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-  データ読み書き編  - 2010/4/28 Cassandra 勉強会 @yukim の仕組み
翻訳者募集中 ! 森下 雄貴 @yukim Cassandra wiki 翻訳に参加してます http:// wiki.apache.org/cassandra/FrontPage_JP
= Bigtable + Dynamo +  α
Bigtable + α のリッチなデータモデル Keyspace ColumnFamily Column Column Column Column Column Column Column Column Column Key Key Key ColumnFamily Column Column Column Key Key SuperColumn Column Column Column SuperColumn Column Column Column SuperColumn Column Column Column SuperColumn
Dynamo をベースとした P2P の分散ハッシュテーブル キーを元に計算されたトークンがどのレンジに属するかによって、データを保持するノードが決まる。 A D G K O C
Dynamo をベースとした P2P の分散ハッシュテーブル レプリケーション戦略に基づいたデータのレプリカを保持する。 Eventual Consistent A D G K O C
Cassandra はどのノードに対しても読み書き可能。 SPoF なし。 Dynamo をベースとした P2P の分散ハッシュテーブル
操作ごとに制御可能な一貫性レベル W + R > N W:  書き込み時のレベル R:  読み込み時のレベル N:  レプリカ数 強い一貫性が得られる ZERO ANY ONE QUORUM (N/2 + 1) ALL ZERO ANY ONE QUORUM (N/2 + 1) ALL Read Write
現時点で最新の 0.6.1 をベースに 今日は書き込みと読み込みの話 Cassandra の読み書きの仕組みを紐解いてみる
書き込み編
クライアントは一貫性レベルを指定して、データの書き込み ( 登録 / 更新 / 削除 ) 要求をクラスタ内のノードに送信。 要求を受けたノードは、どのノードにデータを保持するかを決定し、要求をフォワードする。 insert batch_mutate remove 書き込み要求 データを保持するノードへ要求をフォワード
書き込み要求 ,[object Object],[object Object],[object Object],一貫性レベルに応じて挙動がかわる。 を行い書き込み要求をフォワードするノードを決定。 ( ローカルの場合もある ) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1. トークンを計算し、データを保持するノードを決定 <Partitioner> org.apache.cassandra.dht.RandomPartitioner </Partitioner> プラッガブル パーティショニング方法 (IPartitioner の実装 ) に基づいてどのノードに属するデータかを決定 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.  レプリケーションを保持するノードを決定 レプリケーション戦略 ,[object Object],[object Object],[object Object],こちらもプラッガブル <ReplicaPlacementStrategy> org.apache.cassandra.locator.RackUnawareStrategy </ReplicaPlacementStrategy>
3. Hinted Handoff の必要性を判定 ノード故障の判定 ,[object Object],[object Object],Hinted Handoff ,[object Object]
書き込み要求を受け取ったノードでは… CommitLog Memtable SSTable フラッシュ (flush) =>  非同期 メモリ上 ディスク上
設定 ( デフォルト :128MB) されたサイズに到達するとログがローテートされる コミットログヘッダ RowMutation +  チェックサム (CRC32) CF ごとのダーティフラグ CF ごとのファイルポジション リプレイを開始するポジション リプレイが必要か CommitLog セグメント CommitLog ,[object Object],[object Object],[object Object],RowMutation +  チェックサム (CRC32) RowMutation +  チェックサム (CRC32)
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],<CommitLogSync> CommitLog <CommitLogDirectory> <CommitLogRotationThresholdInMB> ,[object Object],[object Object]
Memtable Key Column Column Column Token で ソート カラム名でソート Memtable ,[object Object],(Token, Key) ColumFamily (Token, Key) (Token, Key) OrderPreservingPartitioner のみ キーでのソートが保証される
Memtable < MemtableThroughputInMB > < MemtableFlushAfterMinutes > < MemtableOperationsInMillions > ,[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],SSTable Bloom Filter Index Data Memtable の内容が格納されたデータファイル。 あるキーがデータファイルに存在するか ( ただし偽陽性 ) をコンパクトに 知るためのファイル。 ( おそらく )  キーに対応するデータの位置を保存。
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],コンパクション (Compaction) 2 種類のコンパクション ,[object Object],[object Object],[object Object],ディスクの残量に注意 !
[object Object],( 補足 )  データの削除 分散環境での削除 Tombstone と <GCGraceSeconds> ,[object Object],[object Object]
読み込み編
読み込み要求 一貫性レベルに応じて挙動がかわる。 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Read Repair ,[object Object],[object Object],[object Object]
読み込み要求を受けたノードでは… Memtable SSTable メモリ上 ディスク上 読み込み Row Cache
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],キャッシュ Cassandra は 2 種類のキャッシュを備える
Bloom Filter 、 Index の活用 Memtable 、 SSTable からの読み込み すべての SSTable ファイルからあるキーを探し出す必要があるため、極力ムダを省きたい。 まず Bloom Filter をチェックし、読み込む SSTable のファイルを絞り込む。
まとめ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

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