说明

很久没有写了，总是写一半就没空往下写。这次正好有个单独的主题，可以写一下。

内容

1 块的分配

数据应该怎么切分和管理？这没有一个固定的答案，在我的实践中，我觉得一个块(Block)一万条记录是比较合理的。然后按照片(Shard)、区(Partition)进行拆分和管理。

我稍微重新定义了片区块的概念。

片 Shard: 可以理解一个片就是一个物理存储位置，A主机存一个片，B主机存一个片。片是集群管理的单位。

区 Partition: 区对应于表级的概念。一个项目或主题有一个库名，下面会分为若干表，也就是分区。库名是项目名称。

块 Block: 对应于表内的一个索引字段，按照顺序进行编号。块有两种类型，一种是时间型的，按时隙进行顺序编号；另一种是空间型的，只是按照入库的顺序进行编号。

片的意义是，当数据真的非常大，需要集群来进行分担时采用的存储单元。当然，有的时候是因为并发太大，将记录均匀映射到多个分片，从而让集群中的每台机器来均匀的处理请求。

区的意义是，当进行查询时，仅需对相对较小的部分进行查询。

块的意义是，既满足并行处理的效率需求，也满足存储，特别是内存的限制。效率问题主要是指：当我们逐条处理数据时，CPU的性能大部分是处在停等状态的。显然我们可以批量执行来提高处理效率，以目前我接触到的处理来看，一万条应该是一个比较合适的量级：吞吐量是一条的约一万倍，同时对于大部分数据而言，内存都不会占用太多。

2 块的编号

按照上面设计的层级，一个块可以由 project_name、shard_id、part_id和block_id构成。按照物理的级别，实际上层级的顺序应该是 shard_id ~ 物理机、project_name ~ 库名、part_id ~ 表名 和block_id ~ 筛选字段。block_id又可以分为时间和空间两部分id。

一个样例名称是： myproject.0.0.0.0,其意义为：
myproject ： 项目名称
第一个0 ： shard， 0~999, 0 通常也意味着没有启动集群
第二个0 : part, 0~999 ，0 也意味着初始表，如果一个project只有一个sub_project, 那么一个part容纳1000个block,也就是一千万条记录
第三个0： 0 时隙，意味着时隙无关数据，时隙顺着统一时间轴编号，这个可以是默认的轴。
第四个0： block, 0~999 ,这个是通过sub_project的rec_id计算出来的，每个sub_project的rec_id是唯一的。

因此，假设project只有一个sub_project时，每个数据库服务（对应某块硬盘）的存储的数据大约是10万(1000*1000)个block，也就是10亿条数据。要扩充这个设计上线只要改变编号数就可以，我是觉得这个尺寸刚好。因为数据库服务是微服务，如果主机够强，可以支撑多个shard（1000），那么就是1万亿条数据。我可以假定一个项目不会超过这个数据上限（至少目前没有碰到如此夸张的数据）。

3 Worker

worker是实现逻辑的核心单元，通过player进行调度，每个worker每次处理的数据单位就是block。 worker会按照块编号提出自己的数据请求。

在某一次处理中，worker将锁定某一个时空的block（通过编号），发起数据请求。当数据请求被满足时，worker将执行任务。这里有几方面内容：从时间序列的角度来说，先取时间块，再取空间块。例如，某个worker要处理某个标的的数据，先获取时间块（例如对应2020年1月数据），再从时间块中获取某个标的的数据（空间块）。有时候，问题可能会简化为时间无关的空间块需求（例如对全量进行处理）

每时每刻都会有大量的worker分别在完成不同的任务，这会带来很多挑战。

首先，是计算资源，如CPU或者GPU。这个一般可以通过worker的数量进行简单的控制：每个worker处理的基础单位是block(n>=1),因此在设计时就天然的限制了内存的使用，以及CPU/GPU的使用（毕竟数据少，计算时间短）。所以，在多个worker下，每个项目总有机会得到轮替执行。由于分布式网络的存在，以及现在很流行的算力租用，启动更多的worker变的容易。所以计算资源暂时可以认为是容易解决的。

其次，是存储资源，或者说是IO资源。在极端情况下，假设只有一个worker，那么显然，worker可以直接从数据库调取数据；当有多个worker，这些worker可能会反复的对某些块发出需求，此时数据库就会濒临崩溃。由于内外存的数据存储速度还是存在巨大的差异，并且反复执行数据库查询操作会占用大量的CPU时间，连接数等，这会导致服务器的能力急剧下降。关键是从道理上来说，每个worker都没错，但是从整体上来看，这些独立的worker造成了大量的浪费。比如1000个worker，就对某个块读取了1000次。特别是，当算力拓展到租用机时，如何确保这些租用机能获取到相应的数据？

4 Block Manager

所以，Worker不能直接从数据库(Mongo)取数,而是要从内存(Redis)里取数；另外，如何对于数据减少反复读取，以及分发到扩展主机上，需要有一个管理者。这就是Block Manager。

worker在一次运行中（通常是半个时隙，或者说一个节拍）会执行元数据计算，或者是数据计算。

在元数据计算阶段，主要需要计算状态，以及对应的数据请求。状态会决定是否可计算，以及具体的计算方法。并根据据此提供所需求的数据需求（数据块名称）。

在计算阶段，worker尝试读取数据块进行工作，并将结果（无论是顺利执行，数据缺失或者逻辑错误）写入元数据，然后结束。

因此，Block Manager需要接受来自不同worker的块请求，去数据库取数，存在内存里。其管理作用体现在：

• 1 预取数 Pre-Fetch。
• 2 动态删除数据 Dynamic-Delete。
• 3 避免重复取数 Read Once

我觉得chat归纳的比我清晰。

4.1 预取数

worker有两种方式：一种空间型的，通过player可以做全盘的规划，然后并行执行；还有一种是时间型的，下一次worker的执行必须依赖本次worker执行的结果。

空间型的预取数主要是根据计划表按“通道”来执行提前取数。首先player会生成一张待执行表，表里有一个通道字段，供不同的worker进行并行。一般任务数不会超过10万个（每个任务的block是一万）。worker所在的服务器在执行任务时，会被分配一个任务通道，然后按顺序执行任务。这个顺序会按通道删选，可能还会按照优先级排序（可动态），然后再按照所使用的block顺序排序。

worker的元信息中会包含所属任务表，这样Block Manager就知道当前worker的需求，同时可以较为准确的知道接下来worker需要哪些数据。这是属于通过任务(计划)表进行的预取数，还有一种是通过模型/算法进行取数预测，这是后话。

取数分为两种，历史的和最新的。如果是历史取数，那么只要block存在，就不必再读取。如果是最新（次新）的block，就需要反复读取。预取数可以提前准备好n个block，这样如果worker处理的时间足够长，那么在下一次时隙到来时，其运行总是不用停等的。由于BM将数据取到了内存，worker只是在内存中取数。

4.2 动态删除数据

BM每次获取block时都会设置失效时间，一般是一天。这种被动式的删除数据方法显然太慢，如果worker请求的block很多，那么内存将很快被撑爆。

BM应当接受一些参数来采取更主动的数据管理，这些参数包括：最大的块限制、最大的内存使用限制。

这要求BM对存储块保持跟踪对每个块的追踪(block_tracking_table)，包括某个块的载入次数，大小等，这样就可以接受参数来进行控制。

4.3 避免重复取数

通常worker会发送task_table的信息给到BM，BM会读取并比较这些task_table是否是取相同的数据源等。

5 Class BlockManager

用一些粗糙的方法来展示BM的一些功能

class BlockManager:
	state = 'I' # 初始化
	def __init__(self,name):
		pass
	def _set_max_blocks(): # 最大的块
		pass
	def _set_max_mem(): # 最大内存
		pass
	def _mongo_connect(): # 数据库连接
		pass
	def _redis_connect(): # redis连接
		pass
	def pre_fetch():  # 预取数
		pass
	def flip(): # 元数据计算
		pass
	def flop(): # 数据计算
		pass
	def gc(): # 内存回收
		pass
	def ikeep(): # 适当的保存数据避免重复读取
		pass
	def _merge_task_table(): # 读取新的任务表，来进行块的估计
		pass

先写到这吧，假期快结束了。

一句话总结：数据的IO与数据的流转是两个完全不同的领域。之前的ADBS已经完成了流转部分功能，在IO方面需要BM及规范来确保大量的计算是自由的。

最后再补充一点，片、区、块的设计是UCS的一部分，在拓展计算（租用算力上），可以通过rsync方式将块以文件方式同步到算力机上，这样就实现了数据的全局同步。