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0 新一代架构突破------从 “集中汇总” 到 “分布式协同”KaiwuDB V
x 版本中的分布式执行引擎传统架构采用的是管理节点Master Engine即 ME— 执行节点TS Engine二级架构的集中式设计• 通信链路ME 向各执行节点下发 Flowspec 任务执行节点间无直接通信链路所有交互均通过 ME 中转。
• 计算汇总所有执行节点计算结果需全量回传至 ME由 ME 承担二次汇总计算职责。
为了减少冗余编解码的操作以及传输与计算的开销进一步提升分布式执行的性能KaiwuDB 在 V
0 中将新一代架构通过四项核心改造实现架构层面的突破性升级其关键组件与数据流转逻辑如下。
基于 Pipeline 架构释放并行潜力提升扩展弹性支撑高并发查询调度满足 AP 场景横向扩展需求。
采用 Pipeline 流式执行架构通过任务拆分与流水线化执行实现单设备高效并行引入优先级调度机制支持资源弹性分配与高优先级任务倾斜。
查询并发承载能力大幅提升架构扩展性适配从百级到万级查询的弹性需求资源利用率显著提高。
统一编码强化效率与兼容性提速大数据处理统一编码标准提升大规模数据集传输与处理效率。
标准化采用 DataChunk 作为默认执行编码依托其统一规范与高效的序列化 / 反序列化特性单机处理 160 万行结果集场景下可提速 3 秒。
整体消除编码层面性能损耗为 TB 级数据分析提供高效、兼容的编码支撑数据处理吞吐量显著提升。
执行节点间 BRPC 传输优化分布式协同降低传输开销实现节点间低延迟、高可靠数据传输减少资源占用。
采用 BRPC 作为执行节点间核心传输协议依托其原生 C 接口与高效通信机制简化传输链路、减少冗余开销内置统一 Shuffle 机制保障数据分发有序性。
使得分布式传输延迟与网络带宽占用显著降低节点间协同效率提升支撑大规模分布式查询稳定执行。
算子全下推与能力升级完善算力支撑适配复杂场景提升算子性能与功能覆盖度支撑大规模、复杂计算需求。
推进算子全下推架构减少数据回传开销新增 Join 算子完善跨模计算能力为 Hash Agg 算子适配落盘机制规避内存溢出优化 Sort 算子执行逻辑提升大规模数据排序性能。
算子层功能与性能双升级可高效支撑复杂查询、高基数聚合、TB 级数据排序等重负载任务适配 AP 场景多样化计算需求。
KaiwuDB
0 分布式执行架构上述四项核心改造的具体作用机制如下✅BRPC 通信层改造在执行节点节点间构建专用通信链路采用与本地算子同源的数据格式传输中间结果彻底消除节点间的数据转换开销。
✅全算子下推执行改造将所有计算算子从 ME 迁移至执行节点部署执行仅由 Root 执行节点承担最终结果汇总职责其余执行节点仅向 ME 反馈执行状态数据传输量降幅超 90%。
✅Block Filter 机制引入将数据过滤规则下推至存储层存储节点基于 Block 元数据统计信息预过滤无效数据显著降低计算层的输入数据量提升计算效率。
✅Pipeline 流水线调度改造基于 Pipeline 模型对查询任务进行拆分与并行化编排实现任务高效并行处理其核心架构与数据流转逻辑如下Pipeline 模型Pipeline 模型沿用传统数据处理的流水线设计范式将复杂查询任务解耦为若干细粒度、可并行调度的子任务各子任务被编排为多个 Pipeline Stage流水线阶段每个 Stage 由一组 Operator算子构成协同处理单元。
数据在算子间遵循流水线机制逐阶段流转处理最终达成查询任务的高效执行目标。
分布式执行调度流程调度层承担逻辑执行计划的分布式改写职责将其解耦为执行节点级计划片段Flowspec并对各片段的执行时序与并发度进行精细化编排保障多模分布式执行结果的一致性与准确性。
针对时序数据查询分布式执行调度层会将所有算子全量下推至执行节点端执行以下为全新执行架构的调度流程示例以具体 SQL 查询为例KaiwuDB
0 分布式执行流程
总结与展望综上KaiwuDB 分布式执行引擎通过一系列核心优化举措系统性破解了传统架构的多重瓶颈构建起高效、稳定、可扩展的分布式执行体系为高并发、大规模时序数据及多模数据分析业务提供了坚实的技术支撑。
统一引擎架构适配 AP 场景通过全算子下推、BRPC 统一通信及 Pipeline 标准化调度机制有效突破传统架构的性能与扩展性约束可稳定支撑未来高并发、大规模分析型处理 AP 场景的查询负载需求。
核心性能实现跨越式提升依托计算全量下推、统一编码规范及 BRPC 零转换传输技术显著降低冗余数据传输及编解码开销借助 Block Filter 预过滤机制进一步提升海量数据处理效率与 CPU 资源利用率优化系统资源配置。
降低系统复杂度明确管理节点ME的调度职责、根执行节点的结果汇总职责及普通执行节点的计算职责边界降低模块间耦合度可快速定位问题节点及流水线阶段Stage提升 Debug 的效率与精准性。
分布式处理能力全面升级以 Pipeline 流水线调度与 Block Filter 预过滤机制保障核心性能输出依托统一架构设计提升系统可维护性与可扩展性通过算子落盘优化策略改善存储 I/O 资源利用率全面支撑复杂大规模业务场景的稳定运行需求。
未来KaiwuDB 将基于现有架构持续深化技术迭代聚焦复杂业务场景的功能完善推动引擎向更智能、更可靠、更贴合用户核心业务需求的方向演进助力业务实现数据价值的高效挖掘与转化。