Starrocks Compaction的分析

背景

本文基于 Starrocks 3.1.7

结论

Starrocks 会启动一个线程周期性的去进行Compaction，该周期间隔为 200 MS, 该Compaction以table的partition为切入点，tablet(也就是bucket)为粒度进行task的创建。

分析

CompactionMgr start 方法会启动一个CompactionScheduler 用来启动一个 合并的周期性任务.
这里的周期会由 LOOP_INTERVAL_MS参数控制，默认是 200ms.
然后每个周期内会调用 runOneCycle 方法:

    protected void runOneCycle() {
        cleanPartition();

        // Schedule compaction tasks only when this is a leader FE and all edit logs have finished replay.
        // In order to ensure that the input rowsets of compaction still exists when doing publishing version, it is
        // necessary to ensure that the compaction task of the same partition is executed serially, that is, the next
        // compaction task can be executed only after the status of the previous compaction task changes to visible or
        // canceled.
        if (stateMgr.isLeader() && stateMgr.isReady() && allCommittedCompactionsBeforeRestartHaveFinished()) {
            schedule();
            history.changeMaxSize(Config.lake_compaction_history_size);
            failHistory.changeMaxSize(Config.lake_compaction_fail_history_size);
        }
    }

• cleanPartition 这里会清除无效的分区，便于后续进行Compaction
• 这里会有个 FE leader的判断（这里所涉及到的GlobalStateMgr只是单个FE的状态）,只有是leader节点才可以进行Compaction，最主要的逻辑还是在schedule
  方法中：

    for (Iterator<Map.Entry<PartitionIdentifier, CompactionJob>> iterator = runningCompactions.entrySet().iterator();
    ...
    if (job.isCompleted()) {
        job.getPartition().setMinRetainVersion(0);
        try {
            commitCompaction(partition, job);
            assert job.transactionHasCommitted();
        } catch (Exception e) {
            ...
        }
    } else if (job.isFailed()) {
        job.getPartition().setMinRetainVersion(0);
        errorMsg = Objects.requireNonNull(job.getFailMessage(), "getFailMessage() is null");
        job.abort(); // Abort any executing task, if present.
    }
  
    if (errorMsg != null) {
        iterator.remove();
        job.finish();
        failHistory.offer(CompactionRecord.build(job, errorMsg));
        compactionManager.enableCompactionAfter(partition, MIN_COMPACTION_INTERVAL_MS_ON_FAILURE);
        abortTransactionIgnoreException(partition.getDbId(), job.getTxnId(), errorMsg);
        continue;
    }
    ...
    int index = 0;
    int compactionLimit = compactionTaskLimit();
    int numRunningTasks = runningCompactions.values().stream().mapToInt(CompactionJob::getNumTabletCompactionTasks).sum();
    if (numRunningTasks >= compactionLimit) {
        return;
    }
  
    List<PartitionIdentifier> partitions = compactionManager.choosePartitionsToCompact(runningCompactions.keySet());
    while (numRunningTasks < compactionLimit && index < partitions.size()) {
        PartitionIdentifier partition = partitions.get(index++);
        CompactionJob job = startCompaction(partition);
        if (job == null) {
            continue;
        }
        numRunningTasks += job.getNumTabletCompactionTasks();
        runningCompactions.put(partition, job);
        if (LOG.isDebugEnabled()) {
            LOG.debug("Created new compaction job. partition={} txnId={}", partition, job.getTxnId());
        }
    }
            
  

  • 选取正在进行的Compaction的job,如果该任务完成了compaction(每个tablets都完成了compaction) ，但是事务没有提交，则完成compaction事务的提交，
    否则如果任务失败了，则abort该job。最终会把该任务从runnning队列中移除掉。如果是失败任务的话，还会记录到failHistory中，并会重新进行Compaction的任务的延迟提交（延迟间隔为LOOP_INTERVAL_MS*10，其中LOOP_INTERVAL_MS 为200ms）

  • 如果Compaction事务已经提交了，则会记录到history中，并会重新进行Compaction的任务的延迟提交（延迟间隔为LOOP_INTERVAL_MS*2，其中LOOP_INTERVAL_MS 为200ms）

  • 处理完正在运行的Compaction任务后，会构建当前的Compaction任务

    • 首先会通过compactionTaskLimit方法获取本次Compaction任务的个数限制，如果lake_compaction_max_tasks大于等于0，则会根据lake_compaction_max_tasks配置来，否则会根据系统的BE数和CN数乘以16来计算。
    • 如果 运行的task（以Tablets为粒度计数的）大于了该compactionTaskLimit，则此次Compaction结束,否则继续下一步
    • compactionManager.choosePartitionsToCompact 从已有的分区中。并且排除掉 runningCompactions里正在运行的Compaction任务中涉及的partition。
      choosePartitionsToCompact 涉及到Sorter（默认ScoreSorter） 和selector（ScoreSelector），
      ScoreSelector 会选择 lake_compaction_score_selector_min_score(默认为10)并且到了合并的时间的分区
      ScoreSorter 会按照compactionScore 从高到低进行排序
    • 对于每一个被选出来的分区，会进行调用startCompaction方法进行compaction任务的构建
      这里会调用collectPartitionTablets方法，用来选择tablet以及对应的该tablet对应的backend
    • 调用createCompactionTasks创建CompactionTask,这里有多少个backend就有多少个task
      调用thrift rpc服务往对应的backend发送Compact请求,并组装成CompactionJob

        List<CompactionTask> tasks = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<Long, List<Long>> entry : beToTablets.entrySet()) {
            ComputeNode node = systemInfoService.getBackendOrComputeNode(entry.getKey());
            if (node == null) {
                throw new UserException("Node " + entry.getKey() + " has been dropped");
            }
      
            LakeService service = BrpcProxy.getLakeService(node.getHost(), node.getBrpcPort());
      
            CompactRequest request = new CompactRequest();
            request.tabletIds = entry.getValue();
            request.txnId = txnId;
            request.version = currentVersion;
            request.timeoutMs = LakeService.TIMEOUT_COMPACT;
      
            CompactionTask task = new CompactionTask(node.getId(), service, request);
            tasks.add(task);
        }
        return tasks;
      

  • 累计numRunningTasks计数，便于控制Compaction的并发执行，并且回放到 runningCompactions中

其他

前文提到的 一些 FE的配置 ，如lake_compaction_max_tasks 都是可以配置的，
可以通过 命令* admin set frontend config (“lake_compaction_max_tasks” = “0”);* ，具体的参考ADMIN_SET_CONFIG,
注意： 这个命令只是修改了当前内存中的变量的值，如果需要永久的修改，需要配置到fe.conf中