转自：https://blog.csdn.net/OpenNaive/article/details/7532589
2006年的OSDI有两篇google的论文，分别是BigTable和Chubby。Chubby是一个分布式锁服务，基于Paxos算法；BigTable是一个用于管理结构化数据的分布式存储系统，构建在GFS、Chubby、SSTable等google技术之上。相当多的google应用使用了BigTable，比如Google Earth和Google Analytics，因此它和GFS（https://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7483523）、MapReduce（https://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146）并称为谷歌技术"三宝"。
与GFS和MapReduce的论文相比，我觉得BigTable的论文难懂一些。一方面是因为自己对数据库不太了解，另一方面又是因为对数据库的理解局限于关系型数据库。尝试用关系型数据模型去理解BigTable就容易"走火入魔"。在这里推荐一篇文章（需要翻墙）：http://jimbojw.com/wiki/index.php?title=Understanding_Hbase_and_BigTable，相信这篇文章对理解BigTable/HBase的数据模型有很大帮助。
1 什么是BigTable
Bigtable是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。很多google的项目使用Bigtable存储数据，这些应用对Bigtable提出了不同的挑战，比如数据规模的要求、延迟的要求。Bigtable能满足这些多变的要求，为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。
Bigtable看起来像一个数据库，采用了很多数据库的实现策略。但是Bigtable并不支持完整的关系型数据模型；而是为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。Bigtable将数据统统看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。
下文对BigTable的数据模型和基本工作原理进行介绍，而各种优化技术（如压缩、Bloom Filter等）不在讨论范围。
2 BigTable的数据模型
Bigtable不是关系型数据库，但是却沿用了很多关系型数据库的术语，像table（表）、row（行）、column（列）等。这容易让读者误入歧途，将其与关系型数据库的概念对应起来，从而难以理解论文。Understanding_Hbase_and_BigTable （http://jimbojw.com/wiki/index.php?title=Understanding_Hbase_and_BigTable）是篇很优秀的文章，可以帮助读者从关系型数据模型的思维定势中走出来
本质上说，Bigtable是一个键值（key-value）映射。按作者的说法，Bigtable是一个稀疏的，分布式的，持久化的，多维的排序映射。
先来看看多维、排序、映射。Bigtable的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用 (row:string, column:string, time:int64)→string 来表示一条键值对记录。
行键可以是任意字节串，通常有10-100字节。行的读写都是原子性的。Bigtable按照行键的字典序存储数据。Bigtable的表会根据行键自动划分为片（tablet），片是负载均衡的单元。最初表都只有一个片，但随着表不断增大，片会自动分裂，片的大小控制在100-200MB。行是表的第一级索引，我们可以把该行的列、时间和值看成一个整体，简化为一维键值映射，类似于：
table{
"1" : {sth.},//一行
"aaaaa" : {sth.},
"aaaab" : {sth.},
"xyz" : {sth.},
"zzzzz" : {sth.}
}
列是第二级索引，每行拥有的列是不受限制的，可以随时增加减少。为了方便管理，列被分为多个列族（column family，是访问控制的单元），一个列族里的列一般存储相同类型的数据。一行的列族很少变化，但是列族里的列可以随意添加删除。列键按照family:qualifier格式命名的。这次我们将列拿出来，将时间和值看成一个整体，简化为二维键值映射，类似于：
table{
// ...
"aaaaa" : { //一行
"A:foo" : {sth.},//一列
"A:bar" : {sth.},//一列
"B:" : {sth.} //一列，列族名为B，但是列名是空字串
},
"aaaab" : { //一行
"A:foo" : {sth.},
"B:" : {sth.}
},
// ...
}
或者可以将列族当作一层新的索引，类似于：
table{
// ...
"aaaaa" : { //一行
"A" : { //列族A
"foo" : {sth.}, //一列
"bar" : {sth.}
},
"B" : { //列族B
"" : {sth.}
}
},
"aaaab" : { //一行
"A" : {
"foo" : {sth.},
},
"B" : {
"" : "ocean"
}
},
// ...
}
时间戳是第三级索引。Bigtable允许保存数据的多个版本，版本区分的依据就是时间戳。时间戳可以由Bigtable赋值，代表数据进入Bigtable的准确时间，也可以由客户端赋值。数据的不同版本按照时间戳降序存储，因此先读到的是最新版本的数据。我们加入时间戳后，就得到了Bigtable的完整数据模型，类似于：
table{
// ...
"aaaaa" : { //一行
"A:foo" : { //一列
15 : "y", //一个版本
4 : "m"
},
"A:bar" : { //一列
15 : "d",
},
"B:" : { //一列
6 : "w"
3 : "o"
1 : "w"
}
},
// ...
}
查询时，如果只给出行列，那么返回的是最新版本的数据；如果给出了行列时间戳，那么返回的是时间小于或等于时间戳的数据。比如，我们查询"aaaaa"/"A:foo"，返回的值是"y"；查询"aaaaa"/"A:foo"/10，返回的结果就是"m"；查询"aaaaa"/"A:foo"/2，返回的结果是空。
图1是Bigtable论文里给出的例子，Webtable表存储了大量的网页和相关信息。在Webtable，每一行存储一个网页，其反转的url作为行键，比如maps.google.com/index.html的数据存储在键为com.google.maps/index.html的行里，反转的原因是为了让同一个域名下的子域名网页能聚集在一起。图1中的列族"anchor"保存了该网页的引用站点（比如引用了CNN主页的站点），qualifier是引用站点的名称，而数据是链接文本；列族"contents"保存的是网页的内容，这个列族只有一个空列"contents:"。图1中"contents:"列下保存了网页的三个版本，我们可以用("com.cnn.www", "contents:", t5)来找到CNN主页在t5时刻的内容。
再来看看作者说的其它特征：稀疏，分布式，持久化。持久化的意思很简单，Bigtable的数据最终会以文件的形式放到GFS去。Bigtable建立在GFS之上本身就意味着分布式，当然分布式的意义还不仅限于此。稀疏的意思是，一个表里不同的行，列可能完完全全不一样。
3 支撑技术
Bigtable依赖于google的几项技术。用GFS来存储日志和数据文件；按SSTable文件格式存储数据；用Chubby管理元数据。
GFS参见谷歌技术"三宝"之谷歌文件系统（https://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7483523）。BigTable的数据和日志都是写入GFS的
SSTable的全称是Sorted Strings Table，是一种不可修改的有序的键值映射，提供了查询、遍历等功能。每个SSTable由一系列的块（block）组成，Bigtable将块默认设为64KB。在SSTable的尾部存储着块索引，在访问SSTable时，整个索引会被读入内存。BigTable论文没有提到SSTable的具体结构，LevelDb日知录之四： SSTable文件（http://www.samecity.com/blog/Article.asp?ItemID=100）这篇文章对LevelDb的SSTable格式进行了介绍，因为LevelDB的作者JeffreyDean正是BigTable的设计师，所以极具参考价值。每一个片（tablet）在GFS里都是按照SSTable的格式存储的，每个片可能对应多个SSTable。
Chubby是一种高可用的分布式锁服务，Chubby有五个活跃副本，同时只有一个主副本提供服务，副本之间用Paxos算法维持一致性，Chubby提供了一个命名空间（包括一些目录和文件），每个目录和文件就是一个锁，Chubby的客户端必须和Chubby保持会话，客户端的会话若过期则会丢失所有的锁。关于Chubby的详细信息可以看google的另一篇论文：The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems。Chubby用于片定位，片服务器的状态监控，访问控制列表存储等任务。
4 Bigtable集群
Bigtable集群包括三个主要部分：一个供客户端使用的库，一个主服务器（master server），许多片服务器（tablet server）。
正如数据模型小节所说，Bigtable会将表（table）进行分片，片（tablet）的大小维持在100-200MB范围，一旦超出范围就将分裂成更小的片，或者合并成更大的片。每个片服务器负责一定量的片，处理对其片的读写请求，以及片的分裂或合并。片服务器可以根据负载随时添加和删除。这里片服务器并不真实存储数据，而相当于一个连接Bigtable和GFS的代理，客户端的一些数据操作都通过片服务器代理间接访问GFS。
主服务器负责将片分配给片服务器，监控片服务器的添加和删除，平衡片服务器的负载，处理表和列族的创建等。注意，主服务器不存储任何片，不提供任何数据服务，也不提供片的定位信息。
客户端需要读写数据时，直接与片服务器联系。因为客户端并不需要从主服务器获取片的位置信息，所以大多数客户端从来不需要访问主服务器，主服务器的负载一般很轻。
5 片的定位
前面提到主服务器不提供片的位置信息，那么客户端是如何访问片的呢？来看看论文给的示意图，Bigtable使用一个类似B+树的数据结构存储片的位置信息。
首先是第一层，Chubby file。这一层是一个Chubby文件，它保存着root tablet的位置。这个Chubby文件属于Chubby服务的一部分，一旦Chubby不可用，就意味着丢失了root tablet的位置，整个Bigtable也就不可用了。
第二层是root tablet。root tablet其实是元数据表（METADATA table）的第一个分片，它保存着元数据表其它片的位置。root tablet很特别，为了保证树的深度不变，root tablet从不分裂。
第三层是其它的元数据片，它们和root tablet一起组成完整的元数据表。每个元数据片都包含了许多用户片的位置信息。
可以看出整个定位系统其实只是两部分，一个Chubby文件，一个元数据表。注意元数据表虽然特殊，但也仍然服从前文的数据模型，每个分片也都是由专门的片服务器负责，这就是不需要主服务器提供位置信息的原因。客户端会缓存片的位置信息，如果在缓存里找不到一个片的位置信息，就需要查找这个三层结构了，包括访问一次Chubby服务，访问两次片服务器。
6 片的存储和访问
片的数据最终还是写到GFS里的，片在GFS里的物理形态就是若干个SSTable文件。图5展示了读写操作基本情况。
当片服务器收到一个写请求，片服务器首先检查请求是否合法。如果合法，先将写请求提交到日志去，然后将数据写入内存中的memtable。memtable相当于SSTable的缓存，当memtable成长到一定规模会被冻结，Bigtable随之创建一个新的memtable，并且将冻结的memtable转换为SSTable格式写入GFS，这个操作称为minor compaction。
当片服务器收到一个读请求，同样要检查请求是否合法。如果合法，这个读操作会查看所有SSTable文件和memtable的合并视图，因为SSTable和memtable本身都是已排序的，所以合并相当快。
每一次minor compaction都会产生一个新的SSTable文件，SSTable文件太多读操作的效率就降低了，所以Bigtable定期执行merging compaction操作，将几个SSTable和memtable合并为一个新的SSTable。BigTable还有个更厉害的叫major compaction，它将所有SSTable合并为一个新的SSTable。
遗憾的是，BigTable作者没有介绍memtable和SSTable的详细数据结构。
7 BigTable和GFS的关系
集群包括主服务器和片服务器，主服务器负责将片分配给片服务器，而具体的数据服务则全权由片服务器负责。但是不要误以为片服务器真的存储了数据（除了内存中memtable的数据），数据的真实位置只有GFS才知道，主服务器将片分配给片服务器的意思应该是，片服务器获取了片的所有SSTable文件名，片服务器通过一些索引机制可以知道所需要的数据在哪个SSTable文件，然后从GFS中读取SSTable文件的数据，这个SSTable文件可能分布在好几台chunkserver上。
8 元数据表的结构
元数据表（METADATA table）是一张特殊的表，它被用于数据的定位以及一些元数据服务，不可谓不重要。但是Bigtable论文里只给出了少量线索，而对表的具体结构没有说明。这里我试图根据论文的一些线索，猜测一下表的结构。首先列出论文中的线索：
The METADATA table stores the location of a tablet under a row key that is an encoding of the tablet's table identifier and its end row.
Each METADATA row stores approximately 1KB of data in memory（因为访问量比较大，元数据表是放在内存里的，这个优化在论文的locality groups中提到）.This feature（将locality group放到内存中的特性） is useful for small pieces of data that are accessed frequently: we use it internally for the location column family in the METADATA table.
We also store secondary information in the METADATA table, including a log of all events pertaining to each tablet(such as when a server begins
serving it).
第一条线索，元数据表的行键是由片所属表名的id和片最后一行编码而成，所以每个片在元数据表中占据一条记录（一行），而且行键既包含了其所属表的信息也包含了其所拥有的行的范围。譬如采取最简单的编码方式，元数据表的行键等于strcat(表名，片最后一行的行键)。
第二点线索，除了知道元数据表的地址部分是常驻内存以外，还可以发现元数据表有一个列族称为location，我们已经知道元数据表每一行代表一个片，那么为什么需要一个列族来存储地址呢？因为每个片都可能由多个SSTable文件组成，列族可以用来存储任意多个SSTable文件的位置。一个合理的假设就是每个SSTable文件的位置信息占据一列，列名为location:filename。当然不一定非得用列键存储完整文件名，更大的可能性是把SSTable文件名存在值里。获取了文件名就可以向GFS索要数据了。
第三个线索告诉我们元数据表不止存储位置信息，也就是说列族不止location，这些数据暂时不是咱们关心的。
通过以上信息，我画了一个简化的Bigtable结构图：
结构图以Webtable表为例，表中存储了网易、百度和豆瓣的几个网页。当我们想查找百度贴吧昨天的网页内容，可以向Bigtable发出查询Webtable表的(com.baidu.tieba, contents:, yesterday)。
假设客户端没有该缓存，那么Bigtable访问root tablet的片服务器，希望得到该网页所属的片的位置信息在哪个元数据片中。使用METADATA.Webtable.com.baidu.tieba为行键在root tablet中查找，定位到最后一个比它大的是METADATA.Webtable.com.baidu.www，于是确定需要的就是元数据表的片A。访问片A的片服务器，继续查找Webtable.com.baidu.tieba，定位到Webtable.com.baidu.www是比它大的，确定需要的是Webtable表的片B。访问片B的片服务器，获得数据。
这里需要注意的是，每个片实际都由若干SSTable文件和memtable组成，而且这些SSTable和memtable都是已排序的。这就导致查找片B时，可能需要将所有SSTable和memtable都查找一遍；另外客户端应该不会直接从元数据表获得SSTable的文件名，而只是获得片属于片服务器的信息，通过片服务器为代理访问SSTable。
参考文献
[1] Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data. In proceedings of OSDI'06.
[2] Understanding HBase and BigTable.
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作者：fumin
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/OpenNaive/article/details/7532589
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