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1.StarRocks学习笔记（一）
2.1.StarRocks简介
3.RocksDB 详解
4.《StarRocks官方文档》
5.详解Flink的集集群RocksDB状态后端
6.TiDB 组件 GC 原理及常见问题

StarRocks学习笔记（一）

       在探索StarRocks时，我深入理解了其存储方式和数据模型，群源特别是管理其查询效率和OLAP特性。首先，软件StarRocks采用列式存储，集集群每个数据列被分块并压缩存储，群源微擎考勤源码逻辑上视为一个元素数组，管理行内列值按列顺序排列。软件这对于OLAP操作非常有利，集集群因为可以快速访问部分列并利用高效的群源压缩技术。

       前缀索引是管理StarRocks设计的关键，每行数据对应一个索引项，软件通过维度列的集集群前缀可以快速定位数据块。这是群源一种稀疏索引，不同于稠密索引，管理通过前缀索引找到数据块后，还需进一步通过行号索引定位具体数据。列级数据块和列级索引则进一步提升了读取和查询速度，每个列都有独立的索引对应行号，加速了数据定位。

       为了优化查询性能，StarRocks还支持分区和分桶技术，如按时间或枚举值进行分区，以及根据查询复杂性和数据倾斜选择合适的分桶键。理想情况下，分区和分桶应使数据均匀分布在集群上，减少数据扫描量，提高并发性能。

1.StarRocks简介

       StarRocks是新一代的全场景MPP数据库，它融合了关系型OLAP数据库和分布式存储系统的优势，通过优化升级和新增功能，打造了一款企业级的高性能数据库产品。其目标是提供统一且快速的分析体验，支持多种数据模型（明细、聚合和更新），导入方式多样，能无缝连接Spark、Flink、Hive等现有系统，csdn ovs源码分析并兼容MySQL协议，方便用户使用常见的BI工具进行数据分析。

       StarRocks适用于多种企业级分析场景，包括OLAP多维分析（如用户行为分析、财务报表）、实时数据处理（如电商分析、物流监控）、高并发查询（如广告主表分析）以及统一分析，以简化系统复杂度和降低开发成本。它采用分布式架构，可扩展至PB级别，支持MPP并行计算，具有副本机制以保证高可用性和弹性容错。

       在StarRocks中，FE（前端节点）负责处理客户端连接、元数据管理、查询调度等任务，BE（后端节点）则负责数据存储和计算，还通过Broker服务实现外部数据接入。管理工具如StarRocksManager提供集群管理与监控功能。数据以表格形式存储，每个表划分为多个Tablet，分布在BE节点上，具有列式存储和高效的查询性能优化，如列式编码、压缩和向量化执行。

       在表设计方面，StarRocks采用列式存储，通过稀疏索引和预聚合等技术提升数据处理速度。根据业务需求，支持四种数据模型：明细模型、聚合模型、更新模型和主键模型，以适应不同场景下的数据管理。

RocksDB 详解

       RocksDB 是一种高性能的、可扩展的键值存储库，具备持久化、可靠、crc24源码易用及可定制特性，采用 LSM 树数据结构，支持高吞吐量的写入和快速范围查询，可以嵌入应用程序中实现持久化存储，支持水平扩展，多台服务器部署，集群化存储，具备高度的可靠性和稳定性，易于使用并根据需求进行定制和优化。

       LSM 树全称为 Log-Structured Merge Tree，是一种用于键值存储系统的数据结构。它支持高吞吐量的写入，拥有良好的性能和可扩展性，可存储大量数据。然而，由于需要定期合并操作，查询性能和磁盘空间的使用可能会受到影响。为解决这一问题，LSM 树进行了优化，如使用 Bloom Filter、Compaction 等技术，进一步提升查询性能和磁盘空间的利用率。

       LSM 树由内存和磁盘两部分组成，形成多层级的分层结构，通过不同文件大小和排序方式满足不同查询需求。内存层和磁盘层之间高效进行写入操作，快速定位所需数据。

       Memtable 是存储在内存中的数据结构，缓存最新写入的数据。当数据量达到一定量时，将数据刷新到磁盘生成新文件，通过有序数组、有序链表、hash 表、跳表、B 树等数据结构，读写速度快，支持高吞吐量写入。pyqt4 源码Flush 操作将 Memtable 数据按键大小排序并写入磁盘。Compaction 操作合并多个文件，减少磁盘文件数量，提升读取性能，同时将多个 Memtable 合并生成新的 MemTable，减少 Flush 操作频率，提高写入性能。

       Immutable MemTable 是已刷新到磁盘、不可修改的 MemTable。当 MemTable 达到一定大小时，被刷新到磁盘生成 SSTable 文件，并标记为 Immutable MemTable。Compaction 过程中多个 Immutable MemTable 合并生成新 SSTable 文件，支持去重，避免数据冲突和一致性问题。

       SSTable 是一种数据存储结构，存储已被刷新到磁盘的 Immutable MemTable 数据，数据按 key 有序存储，支持快速范围查询和迭代访问。SSTable 由多个数据块和索引块组成，采用压缩算法（如 LZ4、Snappy）压缩数据，减少磁盘存储空间，并支持 Bloom Filter 等数据结构提高查询效率。SSTable 是 LSM 树中重要数据存储结构，提升查询性能和存储空间利用率。

       在 LSM 树中，数据更新通过追加日志形式完成，避免频繁随机写，提高写性能。数据存储在不同层次的 SSTable 文件中，当 MemTable 数据量达到一定大小时，刷新到磁盘生成新 SSTable 文件，减少冗余数据存储空间。数据从最新 SSTable 文件开始倒序查询，降低读取性能，LSM 树采用索引和布隆过滤器等技术优化查询速度，减少磁盘访问。websocket源码 尚学堂

       LSM 树压缩策略需围绕三个问题进行考量：Size-tiered 策略优化减少 SSTable 数量和大小，降低查询时磁盘读取次数和延迟，提高查询性能和空间利用率；Leveled 策略基于有序 SSTable 高效合并策略，减小空间放大和读放大问题，提升查询性能和空间利用率。L0 合并将相邻 SSTable 合并成更大 SSTable，减少 SSTable 数量，降低查询时扫描 SSTable 数量，提高查询效率。逐层合并至最高层，查询时从最底层开始查找，直到找到所需数据或到达最高层，利用 SSTable 有序特性加速查询。

《StarRocks官方文档》

       StarRocks 是一个专门用于处理海量数据高速查询的数据库系统，兼容 MySQL 协议，能实现与多种大数据组件的对接。其架构由前端节点（FE）和后端节点（BE）组成，类似于 Spark 集群的 master-slave 架构，无需用户直接关注其内部部署细节。

       StarRocks 的表设计是其性能优势的核心，它在建表语句中引入了特定的关键字声明，并支持四种不同的数据模型以适应不同查询需求。这四种模型包括明细模型、聚合模型、更新模型和主键模型，每种模型均有其特定用途，比如明细模型适合于需要保留数据原始粒度的场景，聚合模型则适用于统计和汇总数据，更新模型适合频繁更新的场景，而主键模型支持完整的更新和删除操作。合理选择数据模型能显著提升查询性能。

       数据分布是优化 StarRocks 性能的关键，合理的数据分布策略能减少数据扫描量，提高集群并发性能。常见的数据分布方式包括哈希分布等。排序键和前缀索引则能进一步优化数据查询效率，通过在写入数据前先按排序键排序，查询时无需全表扫描。

       StarRocks 支持多种数据导入和导出方式，便于与 HDFS、Spark、Flink 等系统集成。其优化策略包括 CBO（成本基优化器）、物化视图和 Colocate Join 等高级功能，但具体实现细节在使用过程中需深入了解。

       用户在实际应用中，主要关注如何根据具体需求选择合适的数据模型、合理设计表结构、利用数据分布策略提高查询性能，以及在数据导入与导出过程中选择合适的工具和方法。StarRocks 的强大功能为大数据分析提供了有力的支持，用户在学习和使用过程中，应根据具体应用场景灵活运用其特性和功能。

详解Flink的RocksDB状态后端

       Flink的RocksDB状态后端是一种强大的选择，特别是在处理大规模状态需求、追求exactly-once保证以及需要增量checkpoint功能的场景中。它并非分布式数据库，而是作为可嵌入的键值存储，通过Java Native Interface (JNI) 与Flink集成，无需额外的集群管理。

       当Flink作业状态超出JVM堆的容量，或者对延迟有严格要求时，RocksDBStateBackend更为适用，因为它利用本地磁盘存储并支持磁盘上的状态溢出，且不受JVM垃圾回收影响。尽管序列化/反序列化操作增加了性能开销，但能显著减少内存占用。

       使用RocksDB时，需要注意配置state.backend.rocksdb.localdir以利用本地磁盘性能，避免远程存储如NFS或HDFS。状态快照存储位置可以根据需要灵活设置，但建议首选本地存储。同时，通过监控RocksDB日志和配置项调整，如内存管理和后台线程数，可以进行性能优化。

       总的来说，RocksDBStateBackend为Flink提供了高效且灵活的状态管理解决方案，适用于特定的工作负载和性能要求。

TiDB 组件 GC 原理及常见问题

       本文深入探讨了TiDB的Garbage Collection（GC）机制及其在TiDB组件中的实现原理和常见问题排查方法。TiDB依托于单机存储引擎RocksDB，通过MVCC机制，基于RocksDB实现了高可用分布式存储引擎TiKV，以支持分布式事务。GC过程旨在清理旧数据，减少其对性能的影响，主要包括计算GC safepoint、解析锁、连续范围数据删除和同步GC safepoint至集群其他组件四个步骤。文章还讲述了如何定位GC leader、监控GC状态、以及处理GC过程中遇到的常见问题。

       TiDB底层使用RocksDB作为存储引擎，为实现分布式事务接口，采用MVCC机制，基于RocksDB构建了高可用分布式存储引擎TiKV。当新写入的数据覆盖旧数据时，旧数据与新写入的数据同时保留，并通过时间戳区分版本。历史版本累积会导致读写性能下降，TiDB定期触发GC清理不再需要的旧数据。

       了解了MVCC版本堆积的原理及排查手段，当发现版本堆积影响当前集群读写性能时，应检查集群GC状态和相关参数是否需要调整。本文将重点介绍TiDB组件中的GC原理及常见排查方法，关注GC leader、监控GC状态，以及处理GC过程中的常见问题。

       TiDB GC整体流程分为四个步骤，本文将逐一深入解析。

       GC leader是TiDB中负责推动集群GC工作的协程，一个TiDB集群中同一时刻仅有一个TiDB上会有此角色。通过PD维护选举机制，TiDB使用一个GC leader角色统一协调整个集群的GC工作。

       常见排查指导

       怀疑系统GC状态异常时，可通过GC leader日志查看当前GC的详细状态。

       TiDB GC流程主要分为四个步骤，本文将逐一详细展开。

       第一步：计算GC safepoint

       每次触发GC时，TiDB根据配置参数计算出一个safepoint，决定回收哪些旧版本数据。safepoint的计算过程需考虑多种情况，确保集群数据安全。

       了解safepoint的定义及计算过程对于确保GC的正确执行至关重要。正确计算safepoint可以避免将还需要的旧版本数据提前永久删除。GC safepoint可以通过系统表mysql.tidb查看。

       了解safepoint计算过程及常见问题，有助于确保GC在正确的时间执行，避免数据丢失或数据访问不一致。

       第二步：解析锁

       在删除旧版本数据前，需要清理锁，确保数据一致性。通过检查长时间运行且未提交的事务，以及用户使用的备份工具所需的快照版本，来决定哪些事务的锁需要清理。

       清理锁的过程需要检查并删除锁ts小于等于GC safepoint的锁。相关配置和监控可以帮助优化此步骤的性能，减少对TiKV的影响。

       在清理锁过程中，可能出现卡住GC的情况，通过检查日志定位问题并采取相应措施。

       第三步：删除范围

       在锁清理完毕后，开始真正删除数据。对于连续的大片数据，直接进行物理回收，减少GC对系统读写的压力。此步骤中，数据清理操作在GC safepoint之后进行，无需读取旧版本。

       在删除范围过程中，可能出现数据清理慢导致GC卡住的情况，需要等待其完成。

       第四步：同步GC safepoint

       最后，将GC safepoint同步至PD，通知TiKV开始本地的GC工作。监控GC safepoint的推进状态，确保GC流程顺利进行。

       TiDB GC流程的每个步骤都对维护系统性能和数据一致性至关重要。通过优化和监控GC的执行，可以有效提升集群性能并减少潜在问题。本文深入解析了TiDB GC的原理和排查方法，旨在帮助运维人员高效管理集群，确保系统稳定运行。

贝奥武夫机群操作系统

       最初的贝奥武夫采用了Linux操作系统，后来功能扩展到包括多种Microsoft Windows操作系统。现今，针对计算机集群设计的Linux发行版逐渐增多，如基于Knoppix的ClusterKnoppix、面向多媒体制作的dyne:bolic、Rocks Cluster Distribution以及Scyld和DragonFly BSD等。

       ClusterKnoppix是一个基于Knoppix的Linux发行版，专为计算机集群设计，提供集群管理工具，优化集群性能，提升系统稳定性。此版本旨在简化集群部署和管理过程，降低复杂性。

       dyne:bolic是一个面向多媒体制作的Linux发行版，具有强大的图形处理能力和多任务处理能力，适合用于视频编辑、音频处理、图像制作等多媒体相关工作。此发行版集成了一系列专业的多媒体软件，为用户提供一站式的多媒体创作体验。

       Rocks Cluster Distribution是一个针对高性能计算和大数据处理设计的Linux发行版，提供了完善的集群管理和资源调度功能，支持多种计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等，适用于科学研究、工程仿真、数据分析等领域。

       Scyld是一个高性能计算集群解决方案，提供了一套完整的集群管理、资源调度和应用部署工具，支持多种操作系统和计算框架，旨在提高集群系统的性能和效率。Scyld能够有效优化资源分配，提升计算任务的执行速度。

       DragonFly BSD是一款基于FreeBSD的Linux类操作系统，拥有强大的网络功能和安全特性。针对计算机集群设计的版本，提供了集群管理工具和资源调度功能，适合用于构建高性能计算和分布式存储系统。

       综上所述，针对计算机集群设计的Linux发行版在性能优化、集群管理、资源调度等方面具有显著优势，能够满足不同领域对高性能计算和大数据处理的需求，为用户提供了更加稳定、高效、易于管理的集群解决方案。

扩展资料

           贝奥武夫机群（Beowulf cluster），又称贝奥伍尔夫集群，是一种高性能的并行计算机集群结构，特点是使用廉价的个人电脑硬件组装以达到最优的性能/价格比。得名于古英语著名史诗《贝奥武夫》。