关于clickhouse:源码分析-ClickHouse和他的朋友们4Pipeline处理器和调度器

本文首发于 2020-06-12 20:57:10

《ClickHouse 和他的敌人们》系列文章转载自圈内好友 BohuTANG 的博客，原文链接：
https://bohutang.me/2020/06/1…
以下为注释。

最初更新: 2020-08-15

本文谈下 ClickHouse 外围科技：处理器 Processor 和有向无环调度器 DAG Scheduler。

这些概念并不是 ClickHouse 独创，感兴趣的同学能够关注下 materialize 的 timely-dataflow，虎哥用 golang 也写过一个原型。

拼的是实现细节，正是这些模块的精良设计，才有了 ClickHous e 整体的高性能。

Pipeline 问题

在传统数据库系统中，一个 Query 解决流程大体是:

其中在 Plan 阶段，往往会减少一个 Pipeline 组装(一个 transformer 代表一次数据处理)：

所有 transformer 被编排成一个流水线(pipeline)，而后交给 executor 串行式执行，每执行一个 transformer 数据集就会被加工并输入，始终到上游的 sinker。

能够看到，这种模型的长处是 简略 ，毛病是 性能低 ，无奈施展 CPU 的 并行 能力，通常叫火山模型(volcano-style)，对于 OLTP 低提早来说足够，对于计算密集的 OLAP 来说是远远不够的，CPU 不到 100% 就是立功！

对于下面的例子，如果 transformer1 和 transformer2 没有交加，那么它们就能够并行处理：

这样就波及到一些比拟灵魂的问题：

1. 如何实现 transformer 的灵便编排？
2. 如何实现 transformer 间的数据同步？
3. 如何实现 transformer 间的并行调度？

Processor 和 DAG Scheduler

1. Transformer 编排

ClickHouse 实现了一系列根底 transformer 模块，见 src/Processors/Transforms，比方:

• FilterTransform – WHERE 条件过滤
• SortingTransform – ORDER BY 排序
• LimitByTransform – LIMIT 裁剪

当咱们执行:

SELECT * FROM t1 WHERE id=1 ORDER BY time DESC LIMIT 10

对于 ClickHouse 的 QueryPipeline 来说，它会依照以下形式进行编排组装：

QueryPipeline::addSimpleTransform(Source)
QueryPipeline::addSimpleTransform(FilterTransform)
QueryPipeline::addSimpleTransform(SortingTransform)
QueryPipeline::addSimpleTransform(LimitByTransform)
QueryPipeline::addSimpleTransform(Sinker)

这样就实现了 Transformer 的编排，然而执行时数据如何进行同步呢？

2. Transformer 数据同步

当 QueryPipeline 进行 transformer 编排时，咱们还须要进行更加底层的 DAG 连通构建。

connect(Source.OutPort, FilterTransform.InPort)
connect(FilterTransform.OutPort, SortingTransform.InPort)
connect(SortingTransform.OutPort, LimitByTransform.InPort)
connect(LimitByTransform.OutPort, Sinker.InPort)

这样就实现了数据的流向关系，一个 transformer 的 OutPort 对接另外一个的 InPort，就像咱们事实中的水管管道一样，接口有 3 通甚至多通。

3. Transformer 执行调度

当初管道组装起来了，那么管道内的水如何进行解决和给压流动呢？

ClickHouse 定义了一套 transform 状态，processor 依据这些状态来实现调度。

enum class Status
{
    NeedData  // 期待数据流进入
    PortFull, // 管道流出端阻塞
    Finished, // 实现状态，退出
    Ready,    // 切换到 work 函数，进行逻辑解决
    Async,    // 切换到 schedule 函数，进行异步解决
    Wait,     // 期待异步解决
    ExpandPipeline,      // Pipeline 须要裂变
};

当 source 生成数据后，它的状态会设置为 PortFull，意思是等着流入其余 transformer 的 InPort，processor 会开始调度 FilterTransformer(NeedData) 的 Prepare，进行 PullData，而后它的状态设置为 Ready，期待 processor 调度 Work 办法进行数据 Filter 解决，大家就这样靠状态让 processor 去感知，来调度和做状态迁徙，直到 Finished 状态。

这里值得一提的是 ExpandPipeline 状态，它会依据 transformer 的实现，能够把一个 transformer 裂变出更多个 transformer 并行执行，达到一个爆炸成果。

Example

SELECT number + 1 FROM t1;

为了更加深刻了解 ClickHouse 的 processor 和 scheduler 机制，咱们来一个原生态的 example:

1. 一个 Source:{0,1,2,3,4}
2. AdderTransformer 对每个数字做加 1 操作
3. 一个 Sinker，输入后果

1. Source

class MySource : public ISource
{
public:
    String getName() const override { return "MySource";}

    MySource(UInt64 end_)
        : ISource(Block({ColumnWithTypeAndName{ColumnUInt64::create(), std::make_shared<DataTypeUInt64>(), "number"}})), end(end_)
    { }

private:
    UInt64 end;
    bool done = false;

    Chunk generate() override
    {if (done)
        {return Chunk();
        }
        MutableColumns columns;
        columns.emplace_back(ColumnUInt64::create());
        for (auto i = 0U; i < end; i++)
            columns[0]->insert(i);

        done = true;
        return Chunk(std::move(columns), end);
    }
};

2. MyAddTransform

class MyAddTransformer : public IProcessor
{
public:
    String getName() const override { return "MyAddTransformer";}

    MyAddTransformer()
        : IProcessor({Block({ColumnWithTypeAndName{ColumnUInt64::create(), std::make_shared<DataTypeUInt64>(), "number"}})},
            {Block({ColumnWithTypeAndName{ColumnUInt64::create(), std::make_shared<DataTypeUInt64>(), "number"}})})
        , input(inputs.front())
        , output(outputs.front())
    { }

    Status prepare() override
    {if (output.isFinished())
        {input.close();
            return Status::Finished;
        }

        if (!output.canPush())
        {input.setNotNeeded();
            return Status::PortFull;
        }

        if (has_process_data)
        {output.push(std::move(current_chunk));
            has_process_data = false;
        }

        if (input.isFinished())
        {output.finish();
            return Status::Finished;
        }

        if (!input.hasData())
        {input.setNeeded();
            return Status::NeedData;
        }
        current_chunk = input.pull(false);
        return Status::Ready;
    }

    void work() override
    {auto num_rows = current_chunk.getNumRows();
        auto result_columns = current_chunk.cloneEmptyColumns();
        auto columns = current_chunk.detachColumns();
        for (auto i = 0U; i < num_rows; i++)
        {auto val = columns[0]->getUInt(i);
            result_columns[0]->insert(val+1);
        }
        current_chunk.setColumns(std::move(result_columns), num_rows);
        has_process_data = true;
    }

    InputPort & getInputPort() { return input;}
    OutputPort & getOutputPort() { return output;}

protected:
    bool has_input = false;
    bool has_process_data = false;
    Chunk current_chunk;
    InputPort & input;
    OutputPort & output;
};

3. MySink

class MySink : public ISink
{
public:
    String getName() const override { return "MySinker";}

    MySink() : ISink(Block({ColumnWithTypeAndName{ColumnUInt64::create(), std::make_shared<DataTypeUInt64>(), "number"}})) { }

private:
    WriteBufferFromFileDescriptor out{STDOUT_FILENO};
    FormatSettings settings;

    void consume(Chunk chunk) override
    {size_t rows = chunk.getNumRows();
        size_t columns = chunk.getNumColumns();

        for (size_t row_num = 0; row_num < rows; ++row_num)
        {writeString("prefix-", out);
            for (size_t column_num = 0; column_num < columns; ++column_num)
            {if (column_num != 0)
                    writeChar('\t', out);
                getPort()
                    .getHeader()
                    .getByPosition(column_num)
                    .type->serializeAsText(*chunk.getColumns()[column_num], row_num, out, settings);
            }
            writeChar('\n', out);
        }

        out.next();}
};

4. DAG Scheduler

int main(int, char **)
{auto source0 = std::make_shared<MySource>(5);
    auto add0 = std::make_shared<MyAddTransformer>();
    auto sinker0 = std::make_shared<MySink>();

    /// Connect.
    connect(source0->getPort(), add0->getInputPort());
    connect(add0->getOutputPort(), sinker0->getPort());

    std::vector<ProcessorPtr> processors = {source0, add0, sinker0};
    PipelineExecutor executor(processors);
    executor.execute(1);
}

总结

从开发者角度看还是比较复杂，状态迁徙还须要开发者本人管制，不过 upstream 曾经做了大量的根底工作，比方对 source 的封装 ISource，对 sink 的封装 ISink，还有一个根底的 ISimpleTransform，让开发者在下层应用 processor 时更加容易，能够积木式搭建出本人想要的 pipeline。

ClickHouse 的 transformer 数据单元是 Chunk，transformer 对上游 OutPort 流过来的 Chunk 进行加工，而后输入给上游的 InPort，图连通式的流水线并行工作，让 CPU 尽量满负荷工作。

当一个 SQL 被解析成 AST 后，ClickHouse 依据 AST 构建 Query Plan，而后依据 QueryPlan 构建出 pipeline，最初由 processor 负责调度和执行。

目前，ClickHouse 新版本曾经默认开启 QueryPipeline，同时这块代码也在不停的迭代。

欢送关注我的微信公众号【数据库内核】：分享支流开源数据库和存储引擎相干技术。