TiKV 数据存取机制解析

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TiKV 是 TiDB 的分布式事务性键值存储引擎,采用类似 Bigtable 的数据模型,利用 Raft 一致性算法实现数据分布和复制。数据存储在 Region 中,每个 Region 有唯一的 Key 范围。读取时,请求转发给 Region Leader,写入时,通过 Leader 将操作复制到 Follower,确保数据一致性和可靠性。

TiKV 是一个分布式的事务性键值存储引擎,被广泛应用于分布式数据库 TiDB 中。在 TiDB 中,TiKV 负责存储和处理大规模数据,并提供高性能的读写操作。本文将详细解析 TiKV 的数据存取机制,并通过示例源代码进行说明。

  1. 数据存储结构
    TiKV 使用了一种类似于 Google 的 Bigtable 的数据模型,将数据存储在分布式的 Region 中。每个 Region 负责存储一个连续的 Key 范围,并拥有一个唯一的 Region ID。Region 可以根据数据量的变化进行自动拆分和合并,以实现负载均衡和数据的自动扩缩容。

  2. 数据分布与调度
    在 TiKV 集群中,数据分布是基于 Raft 一致性算法实现的。每个 Region 都有一个 Leader 和多个 Follower。Leader 负责处理读写请求,而 Follower 则负责复制 Leader 的数据以实现数据的冗余和容错。

当客户端发送读写请求时,TiKV 首先根据请求的 Key 找到对应的 Region。如果该 Region 的 Leader 所在的节点不是当前请求所在节点,那么请求将被转发到 Leader 所在的节点上。Leader 节点负责处理请求,并将结果返回给客户端。

  1. 读取数据流程
    当客户端发送读取请求时,TiKV 的读取流程如下:
  • 客户端发送读请求到 TiKV 节点。
  • TiKV 节点根据请求的 Key 定位到对应的 Region,并判断该 Region 的 Leader 所在节点。
  • 如果 Leader 所在节点与当
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