TiDB知识点梳理 (PCTA 笔记)

整体架构
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TiDB 大体可以分为三个模块TiDB Server, PD Cluster 和 Storage Cluster。

TiDB Server 的功能类似于Mysql中的Server端，用于 处理客户端的连接、解析和优化SQL语句、生成执行计划 等等。除此之外，因为TiDB底层存储是LSM-Tree而不是B+ Tree，所以还需要将关系型数据转换成KV格式。此外还有GC、DDL执行、缓存和热点小表等功能。
PD Cluster 是 TiDB 相比于传统数据库独有的一个模块，这个模块也是 TiDB 作为分布式系统的核心。主要的功能有元数据的存储、TiDB 集群中微服务的注册和调用、分布式事务/全局ID(TSO)的生成和集群的负载均衡。为了实现这些，PD集成了 etcd。
Storage Cluster 是TiDB 的存储模块，为了实现 HTAP(OLAP + OLTP)，这部分又被分成两个存储模块——TiKV(行式存储) 和 TiFlash (列式存储)。
TiKV 为了支持OLTP业务，类似传统数据库引擎会有MVCC多版本并发管理、锁机制、算子下堆、事务隔离、ACID等等功能，底层的存储结构使用的是rocksdb实现的LSM-Tree。
TiFlash 是为了支持OLAP业务，TiFlash的数据是基于TiKV异步复制过来的。

分模块梳理
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上面我们对三个模块进行了梳理，下面我们具体剖开每个模块，看看具体的细节

TiDB Server
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编译、优化、执行
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Protocol Layer 是协议层，用于管理客户端的连接和身份认证
SQL的解析和编译是 Parse 和 Compile 模块处理的，主要的作用是：SQL → AST语法树 → 执行计划(Plan)
Parse 模块会将SQL语句解析成AST语法树，AST语法树是pkg/parser/ast 目录中定义的基于 Node 的一组用于存储SQL语句信息的对象，比如 DMLNode对象中会包含读写字段(FieldList)、表名(TableName)、条件信息(OnCondition)等等。
Compile 模块会将 AST语法树转换成执行计划(SQL Plan)，这部分对应的代码在pkg/planner 目录下，Plan 对象会根据 ast.Node 即AST语法树来生成，并在创建Plan的过程中会进行验证、逻辑优化 和 物理优化，也会创建对应的session上下文。
还有一点需要注意，Compile 模块中提供了将Plan对象转为对应存储类型(StoreType)的执行器(Executor)，在执行器中包含KV结构数据，即Compile 模块会将解析SQL生成的关系型数据转换成对应的KV结构数据。

经过上面的解析和编译，我们来到了执行Executor模块，它更像是一个 TiDB Server 中的调度模块，用于调度 Transaction、KV 和 DistSQL 模块。
每个 Exec 中会包含对应的从Plan计划中传递过来的 session 上下文 (sessionctx)，session中会包含事务管理器(TxnManager)的调用方法，以便在执行过程中管理事务。
事务具体的实现都是封装在 Transaction 模块，对应代码中则是在 pkg/sessiontxn 目录下。
拿到 Executor 后，之后就是具体的执行阶段，针对比较简单的仅 根据主键或者唯一索引的等值查询 都是通过 KV 模块处理的；相对复杂的任务(job)会通过 DistSQL 将其转换成基于单表的子任务(subjob)。
不论是KV还是 DistSQL 最终都会通过调用TiKV Client 来获取引擎层的数据。
Executor模块既然负责了执行的调度，那有关 算子下推 的调度也是在此模块做的。具体的代码在pkg/executor/coprocessor.go
算子下推 指的是将一部分函数计算交给引擎层(TiKV和TiFlash)，以减轻Server层和引擎层在网络IO上的开销，它将本需要Server层处理的工作交给了引擎层，Server层只需要对引擎层的结果进行聚合即可。由此可见，为了支持算子下推，引擎层也需要支持一部分函数执行。
- TiKV可以支持 TopN 和 Limit 的算子下推
- TiFlash可以支持 TableScan、Selection、Hash/Stream Aggregation、TopN、Limit、Project、HashJoin、Windows等算子，支持了几乎所有的SQL函数的下推

online DDL
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online DDL 相关模块——start job, workers 和 schema load

online DDL 仅在TiDB v6.2.0之前有效，这之后采取了并发DDL框架，详见 DDL 语句的执行原理及最佳实践

TiDB Server集群中所有实例的start job 模块都可以接收DDL语句，并将其放入 TiKV 中的 job queue
在 TiDB Server 的集群中，只有一个 Leader节点，也可以称为 Owner 节点，只有Owner节点的workers 模块会生效，从TiKV中获取持久化的队列( 物理DDL队列general job queue 和 逻辑DDL队列add index job queue)，执行job，并在直接结束后记录到历史队列 history queue
schema load 是 TiDB 中表结构schema的缓存，主要用于DDL语句的查询

缓存
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缓存模块——memBuffer 和 cache table
TiDB Server的缓存主要是存储在 membuffer 模块，会缓存下面三个数据：SQL结果、线程缓、元数据和统计数据，可以通过tidb_mem_quota_query阈值参数限制每条SQL的缓存占用大小，如果超过此阈值，可以通过oom-action参数设置返回ERROR或打印日志等oom动作。
cache table 主要是用于热点小表缓存，此功能主要用于查询频繁、数据量不大、极少修改的场景，因此想使用热点小表的功能需要满足以下几个条件：
1. 表的总数据量不大 (小于64M)
2. 表的读取频繁 (查询频繁、数据量小、极少修改)
3. 不做DDL，热点小表支持DDL操作，进行DDL需要先关闭热点小表缓存
针对极少的写场景，热点小表缓存如何保证一致性？设定 缓存租约 参数 tidb_table_cache_lease ，默认5s。① 租约时间内，读操作直接读缓存，无法进行写操作 ② 租约到期时，缓存中的数据过期，写操作不在堵塞，读写操作都直接请求TiKV ③ 数据更新完毕后后，租约继续开启，回到步骤1

GC
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GC机制——GC主要是清理 TiKV 中由 MVCC 产生的历史版本。GC操作是仅由TiDB Server集群中 Leader节点 发起，执行GC前，Server会找到一个safe point，小于safe point 时间的数据将会被请求，默认是safe point是当前减去十分钟，可以通过 GC Left Time 设定，即 GC Left Time 默认是10分钟。
TiDB Server集群每10分钟会进行一次GC操作。首先清除 表或者字段被drop 的数据，其次清除被delete的数据，最后清除这些数据相关的 锁信息。

PD
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前面说到PD是TiDB分布式集群的大脑，提供的能力主要是服务整体集群的分布式一致性、高可用。PD是基于etcd实现的，主要的功能大体可以分为以下几类：

分布式集群中唯一键的生成：TSO的生成、全局和事务ID的生成
数据存储：存储集群中的服务信息(元数据)、集群中的调度信息
负载均衡策略：集群中的调度规则、标签(label)能力

数据存储
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PD会记录集群中每个实例的元数据信息、TiDB 集群的环境变量信息(如Server中的GC Left time)、集群的调度信息、使用过的TSO、规则信息、资源组等等。具体是通过 leveldb 存储的。

TSO 的生成
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TSO是一个 int64的整数型，主要是由 physical (unix时钟，精确到毫秒) 和 logical (逻辑相对时钟) 组成，TSO的分配都是由PD集群中的 Leader 节点 分配的。TiDB Server 在请求PD 获取 TSO的时候是调用Leader节点，通过异步 callable-future 的方式获取的，避免了PD生成TSO的等待时间。

还需要注意一点的是， PD在分配TSO的时候会对TSO进行落盘，即会产生IO操作，所以在分配过程中会分配 一段时间窗口 的TSO并缓存到内存，在TiDB Server 多次获取的过程中，只需要从内存中获取TSO即可，大大增加了并发性。源码在 pd 的pkg/tso/global_allocator.go

负载均衡
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对于负载均衡所需要的实例状态信息，由TiKV节点周期性地通过心跳(heart beat)的方式传递给PD。其中这部分信息包含 store heartbead(TiKV实例的状态信息) ****和 region heartbeat (TiKV中每个Region的状态信息)。

基于这些信息，PD支持读写均衡、region容量分配均衡、热点数据打散、扩容缩容、故障恢复等等功能，这些属于比较常规的负载均衡策略，这里不做详细说明。下面主要说明一下PD提供的 label 标签 功能。

针对大规模的分布式集群业务，服务会部署在不同的IDC机房、不同的子网上，为了提供用户对于跨机房业务的调度配置，TiDB 在 PD 中提供了 label，具体的代码在pkg/schedule/labeler

PD 中定义了ReplicationConfig来读取label相关的配置，比较重要的几个变量有：

max-replicas：每个区域的副本数
location-labels：标签列表，列表中的顺序代表标签的优先级
isolation-level：显式强制隔离副本的label，即在此配置中的label key至少在3个不同的label value中有副本

TiKV
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rocksdb
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TiKV的存储数据结构是基于 rocksdb 的 LSM-Tree (全称是 Log-Structured Merge-tree)，存储的格式是KV键值对，通过分块 + 二分查找的方式找到对应的记录。

LSM-Tree会在内存中分配1个MemTable块和若干个 immutable MemTable，这些块以链表的形式连接在一起；同理磁盘中的 SSTable 也会按照层级串联起来且大小不断递增；需要注意的是 Level 0 的 SSTable 数据是 immutable MemTable 数据的复刻 (rocksdb会尽可能块地将 immutable MemTables 刷盘到 L0的SSTable中)。

内存中的immutable MemTable = 磁盘中的 Level 0 SSTable

当 MemTable 填满时，会刷盘到immutable MemTable，后台进程会将immutable MemTable 的数据刷新到磁盘中Level 0 的 SSTable ，当Level 0 的SSTABLE文件达到4个时，会进行压缩并存储到Level 1，以此类推。

写操作时，直接将写请求记录在内存的MemTable 和磁盘的 WAL 日志即可

读操作时，TiKV在 MemTable 上有提供了一个Block Cache 的缓存，用于缓存最近最常读取的数据，Block Cache 中没有再依次读取MemTable、immutable MemTable、SSTable

还需要注意一点数据写入都是到内存的MemTable，那么如何保证一致性？

答案是：WAL —— Write Ahead Log

既然 LSM-Tree 是KV形式存储，那么一个表中的不同索引要怎么查找？

这里就需要引入列簇Column Families，即每个column对应一组MemTable、immutable MemTable和SSTable。

下面我们从 rocksdb 源码的数据结构，来串一下上面的功能

// [db/column_family.h]
// 列簇集合
class ColumnFamilySet {
	private:
	  friend class ColumnFamilyData; // 默认主键列簇
		// 列簇集合
		UnorderedMap<std::string, uint32_t> column_families_;
	  UnorderedMap<uint32_t, ColumnFamilyData*> column_family_data_;
		
}

// [db/column_family.h]
// 单列簇数据
class ColumnFamilyData {
	private:
	  friend class ColumnFamilySet;
		// 列信息
		uint32_t id_;
	  const std::string name_;
		// 版本信息
	  Version* dummy_versions_;  // Head of circular doubly-linked list of versions.
	  Version* current_;         // == dummy_versions->prev_

		MemTable* mem_; // MemTable
	  MemTableList imm_; // immutable MemTable
	  SuperVersion* super_version_; // 所有版本(当前+历史版本)
	
		// ColumnFamily 形成双向链表
		ColumnFamilyData* next_;
	  ColumnFamilyData* prev_;

}

// [db/memtable_list.h]
// 所有 immutable memtables 的集合的引用，数组存在 MemTableListVersion 中
// 官方注释也说明 MemTableList即imm 会尽快刷新到 L0 的SST中
class MemTableList {
	const int min_write_buffer_number_to_merge_;
	MemTableListVersion* current_;
	// 仍需刷盘的elements数量
	int num_flush_not_started_;
	// 当前内存使用量
	size_t current_memory_usage_;
}

// [db/memtable_list.h]
// 保存了 immutable memtables 数组
class MemTableListVersion {
	// 没有刷盘的 Immutable MemTables
	std::list<MemTable*> memlist_;
	// 已经落盘的 MemTables
	std::list<MemTable*> memlist_history_;
}

// [db/memtable.h]
class MemTable {
	// MemtableRep 里包含了 SkipListRep 和 HashSkipListRep
	// 具体可以看 [db/memtablerep.h]
	const size_t kArenaBlockSize;
	ConcurrentArena arena_;
  std::unique_ptr<MemTableRep> table_;
  std::unique_ptr<MemTableRep> range_del_table_;

	// flush 相关
	bool flush_in_progress_;  // started the flush
  bool flush_completed_;    // finished the flush
  uint64_t file_number_;    // filled up after flush is complete
	std::atomic<FlushStateEnum> flush_state_;
}

根据上面的数据结构，我们可以得到下面这张图

分布式事务 (MVCC + 2PC)
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分布式事务的设计思想沿用了 Google Percolator ( Google.Inc. (2010). Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications.) 提出的分布式事务，主要分为两部分

基于MVCC机制的快照读
事务的两阶段提交 prewrite-commit

稍微总结一下 Percolator ：

数据结构层面，定义了一种带TSO时间戳的KV格式，其中 key 是行关键字(row)，列关键字(column)，以及时间戳(timestamp)的组合，value 是任意的 byte 数组
```
Key:   row:string, column:string,timestamp:int64
Value: string
```
架构层面分为3个组件：Client、 TSO 和 Bigtable，其中Client是分布式事务流程的控制者、两阶段提交的协调者，TSO全局唯一且递增的时间戳，Bigtable是持久化的分布式存储

关于Percolator更详细的内容可以看这篇文章，这里不在展开说明—— PolarDB数据库内核月报. 11(2018). Database · 原理介绍 · Google Percolator 分布式事务实现原理解读

对应到TiDB，首先我们需要知道 TiDB 中的KV格式是如何设计的。TiDB为表的每个索引分配了一个索引ID，用IndexId表示。

对于主键和唯一索引，可以根据键值key快速定位到对应的 RowID；如果是唯一索引，value对应RowID主键的值，如果是主键则是具体的数据：

Key:   tablePrefix{tableID}_indexPrefixSep{indexID}_indexedColumnsValue
Value: RowID

对于不需要满足唯一性约束的普通二级索引，一个键值可能对应多行，需要根据键值范围查询对应的 RowID：

Key:   tablePrefix{TableID}_indexPrefixSep{IndexID}_indexedColumnsValue_{RowID}
Value: null

生成 IndexKey 这部分代码在tidb中的pkg/tablecodec/tablecodec.go

var (
	tablePrefix     = []byte{'t'}
	recordPrefixSep = []byte("_r")
	indexPrefixSep  = []byte("_i")
	metaPrefix      = []byte{'m'}
)

// 生成 index key
func GenIndexKey(loc *time.Location, tblInfo *model.TableInfo, idxInfo *model.IndexInfo,
	phyTblID int64, indexedValues []types.Datum, h kv.Handle, buf []byte) (key []byte, distinct bool, err error) {
	
	// 判断 unique
	if idxInfo.Unique {	
		for _, cv := range indexedValues {
			if cv.IsNull() {
				distinct = false
				break
			}
		}
	}
	TruncateIndexValues(tblInfo, idxInfo, indexedValues)
	// 分配定长buf
	key = GetIndexKeyBuf(buf, RecordRowKeyLen+len(indexedValues)*9+9)
	// table id, 返回 t[tableID]_i
	key = appendTableIndexPrefix(key, phyTblID)
	// index id，返回 t[tableID]_i[indexId]
	key = codec.EncodeInt(key, idxInfo.ID)
	// indexedColumnsValue
	key, err = codec.EncodeKey(loc, key, indexedValues...)
	if err != nil {
		return nil, false, err
	}
	
	if !distinct && h != nil {
		// 二级索引
		// RowID
		if h.IsInt() {
			key = append(key, codec.IntHandleFlag)
			key = codec.EncodeInt(key, h.IntValue())
		} else {
			key = append(key, h.Encoded()...)
		}
	}
	return
}

在MVCC的加持下，会在Key中记录 version 信息，，例如：

Key1_Version1 -> Value
Key2_Version2 -> Value
Key2_Version1 -> Value

当然这部分也是基于上面提到的 GenIndexKey 方法上，添加TSO时间戳；这部分代码在tidb的pkg/store/helper/helper.go ，但实际获取mvcc的 key 是通过请求tikv拿到的，因为中间可能会涉及加锁，具体在tikv的src/storage/txn/commands/mvcc_by_key.rs 和 src/storage/mvcc，这里只展示部分代码

// GetMvccByEncodedKeyWithTS get the MVCC value by the specific encoded key, if lock is encountered it would be resolved.
func (h *Helper) GetMvccByEncodedKeyWithTS(encodedKey kv.Key, startTS uint64) (*kvrpcpb.MvccGetByKeyResponse, error) {
	// 构造 tikv 请求
	tikvReq := tikvrpc.NewRequest(tikvrpc.CmdMvccGetByKey, &kvrpcpb.MvccGetByKeyRequest{Key: encodedKey})
	for {
		...
		kvResp, err := h.Store.SendReq(bo, tikvReq, keyLocation.Region, time.Minute)
		...
		mvccResp := kvResp.Resp.(*kvrpcpb.MvccGetByKeyResponse)
		...
		
		// Try to resolve the lock and retry mvcc get again if the input startTS is a valid value.
		if startTS > 0 && mvccResp.Info.GetLock() != nil {
			...
			lockInfo := mvccResp.Info.GetLock()
			lock := &txnlock.Lock{
				Key:             []byte(encodedKey),
				Primary:         lockInfo.GetPrimary(),
				TxnID:           lockInfo.GetStartTs(),
				TTL:             lockInfo.GetTtl(),
				TxnSize:         lockInfo.GetTxnSize(),
				LockType:        lockInfo.GetType(),
				UseAsyncCommit:  lockInfo.GetUseAsyncCommit(),
				LockForUpdateTS: lockInfo.GetForUpdateTs(),
			}
			...
		
		}
		return mvccResp, nil
	}	
}

use crate::storage::{
    mvcc::MvccReader,
    txn::{
        commands::{find_mvcc_infos_by_key, Command, CommandExt, ReadCommand, TypedCommand},
        ProcessResult, Result,
    },
    types::MvccInfo,
    Snapshot, Statistics,
};

总结一下上面的内容，key的生成是在 TiDB Server 中完成的，然后TiDB Server拿到了TSO后(startTs)，会请求TiKV获取MVCC的信息

前面用大量篇幅说了TiDB的key生成和TiKV中MVCC key，下面讲一下 2PC流程。

2PC流程会涉及到 乐观锁 和 悲观锁，最主要的区别在于悲观锁会在用户发起2PC前(执行阶段)，请求 TiKV 获取并持久化一个悲观锁(for updata ts)，具体流程如下：

用户开启事务，TiDB请求 PD 获取 start_ts
用户执行SQL，通过start_ts 从TiKV获取数据，并写入TiDB内存
从 PD 获取当前 tso 作为当前锁的 for_update_ts，并将锁信息写入内存 (悲观锁)
使用 for_update_ts 并发地对所有涉及到的 Key 发起加悲观锁（acquire pessimistic lock）请求 (悲观锁)
用户发起提交，TiDB Server开启两阶段提交
prewrite：TiDB 请求TiKV 将数据写入 MemTable，并写入start_ts
commit：TiDB 从 PD 获取 TSO，作为 commit_ts；请求TiKV，并给写入数据添加 commit_ts

最后推荐一下 TiDB 社区的专栏文章 ( TiDB 悲观锁实现原理 2021.06.21)

Region
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前面我们讲到了相对微观的持久化的结构、事务等等，现在我们再从相对宏观的角度再来看整个 TiKV 集群。

TiDB 中每个表会对应多个 Region，Region划分的规则是

Region达到96M后，会另起一个Region
对于历史数据的写入，会导致原已
达到96M的Region增大/减小
- 如果Region增加到144M后，一个Region会分裂成两个Region
- 如果Region过小时，Region会做合并

TiKV 集群中，每个Region至少会有3个副本 (1个leader 2个follower)，TiDB只和leader节点进行通信，leader和follower之间是通过 Raft 协议同步的，所以和 Raft 协议类似：

leader会定期(heartbeat time internal)向 follower发起心跳，并将写日志同步到follower
如果一定时间内(election timeout) follower没收到心跳，会将自己的状态转为 candidate候选人

leader和 follower 之间的写日志同步是基于raft log 的，和 rocksdb kv 存放数据不同，rocksdb raft 仅存放 raft log，同步具体分为3步：

Propose：当 Region leader 收到写请求的时候，leader会将写请求变成 raft log
Append：将 raft log 写入到本地的 rocksdb raft 进行持久化
Replicate：leader 通过 raft 算法，将自己的日志复制到 follower，follower收到日之后写入到自己本地的rocksdb raft ，最后 follower将成功的消息返回给leader
Committed：当leader收到收到过半数发送的成功消息后，则完成commit

这里的commit不是指2PC中的commit阶段完成，而只是raft日志复制完成，实际上raft复制这一步是在2PC第二部commit中的一个步骤，raft日志复制完成后，2PC的commit操作才能完成。

TiFlash
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TiFlash是负责列式存储的模块，主要的核心功能如下：

异步复制：TiFlash数据来源
一致性：TiFlash中的MVCC快照读
智能选择：TiDB 自动选择 TiKV或者TiFlash 混用以提供最佳的查询速度，这也是HTAP的特性之一
计算加速：这部分主要是算子下推的功能，之前在介绍TiDB的时候也有所涉及

异步复制
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在对TiDB集群进行写入的过程中，并不会直接写TiFlash，也不会像TiKV的 follower 节点那样在写入的时候通过日志复制保持强一致性。TiFlash 是作为 raft learner 角色对TiKV中的数据进行异步复制。

步骤如下：

同一个集群内的TiDB会维护一个TiFlash Replica Manager (注：此TiFlash Replica Manager功能在21年12月之前是放在TiFlash中的，之后迁到TiDB Server模块，参考 11.18.2021 ddl: Move TiFlash cluster manager module into TiDB)
当 TiDB 感知到写操作时，会转化为 PD 的 Placement Rule
PD 通过 Placement Rule 令 TiKV 分裂出制定 Key 范围的Region，为其添加 Learner Peer 并异步调度到集群中的TiFlash节点

下面我们可以看一下部分代码，TiFlash Replica Manager这部分主要在 TiDB 的pkg/domain/infosync/tiflash_manager.go 中，这里定义了 ManagerCtx 的结构

// 管理 PD 和 TiFlash 副本信息
type TiFlashReplicaManagerCtx struct {
	etcdCli              *clientv3.Client
	sync.RWMutex         // protect tiflashProgressCache
	tiflashProgressCache map[int64]float64
	codec                tikv.Codec
}

type TiFlashReplicaManager interface {
	...
	// 维护 PlacementRule
	SetPlacementRule(ctx context.Context, rule placement.TiFlashRule) error
	DeletePlacementRule(ctx context.Context, group string, ruleID string) error
	GetGroupRules(ctx context.Context, group string) ([]placement.TiFlashRule, error)
	
	// 管理和获取 TiFlash 副本信息
	GetStoresStat(ctx context.Context) (*pd.StoresInfo, error)
	CalculateTiFlashProgress(tableID int64, replicaCount uint64, TiFlashStores map[int64]pd.StoreInfo) (float64, error)
	UpdateTiFlashProgressCache(tableID int64, progress float64)
	GetTiFlashProgressFromCache(tableID int64) (float64, bool)
	DeleteTiFlashProgressFromCache(tableID int64)
	...
}

一致性
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我们知道 TiFlash 的数据是通过异步调度的，但TiDB是支持智能选择的，这就会产生一个问题：如何保证智能选择的时候保证TiFlash和TiKV的数据一致性？

在查询TiFlash的时候，TiFlash会请求TiKV leader节点来确认最新的 raft log idx ，如果自己不是最新的会等待最新的 raft log 同步过来，以保证自己的数据和 TiKV数据的一致性。具体的例子如下：

T0 时刻：写入数据到 TiKV Leader
T1 时刻：请求TiFlash获取数据
T2 时刻：TiFlash 请求TiKV leader 获取最新的 raft log idx 并等待当前TiFlash中的 idx 追上，这个步骤也被称为 Learner Read

智能选择
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TiDB可以经由优化器自主选择行列，选择的逻辑是：优化器根据统计信息估算读取数据的规模，并对比列存和行存访问开销，然后做出最优选择。所以这部分是在Cpomplie阶段，即把 AST 语法树转换成SQL Plan 的时候完成的，对应的代码应该是 pkg/planner/core/optimizer.go ，这里就不具体展开了。

分功能梳理
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我们在上面按服务模块挨个介绍了每个模块中的主要功能，下面这部分主要是想通过 DML和DDL 流程把上面的模块都穿起来。

DML - 读操作
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SQL 会被TiDB Server 中的Protocol Layer 协议层接收
TiDB Server 请求 PD 节点获取 TSO，标记为 start_ts 开始执行时间
进入Parse 解析模块，将SQL语句解析为 AST 语法树
将 AST 语法树交给Compile 模块，通过编译优化后，生成对应的SQL Plan 执行计划
SQL Plan 进入Execute 模块，Execute 先去information schema 缓存中获取表的元数据信息。如果是简单的点查，会下发到 kv 模块；如果是相对复杂的任务，会下发到 DistSQL 模块，由它们具体调用 client 请求 TiKV
读请求到达 TiKV 后，会生成 snapshot 快照，进入UnifyRead Pool线程池
TiKV 会从read pool中拿到快照，并请求 rocksdb kv 执行查询

DML - 写操作
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前4步和读操作基本类似，这里我们直接从第5步开始

Execute 模块去 TiKV 查询需要修改的数据，此步骤和读操作类似
TiDB Server 拿到需要修改的原始数据后，将数据更新到 memBuffer 缓存；如果此时发生写冲突，需要请求PD获取 for_update_ts 时间戳 (悲观锁)
用户发起提交后，调用 Transaction 模块发起两阶段提交 (2PC)，写操作都是Transaction 通过KV模块调用TiKV
写操作会先发送给 TiKV 的Scheduler模块，它负责负责协调事务并发写入冲突，并将收到的写请求向下传递给Raftsotre
Raftsotre 模块拿到请求后会生成 raft log ，将raft log写入本地(leader)的 rocksdb raft 后，同步给 follower
当过半follower将raft log写入本地rocksdb raft 并返回成功后，调用Apply模块将数据持久化到 rocksdb kv ，成功后返回 TiDB Server，至此2PC 的第一步完成
TiDB Server 再次请求 PD 获取 commit_ts 提交的TSO，再次调用TiKV 写入commit_ts
最终将提交成功返回给用户

DDL
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之前在TiDB的online DDL 我们讲了相关模块，这里我们主要按照流程步骤描述一下：

用户给任一的 TiDB Server 发送 DDL 请求
经过解析、编译、优化之后调用start job
1. 如果当前的 TiDB Server 是 Owner 节点则直接调用workers 执行
2. 否则将DDL 任务持久化到 TiKV 的job queue(物理DDL) 或 add index queue(逻辑DDL)。TiDB Server Owner 节点的works 模块从 TiKV 中的 queue 获取任务并执行
执行完毕后，将历史任务持久化到TiKV的 history queue

但是这种方式有几个问题：

TiDB Server 集群中的 Owner节点只有一个，影响执行效率
job queue或者add index queue 是先进先出，DDL任务会存在积压的情况
对于互相不影响的DDL任务，在执行的时候依然会被阻塞

所以在 TiDB v6.2 版本之后，推出了并发DDL 的框架

首先针对 Owner 节点添加了判断：

涉及一张表的DDL相互阻塞
DROP DATABASE 和数据库内所有DDL互相阻塞
逻辑 DDL 需要等待之前正在执行的逻辑 DDL 执行完才能执行 (逻辑DDL本身执行较快不怎么消耗资源)

在以上的限制后，进行了如下的升级：

集群中可以有多个 Owner 并行执行执行 DDL 任务
DDL Job 不再是先进先出，而是通过选择可执行的 Job 集合

向量相似性检索方法

2023-10-30·5665 字·12 分钟

算法原理

kNN/ANN近邻算法梳理，简单介绍了基于KD-tree/IVF/HNSW/LSH的ANN实现

整体架构#

分模块梳理#

TiDB Server#

编译、优化、执行#

online DDL#

缓存#

GC#

PD#

数据存储#

TSO 的生成#

负载均衡#

TiKV#

rocksdb#

分布式事务 (MVCC + 2PC)#

Region#

TiFlash#

异步复制#

一致性#

智能选择#

分功能梳理#

DML - 读操作#

DML - 写操作#

DDL#

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