,需要失效这行的缓存
      5. 发送应答request到coordinator

    • View/Batch
      View是和Table绑定在一起的,所以要确保两者是一起更新的。cassandra通过batch log 来实现。无论write consistency level 是多少,batch log 要确保change写入到了quorum份replicate.

      Coordinator:创建batch log,确保quorum份replicate node写入change,客户端的响应仍然是按照write consistency level;将request同时发给所有replicate 节点。
      Replicate:完整调用栈见Figure3

      1. 获得partition 的锁,确保batch/view 的write request是串行化(BatchManger.store#comment1 处)
      2. 如果是视图,则需要读取partition 数据,生成物化视图的增量变化
      3. 写 commit log
      4. 生成batch log
      5. 存储batch log
      6. 发送batch的second write/物化视图的更新到相应的replicate node。因为batch/视图更新 等多条记录可能不在同一个replicate上
      7. 写MemTable
      8. 其他record的replicate会写更新,然后发送response到first record replicate node 上
        //BatchManager.store()

        public static void store(Batch batch, boolean durableWrites) {
        RowUpdateBuilder builder = new RowUpdateBuilder(SystemKeyspace.Batches, batch.creationTime, batch.id)
                .clustering().add("version", MessagingService.current_version);
        
        for (ByteBuffer mutation : batch.encodedMutations)
            builder.addListEntry("mutations", mutation);
        
        for (Mutation mutation : batch.decodedMutations) {
            try (DataOutputBuffer buffer = new DataOutputBuffer()) {
                //comment1 串行化多个mutation改变
                Mutation.serializer.serialize(mutation, buffer, MessagingService.current_version);
                builder.addListEntry("mutations", buffer.buffer());
            } catch (IOException e) {
                // shouldn't happen
                throw new AssertionError(e);
            }
        }
        
        builder.build().apply(durableWrites);
        }
        

        Figure3 cassandra mutation change(replicate)
        这里写图片描述

    FlushWriter&&MemtablePostFlusher
    FlushWriter Stage 就是将数据从MemTable flush到SSTable中。有三种事件会导致发生
    1. memtable 超过了设定的大小
    2. nodetool flush
    3. commit log 超过了设定的大小
    ColumnFamilyStore.switchMemtable方法将Memtable flush到SSTable中.

    public ListenableFuture<CommitLogPosition> switchMemtable()
    {
        synchronized (data)
        {
            logFlush();
            Flush flush = new Flush(false);
            flushExecutor.execute(flush);
            ListenableFutureTask<CommitLogPosition> task = ListenableFutureTask.create(flush.postFlush);
            postFlushExecutor.submit(task);
            return task;
        }
    }
    

    flushExecutor,postFlushExecutor都JMX相关的ThreadPool,因为需要将相关的metrics通过JMX暴露出去

    flushExecutor = new JMXEnabledThreadPoolExecutor(1,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),new NamedThreadFactory("MemtableFlushWriter"),"internal");
    
    postFlushExecutor = new JMXEnabledThreadPoolExecutor(1,StageManager.KEEPALIVE,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),new NamedThreadFactory("MemtablePostFlush"),"internal");
    

    参考

    https://wiki.apache.org/cassandra/WritePathForUsers

    http://www.mikeperham.com/2010/03/13/cassandra-internals-writing/

    号外

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