前言
在《US3元数据改造（上）》中，我们介绍了US3的新版本元数据服务UKV-Meta，UKV-Meta是基于我们自研的分布式计算存储分离的KV系统UKV研发的对象存储元数据服务，下面我们将介绍一下UKV及其相关组件。
URocksDB
I.简介
URocksDB是UKV存储引擎, 是US3研发小组针对开源RocksDB定制化开发的Key-Value存储引擎。
II.RocksDB
LevelDB是由Google开源的，基于LSM Tree的单机KV数据库，其特点是高效，代码简洁而优美。RocksDB则是Facebook基于LevelDB改造的，它在Level的基础上加了很多实用的功能，例如Column Family等，具体的差别大家可以Google，也可以实际体验一下，这里就不再赘述了。
RocksDB目前已经运用在许多海内外知名的项目中，例如TiKV，MyRocksDB，CrockRoachDB等。
RocksDB使用上的缺点
RocksDB是通过WAL来保证数据持久性的，RocksDB先将数据写入磁盘上的WAL，再将数据写入内存中的Memtable中，当Memtable达到大小阈值（或者WAL的大小阈值），Memtable中的内容会被Flush成有序的SST文件持久化，WAL也会切换成新的WAL（代表旧的数据已被持久化，避免WAL过大）。
当RocksDB出现问题当机/重启后，可以通过重做WAL来使RocksDB内存中未持久化的数据恢复到之前的状态。
但是这里存在两个问题:
1、RocksDB读取WAL是线性读取的, 当为了读性能把Memtable设置的足够大时，WAL也可能变得很大（Flush频率下降），此时如果发生当机重启，RocksDB需要足够长的时间来恢复。
2、如果机器硬盘出现损坏，WAL文件本身被破坏，那么就会出现数据损坏。即使做了Raid，也需要很长时间来恢复数据。
因此RocksDB的可用性是个大问题。
另外由于LSM架构，RocksDB的读性能也会存在问题。
怎么解决？
Share Nothing
为了满足数据一致性这一基本要求，大部分的解决方案都是将一致性协议置于RocksDB之上，每份数据通过一致性协议提交到多个处于不同机器的RocksDB实例中，以保证数据的可靠性和服务的可用性。
典型如TiKV:
TiKV使用3个RocksDB组成一个Group，存储同一份数据，实例与实例之间不共享任何资源（CPU、内存、存储），即典型的Share Nothing模式。一旦有一实例数据有损失，可通过另外的实例迁移/同步日志，来做恢复。
这种模式解决了可用性问题，也有不错的扩展性。
但也存在缺点：
•目前CPU的成本偏高，是我们在实际业务中重点关注的成本优化点之一。而RocksDB（LSM Tree架构）的一大问题就是写放大。每个RocksDB为了提高读性能、降低存储大小，都会进行不定期Compaction(将数据读出来重新Decode/Encode，再写入磁盘)，编解码本身会消耗大量的CPU资源。而这样的多份（一般3份）写入RocksDB，等于CPU消耗确定会放大3倍。并且写放大由于提高了写的次数，即提高SSD的擦写次数，会显著减少SSD的寿命，提高系统的成本。
•这种架构计算与存储是耦合在一起的，无论是计算先达到瓶颈，还是存储先达到瓶颈，两种状况虽然不同，时间点也不一致。但通常不管哪种情况都是加机器，因此就会存在不少浪费。
•不易扩展：计算和存储耦合模式下，存储扩展通常需要迁移大量数据。
存算分离
将数据存储于分布式文件系统中，由其保证数据的一致性和存储的扩容，而计算节点仅仅处理数据的写入和读取。
URocksDB使用自研的分布式存储服务Manul作为底层的存储，Manul具备数据高可靠，服务高可用的特性, 拥有自动容灾、扩容等功能。这样当主节点写入一份数据时，Manul会自动做三副本同步数据，而从节点也能很快同步到主节点做好的数据，无需再多做几次重复的Flush或者Compaction。
当存储节点容量不够时，可单独加入新的存储节点，Manul能够自动平衡数据。
当计算节点达到瓶颈时，URocksDB拥有独特的热点分裂功能，在无需做数据迁移的情况下即可快速增加计算节点，降低热点压力。
此时就能够更精细化的运营计算资源和存储资源，降低业务成本。
URocksDB热备
RocksDB是支持Read Only模式的，但是只是类似于读一个快照，并不能读取到主节点DB的最新数据。我们实现了RocksDB Secondary Instance（以下简称RSI）模式，能够通过底层分布式存储系统实时的读到另一个RocksDB最新写入的数据，使得从节点不仅能与主节点共享一份持久化文件数据，还能保持从节点内存数据紧紧跟随主节点，提供读取能力，和快速容灾能力。
RSI如何做到数据的同步？
利用底层存储分布式的特点，无论在哪个节点，从节点都能看到与主节点一致的数据，因而可以由从节点定期Tail Read并回放主节点的WAL文件和Manifest文件至其内存中，以跟上主节点的内存中最近的数据。
RSI容灾
如果直接重启主节点，那么由于LSM架构的缺陷，主节点必须回放所有WAL日志至内存中后，才能对外提供服务。但是只读的从节点在同步数据后，其Memtable中的数据应与主一致。由于从节点不断的Tail Read主节点写下的WAL日志，因此从节点只需要先Tail Read 主节点写入最新的WAL日志即可同步好数据。然后新建一个主节点对象，再将内存中的Memtable和VersionSet切过去即可。
原生RocksDB在重启时，会先加载所有的WAL日志至内存中，再将内存中的Memtable全部Flush至Level 0文件。这样RocksDB就能获得一个“干净”的Memtable，然后对外提供服务。但是如果Memtable很大很多，那么Flush将会占用很多的时间。研究了RocksDB的SwitchWAL的过程后，通过代码改造，把这一部分移动到后台线程去做了（即把加载的Memtable转为只读的Immemtable）。
当主节点挂掉时，从节点内存中即有最新的写入数据，所以从节点抢到ZK的主后，即可将自己从只读节点转为可写节点，同时因为从同步Manifest文件，从已有所有的数据文件信息（与之前的主是同一份），无需进行数据迁移，因此可立刻对外提供服务。
采用此种优化后，我们线上的节点容灾时间大幅度降低，主从切换P99达到100ms内。
UKV
UKV是UCloud优刻得自研的计算存储分离的分布式KV存储系统。其存储底座为分布式统一存储Manul，Manul是具备自动数据平衡、异构介质存储、EC存储等功能的高性能、高可用、分布式存储服务。
UKV提供了集群管理服务，快速备份等常规功能，还针对US3元数据服务设计了数据结构，使其在UCloud优刻得日常的业务场景下提供更优秀的性能。
UKV使用UCloud优刻得自研的、由开源RocksDB定制化的URocksDB作为计算节点，同时依托Manul，实现了主从热备，热点节点快速分裂等特色功能。
热点分裂
由于UKV采用Range Sharding（因为对象存储有许多的列表服务，会有大量的范围读请求，因为我们采用Range Sharding来满足此项需求），所以比较容易出现热点问题，同时我们也需要集群的横向扩展能力，以保证集群服务能力，所以UCloud优刻得为UKV实现了热点分裂的功能。
设计原则:
1、服务可用性
– 用户服务不可长时间停止
2、数据完整性
– 元数据完整性不容有误
3、失败回滚处理
– 有任何预期外状态能兜得住
4、自动化
– 自动检测热点节点做分裂，自动挑选空闲机器节点做目标
分裂流程
首先Range信息是持久化在ConfigServer集群的。UKV启动时，如果它是Active节点，ConfigServer会给其下发Range。UKV会与ConfigServer保持心跳，不断上传节点信息，包括容量、QPS、机器状态。ConfigServer根据其状态判断节点是否触发热点分裂，如果触发，则会选择一个空闲节点作为目标端。
分裂主要分为四个阶段：
1.SPLITTING_BEGIN
ConfigServer发起SplitRequest
2.HARDLINK_BEGIN
UKVRequest定期更新其硬链状态（向ConfigServer发送请求，如成功顺便带上计算的Range）
3.TARGET_OPEN
ConfigServer向Target发起OpenRequest请求（Target Open但不启动Compaction）
4.OPEN_COMPACTION_FILTER
ConfigServer使用心跳来让Source和Target开启Compaction Filter
我们主要应用计算存储分离的能力，利用硬链功能和RocksDB的Compaction特性，来保证数据不移动，且能过滤非Range数据。
分裂时间
我们单节点大小上限设置为256G，实际线上300ms以内就可完成分裂，配合上上层的重试，分裂过程中用户是完全无感知的。
数据迁移
由于新老列表数据存储结构不一致（新的是字典序），老的是先目录再文件，所以还做了列表服务Proxy的兼容开发, 避免上层业务改动
以现有扩容方式，无缝加入UKV-Meta，缩小影响范围。
我们研发了专用的Migration服务来为我们的UKV-Meta进行迁移，将存在于老架构的元数据迁移至UKV-Meta，以便将老架构占用的机器下机，降低业务成本。
Migration服务可以在不影响用户业务的情况下，安全的进行数据热迁移，保证数据的一致性，同时还具备迁移数据实时校验功能，防止迁移过程中出现问题。
总结
由于当前芯片、机柜等硬件资源价格高昂，使得云计算公司对CPU资源、存储资源的使用提出了更高、更精细化的需求。计算存储耦合的方式在扩容集群、扩充CPU、存储资源时，不仅会引发数据的Reshuffle，还会消耗比较大的网络带宽、以及CPU资源。
通过分离存储资源、计算资源，独立规划存储、计算的资源规格和容量，使得计算资源的扩容、缩容、释放，均可以比较快的完成，并且不会带来额外的数据搬迁代价。存储、计算也可以更好的结合各自的特征，选择更适合自己的资源规格和设计。
