声明

文章发布于CSDN

cassandra concurrent 具体实现

cassandra并发技术文中介绍了java的concurrent实现,这里介绍cassandra如何基于java实现cassandra并发包。

Figure1——cassandra并发实现

  1. cassandra各个Stage是通过StageManger来进行管理的,StageManager 有个内部类ExecuteOnlyExecutor。

  2. ExecuteOnlyExecutor继承了ThreadPoolExecutor,实现了cassandra的LocalAwareExecutorSerivce接口

  3. LocalAwareExecutorService继承了Java的ExecutorService,构建了基本的任务模型。添加了两个自己的方法.

    execute方法用于trace跟踪。

    public void execute(Runnable command, ExecutorLocals locals);
    public void maybeExecuteImmediately(Runnable command);
    

    对于Executor中的默认execute方法,和LocalAwareExecutorSerive中的execute方法都是new 一个task,然后将task添加到queue中。而maybeExecuteImmedicatly方法则是判断下是否有正在执行的task或者work,如果没有则直接执行,而不添加到队列中。

    public void maybeExecuteImmediately(Runnable command)
    {
        //comment1
        FutureTask<?> ft = newTaskFor(command, null);
        if (!takeWorkPermit(false))
        {
            addTask(ft);
        }
        else
        {
            try
            {
                ft.run();
            }
            finally
            {
                returnWorkPermit();
                maybeSchedule();
            }
        }
    }
    
  4. AbstractLocalAwareExecutorService实现LocalAwareExecutorSerive接口,提供了executor的实现以及ExecutorServie接口中的关于生命周期管理的方法实现,如submit,shoudown等方法。添加了addTask,和任务完成的方法onCompletion。

  5. SEPExecutor实现了LocalAwareExecutorService类,提供了addTask,onCompletion,maybeExecuteImmediately等方法的实现。同时负责队列的管理

  6. SharedExecutorPool,线程池管理,用来管理Executor

cassandra write

cassandra写操作涉及到MutationStage,FlushWriter,MemtablePostFlusher,ReplicateOnWriteStage

MutationStage

Figure2 cassandra mutation change(coordinator)





cassandra mutation时序图如上图所示。前面几个都是线程调用和request的”翻译”重点是最后一个类的执行StorageProxy.在#comment1处,cassandra对batch change 和涉及到view更新 与单条的insert操作进行了区分。

  • Single

    Coordinator:将request同时发给所有replicate节点

    Replicate:

    1.写数据到commitlog

    2. 写数据到MemTable

    3. 如果写操作是个delete操作,在commitlog和MemTable中添加墓碑tombstone

    4. 如果使用了row caching,需要失效这行的缓存

    5. 发送应答request到coordinator

  • View/Batch

    View是和Table绑定在一起的,所以要确保两者是一起更新的。cassandra通过batch log 来实现。无论write consistency level 是多少,batch log 要确保change写入到了quorum份replicate.

    Coordinator:创建batch log,确保quorum份replicate node写入change,客户端的响应仍然是按照write consistency level;将request同时发给所有replicate 节点。

    Replicate:完整调用栈见Figure3

    1. 获得partition 的锁,确保batch/view 的write request是串行化(BatchManger.store#comment1 处)
    2. 如果是视图,则需要读取partition 数据,生成物化视图的增量变化
    3. 写 commit log
    4. 生成batch log
    5. 存储batch log
    6. 发送batch的second write/物化视图的更新到相应的replicate node。因为batch/视图更新 等多条记录可能不在同一个replicate上
    7. 写MemTable
    8. 其他record的replicate会写更新,然后发送response到first record replicate node 上

      //BatchManager.store()

      public static void store(Batch batch, boolean durableWrites) {
      RowUpdateBuilder builder = new RowUpdateBuilder(SystemKeyspace.Batches, batch.creationTime, batch.id)
              .clustering().add("version", MessagingService.current_version);
      
      for (ByteBuffer mutation : batch.encodedMutations)
          builder.addListEntry("mutations", mutation);
      
      for (Mutation mutation : batch.decodedMutations) {
          try (DataOutputBuffer buffer = new DataOutputBuffer()) {
              //comment1 串行化多个mutation改变
              Mutation.serializer.serialize(mutation, buffer, MessagingService.current_version);
              builder.addListEntry("mutations", buffer.buffer());
          } catch (IOException e) {
              // shouldn't happen
              throw new AssertionError(e);
          }
      }
      
      builder.build().apply(durableWrites);
      }
      

      Figure3 cassandra mutation change(replicate)

FlushWriter&&MemtablePostFlusher

FlushWriter Stage 就是将数据从MemTable flush到SSTable中。有三种事件会导致发生

1. memtable 超过了设定的大小

2. nodetool flush

3. commit log 超过了设定的大小

ColumnFamilyStore.switchMemtable方法将Memtable flush到SSTable中.

public ListenableFuture<CommitLogPosition> switchMemtable()
{
    synchronized (data)
    {
        logFlush();
        Flush flush = new Flush(false);
        flushExecutor.execute(flush);
        ListenableFutureTask<CommitLogPosition> task = ListenableFutureTask.create(flush.postFlush);
        postFlushExecutor.submit(task);
        return task;
    }
}

flushExecutor,postFlushExecutor都JMX相关的ThreadPool,因为需要将相关的metrics通过JMX暴露出去

flushExecutor = new JMXEnabledThreadPoolExecutor(1,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),new NamedThreadFactory("MemtableFlushWriter"),"internal");

postFlushExecutor = new JMXEnabledThreadPoolExecutor(1,StageManager.KEEPALIVE,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),new NamedThreadFactory("MemtablePostFlush"),"internal");

参考

https://wiki.apache.org/cassandra/WritePathForUsers

http://www.mikeperham.com/2010/03/13/cassandra-internals-writing/

号外

打算翻译cassandra官方文档,有兴趣的小伙伴可以一起加入

cassandra官方文档翻译

加入cassandra学习群,一起学习

从Stage角度看cassandra write的更多相关文章

  1. Android IOS WebRTC 音视频开发总结(四八)-- 从商业和技术的角度看视频行业的机会

    本文主要从不同角度介绍视频行业的机会,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注个人微信公众号blacker ----------------------------- ...

  2. 【阿里云产品公测】以开发者角度看ACE服务『ACE应用构建指南』

    作者:阿里云用户mr_wid ,z)NKt#   @I6A9do   如果感觉该评测对您有所帮助, 欢迎投票给本文: UO<claV   RsfTUb)<   投票标题:  28.[阿里云 ...

  3. [置顶] 从引爆点的角度看360随身wifi的发展

    从引爆点的角度看360随身wifi的发展 不到一个月的时间,随身wifi预定量就数百万.它的引爆点在哪里,为什么相同的产品这么多它却能火起来,通过对随身wifi的了解和我知识层面分析,主要是因为随身w ...

  4. 站在Java的角度看LinkedList

    站在Java的角度看,玩队列不就是玩对象引用对象嘛! public class LinkedList<E> implements List<E>, Deque<E> ...

  5. 从源码的角度看 React JS 中批量更新 State 的策略(下)

    这篇文章我们继续从源码的角度学习 React JS 中的批量更新 State 的策略,供我们继续深入学习研究 React 之用. 前置文章列表 深入理解 React JS 中的 setState 从源 ...

  6. 从线程模型的角度看Netty的高性能

    转载:Netty(二) 从线程模型的角度看 Netty 为什么是高性能的? 传统 IO 在 Netty 以及 NIO 出现之前,我们写 IO 应用其实用的都是用 java.io.* 下所提供的包. 比 ...

  7. INDEX--从数据存放的角度看索引2

    在上次<INDEX--从数据存放的角度看索引>中,我们说到"唯一非聚集索引"和“非唯一非聚集索引”在存储上有一个明显的差别:唯一非聚集索引的非叶子节点上不会包含RID的 ...

  8. 从JDK源码角度看Short

    概况 Java的Short类主要的作用就是对基本类型short进行封装,提供了一些处理short类型的方法,比如short到String类型的转换方法或String类型到short类型的转换方法,当然 ...

  9. 从JDK源码角度看Byte

    Java的Byte类主要的作用就是对基本类型byte进行封装,提供了一些处理byte类型的方法,比如byte到String类型的转换方法或String类型到byte类型的转换方法,当然也包含与其他类型 ...

随机推荐

  1. 盒子浮动float

    一.float的基本规律 规律1: 标准流模型中的块级盒子,默认宽度100%: 而浮动的块级盒子,宽度不会自动伸展,而是由内容(文字.padding)撑开: 浮动后的行级元素,可以设置宽度高度等属性. ...

  2. Redis Cluster 4.0 on CentOS 6.9 搭建

    集群简介 Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令, 因为执行这些命令需 ...

  3. 参考用bat文件

    @echo off rem *************** start of 'main' set DEBUG= " (set TRACE=echo) else (set TRACE=rem ...

  4. ActiveMQ笔记:源码分析

    本文对ActiveMQ的启动过程,以及BrokerService,TransportConnector和NetworkConnector等几个重要的模块的代码做一个简要的分析. 启动过程 如果要快速地 ...

  5. ABP领域层知识回顾之---仓储

    1. 前言  在上一篇博文中 http://www.cnblogs.com/xiyin/p/6810350.html 我们讲到了ABP领域层的实体,这篇博文继续讲ABP的领域层,这篇博文的主题是ABP ...

  6. [COGS 2258][HZOI 2015]复仇的序幕曲

    Description 你还梦不梦痛不痛,回忆这么重你怎么背得动 ----序言 当年的战火硝烟已经渐渐远去,可仇恨却在阿凯蒂王子的心中越来越深 他的叔父三年前谋权篡位,逼宫杀死了他的父王,用铁血手腕平 ...

  7. codeforces 868B Race Against Time

    Have you ever tried to explain to the coordinator, why it is eight hours to the contest and not a si ...

  8. bzoj3198[Sdoi2013]spring 容斥+hash

    3198: [Sdoi2013]spring Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 1143  Solved: 366[Submit][Sta ...

  9. 基于 HTML5 的 WebGL 3D 智能楼宇监控系统

    前言 智能监控的领域已经涉及到了各大领域,工控.电信.电力.轨道交通.航天航空等等,为了减少人员的消耗,监控系统必不可少.之前我写过一篇 2D 的智能地铁监控系统广受好评,突然觉得,既然 2D 的这么 ...

  10. ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库

    ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库. 与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同,ZhuSuan 的特点是深入到贝叶斯推理中,从而支持各种生成模式:传 ...