GoBeansDB

Yet another distributed key-value storage system from Douban Inc.

Any memcached client cache interactive with GobeansDB without any modification.

Related

• libmc : a high performance python/go mc client
• gobeansproxy : routing to gobeansdb cluster with three copy
• beansdbadmin: webUI, sync ...

Prepare

GoBeansDB uses go mod to manage dependencies, please make sure your Go version >= 1.11.0 first.

Install

$ git clone http://github.com/douban/gobeansdb.git
$ cd gobeansdb
$ go mod vendor
$ make

test

$ make test  # unit test
$ make pytest  # Integrated test

run

$ ${GOPATH}/bin/gobeansdb -h

Python Example

import libmc


mc = libmc.Client(['localhost:7900'])
mc.set("foo", "bar")
mc.get("foo")

Features

• 协议： memcached。推荐 libmc 客户端（c++ 实现，目前支持 go 和 python，基于 poll 的并发 get_multi/set_multi）
• sharding： 静态 hash 路由，分桶数 16 整数倍
• 索引： 内存索引全部 key，开销约为每个 key 20 字节，主要内存用 c 分配。 get hit 直接定位到文件 record，get miss 不落盘。
• 最终一致性：同步脚本不断比较一个桶三副本 htree（每个桶一个 16 叉的内存 merkle tree）做同步，比较时间戳。
• 文件格式：data 文件可以看成 log（顺序写入）； 每个 record 256 bytes 对齐，有 crc 校验。

在 douban 使用方法

mc_client --- cache
          |
          --- any beansdb proxy -- beansdb servers 

• 用于单个 key 并发写很少的数据
• gobeansproxy 负责路由， 固定 3 副本
• 两个集群： 分别存储 图片类 （cache 为 CDN） 和 长文本 （cache 为 mc 集群）。
• 支持离线 dpark 读写，读支持本地化。
• 可以视情况保留一段时间完整的写记录。
• 借助 python 脚本 管理，近期整理后会部分开源，包 admin UI（readonly），同步脚本等

磁盘上的样子（256分区）：

• /var/lib/beansdb
  • 0/
    • 0/ -> /data1/beansdb/0/0
      • 000.data
      • 000.000.idx.s
      • 000.001.idx.s
      • ...
      • 008.000.idx.hash
      • ...
      • 009.data
      • 009.000.idx.s

入坑指南

优点

1. 数据文件即 log， 结构简单，数据安全
2. htree 设计 方便数据同步；
3. 全内存索引，访问磁盘次数少，尤其可以准确过滤掉不存在的 key。

缺点/注意

1. 一致性支持较弱，时间戳目前是秒级（受限于数据文件格式）。
2. 全内存索引，有一定内存开销，在启动时载入索引略慢（约十几秒到半分钟， 决定于key 数量）。
3. 数据文件格式的 padding 对小 value 有一定浪费。

配置重点（详见 wiki）

• 分桶数
• htree 高度（决定 merkle tree 部分内存大小和 溢出链表的平均长度）

与 beansdb 关系

• 兼容
  • 数据文件格式不变
  • 仍使用 mc 协议（"@" "?" 开头的特殊 key 用法略不同）
  • htree 的核心设计不变
• 改进
  • go 实现，更稳定，方便配置和维护（http api等）
  • 内存开销变小
  • hint 文件格式和后缀变了
  • 同一个节点不同数据文件不在混部署，以避免坏一个损失整个点数据

一些设计/实现要点见 wiki