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StarRocks 是如何进行并行计算

news 2025/10/8 5:38:21

我们来深入浅出地讲解一下 StarRocks 是如何进行并行计算的。

StarRocks 的并行计算能力是其高性能的核心，它主要基于 MPP（大规模并行处理） 架构，并结合了向量化执行引擎。简单来说，它的并行计算可以概括为 “数据分布与计算并行” 和 “执行引擎优化” 两个层面。

1. 核心基础：MPP 架构

MPP 架构的核心思想是将任务分解，分配到多个计算节点上并行执行，最后将结果汇总。StarRocks 集群由两种节点角色组成（物理上可以混合部署）：

FE（Frontend）：负责元数据管理、查询解析、查询规划（生成执行计划）和调度。
BE（Backend）：负责数据存储、SQL执行（计算任务）。

当一条查询到来时，并行计算的过程如下：

步骤一：查询解析与规划

FE 接收到 SQL 查询后，会进行解析和优化，生成一个分布式的并行执行计划。这个计划会被拆分成多个逻辑或物理的执行片段（Fragments）。

步骤二：计划分发与调度

FE 将这些执行片段调度到存有相关数据的所有 BE 节点上。同一个 Fragment 会在多个 BE 上启动多个实例并行执行。

步骤三：数据并行读取（Scan）

每个 BE 实例只读取本地存储的数据分片（Tablet）。这是因为 StarRocks 的表数据是分布式存储的。

步骤四：并行计算与数据交换（Shuffle）

本地聚合：每个 BE 实例先对自己本地的数据进行计算（如过滤、聚合等）。
数据重分布（Shuffle）：如果计算需要跨节点数据（如 GROUP BY一个非分区键的字段，或 JOIN操作），BE 节点之间会通过网络进行数据交换，将相同键的数据发送到同一个 BE 节点上进行下一步聚合。这一步是 MPP 并行的关键。
多阶段聚合：对于大规模数据，聚合通常分两阶段进行：
1. 本地聚合：每个 BE 实例先进行本地预聚合，减少需要网络传输的数据量。
2. 全局聚合：多个 BE 的预聚合结果被交换到少数节点进行最终合并。

步骤五：结果汇总

最终的计算结果由少数 BE 节点汇总，返回给 FE，再由 FE 返回给客户端。

举个例子： 执行 SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region;

每个 BE 节点并行扫描本地的 sales表数据分片。
每个 BE 对本地的数据先计算一个部分的 SUM(amount)，按 region分组（本地聚合）。
所有 BE 将本地聚合的结果（按 region分组）通过网络 Shuffle 到下一组节点。比如，所有 region=‘beijing’的数据都被发送到 BE1，所有 region=‘shanghai’的数据都被发送到 BE2。
BE1、BE2 等节点对接收到的同一 region的数据进行最终聚合（全局聚合）。
最终结果返回给协调节点，输出给用户。

2. 实现并行的关键机制

a) 数据分布（分区和分桶）

这是并行计算的基础。表数据必须被有效地分布到不同 BE 节点上。

分区（Partitioning）：按时间等维度将表划分成不同分区（如按天），主要用于分区裁剪，减少数据扫描量。
分桶（Bucketing）：在一个分区内，数据通过哈希规则分布到多个 Tablet 中。Tablet 是数据移动、复制和计算的最小单元。
- 每个 Tablet 在集群中会有多个副本，存储在不同的 BE 上。
- 当执行查询时，每个 Tablet 的计算任务都可以被调度到不同的 BE 上并行执行。

正是通过分桶，将数据打散成多个 Tablet，为并行计算提供了可能。

b) 向量化执行引擎

传统的数据库执行引擎是逐行处理（一次处理一行数据），这会导致大量的函数调用开销。StarRocks 实现了向量化执行引擎：

批量处理：计算操作（如过滤、聚合）不再是单行处理，而是一次处理一批数据（比如 2048 行）。
CPU 缓存友好：按列组织的数据在批量处理时，能更好地利用 CPU 缓存，减少内存访问延迟。
SIMD 指令优化：单条指令可以处理多条数据，现代 CPU 的 SIMD 指令可以进一步提升计算密度和速度。

向量化引擎极大地提升了单个 CPU 核心在单个 Fragment 实例上的计算效率，是 MPP 并行计算的“加速器”。

c) Pipeline 并行执行引擎

在较新的版本中，StarRocks 引入了 Pipeline 执行引擎，进一步优化了并行调度：

传统火山模型 的缺点是阻塞操作（如 Shuffle 的发送和接收）会导致线程等待，资源利用率不高。
Pipeline 引擎 将执行计划拆解成多个 Pipeline Task，这些 Task 可以异步执行。当一个 Task 产生数据后，可以立即被下一个 Task 消费，避免了不必要的线程阻塞和上下文切换，极大地提升了 CPU 利用率和整体吞吐量，尤其是在高并发场景下。

总结

StarRocks 的并行计算是一个多层次、协同工作的系统：

层次	技术	作用
数据存储层	分区与分桶（Tablet）	将数据物理打散，为并行计算提供基础。
查询规划层	MPP 查询规划器（FE）	将查询拆分成多个可并行执行的 Fragment，并调度到多个 BE。
计算执行层	MPP 计算框架（BE）	多个 BE 节点同时执行计算任务，通过 Shuffle 进行数据交换。
CPU 执行层	向量化执行引擎	在单个 CPU 核心上，通过批量处理和 SIMD 优化，最大化单核效率。
资源调度层	Pipeline 引擎	优化任务调度，避免阻塞，提高 CPU 利用率和并发能力。

简单来说，StarRocks 的并行计算就是：先将数据分布到集群各个节点（分库分表的思想），然后让所有节点一起算（MPP），并且在每个节点上使用最先进的单核计算技术（向量化）来加速，最后通过高效的调度（Pipeline）把资源利用率提到最高。这种组合拳使得 StarRocks 在处理复杂分析查询时能够实现极致的性能。

Pipeline 执行引擎

简单来说，Pipeline 引擎是 StarRocks 用于替代传统火山模型的一种更先进的查询执行模型。它的核心目标是解决传统模型的阻塞点问题，极大地提高 CPU 利用率和系统并发处理能力。

为了更好地理解 Pipeline 引擎，我们首先要看看它要解决的问题。

1. 传统执行模型：Volcano 模型（迭代器模型）及其瓶颈

在 Pipeline 引擎之前，大多数数据库（包括早期 StarRocks）使用类 Volcano 模型。

工作方式：执行计划由一个一个的操作符（Operator）组成，例如 TableScan（扫描数据）、Filter（过滤）、Aggregation（聚合）、Exchange（数据交换）等。每个操作符都实现一个 next()接口。
执行过程：查询执行就像一棵由操作符构成的树被拉取数据。从根节点（输出节点）开始，调用其子节点的 next()方法来获取一行数据，子节点再调用它自己的子节点，如此递归到最底层的 TableScan。数据则像火山喷发一样，一行行地从底层被“拉”到顶层。

这种模型的瓶颈在于“阻塞”（Blocking）操作：

某些操作符必须收到所有数据后才能进行下一步。最典型的有：

排序（Sort）：需要对整个数据集进行排序。
聚合（Aggregation）：特别是哈希聚合，需要建完整个哈希表后才能输出。
Exchange（数据交换）：接收端需要等待发送端把所有数据都传过来。

问题所在：当执行遇到一个阻塞操作符时，执行线程（Thread）必须停下来等待，直到这个操作完成。在这个过程中，CPU 资源就被闲置了，线程只是空等。这在高并发场景下尤其致命，因为线程是宝贵资源，大量线程处于等待状态会导致系统吞吐量急剧下降。

2. Pipeline 引擎的核心思想：打破阻塞

Pipeline 引擎的设计思想非常巧妙：将整个执行计划切分成一系列非阻塞的、可以流水线式执行的“片段”，每个片段称为一个 Pipeline。

关键概念：Pipeline 的划分

执行计划会被打破重组为多个 Pipeline。划分的原则是：一个 Pipeline 由一组非阻塞的操作符（Operator）组成，直到遇到第一个阻塞操作符为止。

例如，一个包含 Scan -> Filter -> Aggregate -> Exchange -> Sort的计划，可能会被划分为两个 Pipeline：

Pipeline 1: Scan -> Filter -> Aggregate（Aggregate如果是哈希聚合，可能是阻塞点，但StarRocks做了优化，这里先理解为Pipeline的终点）
Pipeline 2: Exchange Receiver -> Sort

实际上，更常见的划分是在 Exchange 操作符处。Exchange 是 MPP 架构中网络数据传输的操作符，天然是一个阻塞点（接收方需要等待发送方）。

上游 Pipeline：Scan -> Filter -> [Local Aggregation] -> Exchange Sender。这个 Pipeline 负责生产数据。
下游 Pipeline：Exchange Receiver -> [Final Aggregation] -> Sort。这个 Pipeline 负责消费数据。

核心机制：数据驱动和异步化

流水线执行：每个 Pipeline 被调度为一个或多个 Pipeline Task，交给 CPU 线程池执行。
数据流动：上游 Pipeline Task 处理完一批数据后，无需等待整个查询结束，可以立即将这批数据放入一个“队列”（即 BlockingQueue）中。
异步消费：下游 Pipeline Task 无需等待上游任务全部完成，它可以异步地从队列中获取已经就绪的批次数据进行计算。
避免线程阻塞：如果下游任务准备就绪但队列为空，它可以挂起（让出 CPU）；如果上游任务准备就绪但队列已满，它也可以挂起。调度器会迅速将 CPU 时间片分配给其他就绪的 Task。

这样一来，CPU 几乎总是在“忙碌”状态，而不是“等待”状态。多个 Pipeline 就像工厂的流水线一样，同时运转，上游工序的产品直接传给下游工序，实现了高度的并行重叠。

3. Pipeline 引擎带来的巨大优势

极高的 CPU 利用率：通过异步数据交换和流水线执行，最大限度地减少了线程空闲和阻塞等待，使 CPU 持续处于工作状态。
稳定的高并发：这是最重要的优势之一。传统的阻塞模型下，并发查询越多，处于等待状态的线程也越多，容易导致线程耗尽和系统颠簸。Pipeline 引擎由于线程不再长时间阻塞，可以高效地利用有限的线程资源（通常与CPU核数相近）来服务大量的并发查询。
更低的查询延迟：对于数据能够源源不断产生的场景，结果可以更快地开始返回给用户，减少了首包时间。
更好的资源隔离和控制：调度器可以更精细地管理每个 Pipeline Task 的执行，为资源组管理提供了更好的基础。

总结与类比

特性	传统 Volcano 模型	Pipeline 引擎
执行方式	拉取模型：从根节点向下拉取数据。	推送模型：数据在 Pipeline 内被推送处理。
并行单位	整个 Fragment 由一个线程执行。	一个 Pipeline 被拆成多个 Task 并行执行。
关键问题	阻塞操作导致线程空等，资源利用率低。	异步流水线，避免阻塞，资源利用率高。
并发能力	低。受限于线程数量，高并发下性能急剧下降。	非常高。少量线程即可服务高并发查询。
类比	单条手工作坊生产线：一个工人必须完成一步才能交给下一步，中间有等待。	现代化汽车装配流水线：多个工序同时进行，工件在流水线上流动，工人（CPU）持续工作。