背景

阿里云InfluxDB®是阿里云基于开源版InfluxDB打造的一款时序数据库产品，提供更稳定的持续运行状态、更丰富强大的时序数据计算能力。在现有的单节点版本之外，阿里云InfluxDB®团队还将推出多节点的高可用版本。

我们知道现有的开源版InfluxDB只提供单节点的能力，早期开源的集群版本功能不完善、且社区不再提供更新与支持。经过对官网商业版InfluxDB现有文档的研究，我们猜测在商业版InfluxDB集群方案中，meta信息集群是基于一致性协议Raft做同步的，而数据是异步复制的。这种分离的方式虽然有优点，但也引起了一系列的一致性问题，在一些公开的文档中，官方也承认这种数据复制方案并不令人满意。

因此，团队在参考多项技术选型后，决定采用最为广泛使用并有较长历史积累的ETCD/Raft作为核心组件实现阿里云InfluxDB®的Raft内核，对用户所有的写入或一致性读请求直接进行Raft同步（不做meta信息同步与数据写入在一致性过程中的拆分），保证多节点高可用版本拥有满足强一致性要求的能力。

有幸笔者参与到多节点的高可用版本的开发中，期间遇到非常多的挑战与困难。其中一项挑战是ETCD的Raft框架移植过程中，在移除了ETCD自身较为复杂、对时序数据库没有太多作用的Raft日志模块后，所带来的一系列问题。本文就业界Raft日志的几种不同实现方案做讨论，并提出一种自研的Raft HybridStorage方案。

业内方案

ETCD

由于我们采用了ETCD/Raft的方案，绕不开讨论一下ETCD本家的Raft日志实现方式。

官网对Raft的基本处理流程总结参考下图所示，协议细节本文不做扩展：

对于ETCD的Raft日志，主要包含两个主要部分：文件部分（WAL）、内存存储部分（MemoryStorage）。

文件部分（WAL），是ETCD Raft过程所用的日志文件。Raft过程中收到的日志条目，都会记录在WAL日志文件中。该文件只会追加，不会重写和覆盖。

内存存储部分（MemoryStorage），主要用于存储Raft过程用到的日志条目一段较新的日志，可能包含一部分已共识的日志和一些尚未共识的日志条目。由于是内存维护，可以灵活的重写替换。MemoryStorage有两种方式清理释放内存：第一种是compact操作，对appliedId之前的日志进行清理，释放内存；第二种是周期snapshot操作，该操作会创建snapshot那一时刻的ETCD全局数据状态并持久化，同时清理内存中的日志。

在最新的ETCD 3.3代码仓库中，ETCD已经将Raft日志文件部分（WAL）和Raft日志内存存储部分（MemoryStorage）都抽象提升到了与Raft节点（Node）、Raft节点id以及Raft集群其他节点信息（*membership.RaftCluster）平级的Server层级，这与老版本的ETCD代码架构有较大区别，在老版本中Raft WAL与MemoryStorage都仅仅只是Raft节点（Node）的成员变量。

一般情况下，一条Raft日志的文件部分与内存存储部分配合产生作用，写入时先写进WAL，保证持久化；随之马上追加到MemoryStorage中，保证热数据的高效读取。

无论是文件部分还是内存存储部分，其存储的主要数据结构一致，都是raftpb.Entry。一条log Entry主要包含以下几个信息：

参数	描述
Term	leader的任期号
Index	当前日志索引
Type	日志类型
Data	日志内容

此外，ETCD Raft日志的文件部分（WAL）还会存储针对ETCD设计的一些额外信息，比如日志类型、checksum等等。

CockroachDB

CockroachDB是一款开源的分布式数据库，具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，又保持了传统数据库支持的ACID和SQL等，还支持跨地域、去中 心、高并发、多副本强一致和高可用等特性。

CockroachDB的一致性机制也是基于Raft协议：单个Range的多个副本通过Raft协议进行数据同步。Raft协议将所有的请求以Raft Log的形式串行化并由Leader同步给Follower，当绝大多数副本写Raft Log成功后，该Raft Log会标记为Committed状态，并Apply到状态机。

我们来分析一下CockroachDB Raft机制的关键代码，可以很明显的观察到也是从鼻祖ETCD的Raft框架移植而来。但是CockroachDB删除了ETCD Raft日志的文件存储部分，将Raft日志全部写入RocksDB，同时自研一套热数据缓存（raftentry.Cache），利用raftentry.Cache与RocksDB自身的读写能力（包括RocksDB的读缓存）来保证对日志的读写性能。

此外，Raft流程中的创建snapshot操作也是直接保存到RocksDB。这样实现的原因，个人推测是可能由于CockroachDB底层数据存储使用的就是RocksDB，直接使用RocksDB的能力读写WAL或者存取snapshot相对简单，不需要再额外开发适用于CockroachDB特性的Raft日志模块了。

自研HybridStorage

移除snapshot

在阿里云InfluxDB多节点高可用方案实现过程中，我们采用了ETCD/Raft作为核心组件，根据移植过程中的探索与InfluxDB实际需要，移除了原生的snapshot过程。同时放弃原生的日志文件部分WAL，而改用自研方案。

为什么移除snapshot呢？原来在Raft的流程中，为了防止Raft日志的无限增加，会每隔一段时间做snapshot，早于snapshot index的Raft日志请求，将直接用snapshot回应。然而我们的单Raft环架构如果要做snapshot，就是对整个InfluxDB做，将非常消耗资源和影响性能，而且过程中要锁死整个InfluxDB，这都是不能让人接受的。所以我们暂时不启用snapshot功能，而是存储固定数量的、较多的Raft日志文件备用。

自研的Raft日志文件模块会周期清理最早的日志防止磁盘开销过大，当某个节点下线的时间并不过长时，其他正常节点上存储的日志文件如果充足，则足够满足它追取落后的数据。但如果真的发生单节点宕机太长，正常节点的日志文件已出现被清理而不足故障节点追取数据时，我们将利用InfluxDB的backup和restore工具，将落后节点还原至被Raft日志涵盖的较新的状态，然后再做追取。

在我们的场景下，ETCD自身的WAL模块并不适用于InfluxDB。ETCD的WAL是纯追加模式的，当故障恢复时，正常节点要相应落后节点的日志请求时，就有必要分析并提取出相同index且不同term中那条最新的日志，同时InfluxDB的一条entry可能包含超过20M的时序数据，这对于非kv模式的时序数据库而言是非常大的磁盘开销。

HybridStorage设计

我们自研的Raft日志模块命名为HybridStorage，即意为内存与文件混合存取，内存保留最新热数据，文件保证全部日志落盘，内存、文件追加操作高度一致。

HybridStorage的设计思路是这样的：
（1）保留MemoryStorage：为了保持热数据的读取效率，内存中的MemoryStorage会保留作为热数据cache提升性能，但是周期清理其中最早的数据，防止内存消耗过大。
（2）重新设计WAL：WAL不再是像ETCD那样的纯追加模式、也不需要引入类似RocksDB这样重的读写引擎。新增的日志在MemoryStorage与WAL都会保存，WAL文件中最新内容始终与MemoryStorage保持完全一致。

一般情况下，HybridStorage新增不同index的日志条目时，需要在写内存日志时同时操作文件执行类似的增减。正常写入流程如下图所示：

当出现了同index不同term的日志条目的情况，此时执行truncate操作，截断对应文件位置之后一直到文件尾部的全部日志，然后重新用append方式写入最新term编号的日志，操作逻辑上十分清晰，不存在Update文件中间的某个位置的操作。

例如在一组Raft日志执行append操作时，出现了如下图所示的同index（37、38、39）不同term的日志条目的情况。在MemoryStorage的处理方式是：找到对应index位置的内存位置（内存位置37），并抛弃从位置A以后的全部旧日志占用的内存数据（因为在Raft机制中，这种情况下内存位置37以后的那些旧日志都是无效的，无需保留），然后拼接上本次append操作的全部新日志。在自研WAL也需要执行类似的操作，找到WAL文件中对应index的位置（文件位置37），删除从文件位置37之后的所有文件内容，并写入最新的日志。如下图分析：

方案对比

ETCD的方案，Raft日志有2个部分，文件与内存，文件部分因为只有追加模式，因此并不是每一条日志都是有效的，当出现同index不同term的日志条目时，只有最新的term之后的日志是生效的。配合snapshot机制，非常适合ETCD这样的kv存储系统。但对于InfluxDB高可用版本而言，snapshot将非常消耗资源和影响性能，而且过程中要锁死整个InfluxDB。同时，一次Raft流程的一条entry可能包含超过20M的时序数据。所以这种方案不适合。

CockroachDB的方案，看似偷懒使用了RocksDB的能力，但因其底层存储引擎也是RocksDB，所以无何厚非。但对于我们这样需要Raft一致性协议的时序数据库而言，引入RocksDB未免过重了。

自研的Raft HybridStorage是比较符合阿里云InfluxDB®的场景的，本身模块设计轻便简介，内存保留了热数据缓存，文件使用接近ETCD append only的方式，遇到同index不同term的日志条目时执行truncate操作，删除冗余与无效数据，降低了磁盘压力。

总结

本文对比了业内常见的两种Raft日志的实现方案，也展示了阿里云InfluxDB®团队自研的HybridStorage方案。在后续开发过程中，团队内还会对自研Raft HybridStorage进行多项优化，例如异步写、日志文件索引、读取逻辑优化等等。也欢迎读者提出自己的解决方案。相信阿里云InfluxDB®团队在技术积累与沉淀方面会越做越好，成为时序数据库技术领导者。

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