TiKV Multi-Raft 机制深度解析

一、Multi-Raft 架构全景

1. Region 与 Raft Group 关系

2. 核心组件协作

二、Region 管理机制

1. Region 元数据结构

// raftstore/src/store/region.rs
pub struct Region {
    pub id: u64,                // Region 唯一ID
    pub start_key: Vec<u8>,     // 起始键
    pub end_key: Vec<u8>,       // 结束键
    pub region_epoch: RegionEpoch, // 版本信息
    pub peers: Vec<Peer>,       // 副本节点
    // ...
}

pub struct RegionEpoch {
    pub conf_ver: u64, // 配置版本
    pub version: u64, // 数据版本
}

2. Region 分裂过程

三、RaftStore 架构设计

1. RaftStore 核心模块

2. Peer 处理流程

// raftstore/src/store/peer.rs
impl Peer {
    fn process_raft_message(&mut self, msg: RaftMessage) {
        // 1. 消息路由到对应Region
        if msg.get_region_id() != self.region_id() {
            return Err("Region mismatch");
        }
        
        // 2. 处理Raft消息
        match msg.get_message().get_msg_type() {
            MessageType::MsgAppend => 
                self.handle_append_entries(msg),
            MessageType::MsgRequestVote => 
                self.handle_vote(msg),
            // ...
        }
        
        // 3. 处理Ready状态
        if self.raft_group.has_ready() {
            let ready = self.raft_group.ready();
            self.save_ready(&ready);
            self.send_messages(ready.messages);
            self.apply_committed_entries(ready.committed_entries);
        }
    }
}

四、多 Raft Group 调度

1. 负载均衡算法

2. Region 迁移过程

// pd/server/schedulers/balance_region.rs
impl BalanceRegionScheduler {
    fn schedule(&self, cluster: &mut Cluster) -> Operator {
        // 1. 识别过载节点
        let overloaded = cluster.find_overloaded_nodes();
        
        // 2. 选择待迁移Region
        for node in overloaded {
            let region = self.select_region_to_move(node);
            
            // 3. 选择目标节点
            let target = self.select_target_node(region.size());
            
            // 4. 创建迁移Operator
            return Operator::TransferLeader {
                region_id: region.id,
                from_store: node.store_id,
                to_store: target.store_id,
            };
        }
    }
}

五、分布式事务支持

1. Percolator 事务模型

2. Multi-Raft 事务优化

// storage/txn/commands/prewrite.rs
impl Prewrite {
    fn process(&self, snapshot: &Snapshot) -> Result<()> {
        // 1. 检查所有Key是否在同一个Region
        if keys_in_same_region(&self.mutations) {
            // 单Region事务
            self.prewrite_single_region();
        } else {
            // 多Region事务
            self.prewrite_multi_regions();
        }
    }
    
    fn prewrite_multi_regions(&self) {
        // 1. 并行发送到不同Region
        let futures = self.mutations.group_by_region().map(|(region, mutations)| {
            send_prewrite_to_region(region, mutations)
        });
        
        // 2. 等待所有响应
        let results = futures::join_all(futures).await;
        
        // 3. 检查冲突
        for res in results {
            if res.is_err() {
                // 回滚事务
                self.rollback();
                break;
            }
        }
    }
}

六、Region 分裂与合并

1. Region 分裂流程

// raftstore/src/coprocessor/split_check.rs
impl SplitChecker {
    fn check(&self, region: &Region, engine: &Engine) -> Option<SplitRequest> {
        // 1. 检查Region大小
        if region.size < self.threshold {
            return None;
        }
        
        // 2. 选择分裂点
        let split_key = self.find_split_key(region);
        
        // 3. 创建分裂请求
        Some(SplitRequest {
            region_id: region.id,
            split_key,
            new_region_id: self.alloc_id(),
        })
    }
}

// raftstore/src/store/peer.rs
impl Peer {
    fn handle_admin_command(&mut self, req: AdminRequest) {
        match req.get_cmd_type() {
            AdminCmdType::Split => {
                // 1. 验证分裂请求
                if !self.validate_split(req) {
                    return Err("Invalid split");
                }
                
                // 2. 创建新Region
                let new_region = self.create_new_region(req.split_key);
                
                // 3. 提交分裂日志
                let entry = Entry {
                    entry_type: EntryType::EntryConfChange,
                    data: new_region.encode_to_vec(),
                };
                self.raft_group.propose(vec;
            }
        }
    }
}

2. Region 合并过程

七、故障恢复机制

1. Raft Group 恢复流程

2. PD 调度干预

// pd/server/schedulers/region_health.rs
impl RegionHealthScheduler {
    fn handle_heartbeat(&self, report: RegionHeartbeat) {
        // 1. 检测异常Region
        if report.leader_is_none() {
            self.handle_no_leader(report.region_id);
        }
        
        if report.pending_raft_logs > 10000 {
            self.handle_log_lag(report.region_id);
        }
    }
    
    fn handle_no_leader(&self, region_id: u64) {
        // 1. 选择候选节点
        let candidates = self.find_available_stores();
        
        // 2. 尝试强制选举
        for store in candidates {
            let op = Operator::ForceLeader {
                region_id,
                store_id: store.id,
            };
            if self.apply_operator(op).is_ok() {
                return;
            }
        }
        
        // 3. 创建新副本
        self.create_new_replica(region_id);
    }
}

八、性能优化技术

1. 批量处理优化

// raftstore/src/batch.rs
impl BatchSystem {
    fn run(&mut self) {
        let mut batch = Vec::with_capacity(BATCH_SIZE);
        
        // 1. 批量收集消息
        for _ in 0..BATCH_SIZE {
            if let Some(msg) = self.receiver.try_recv() {
                batch.push(msg);
            } else {
                break;
            }
        }
        
        // 2. 按Region分组
        let grouped = group_messages_by_region(batch);
        
        // 3. 并行处理
        for (region_id, messages) in grouped {
            self.workers[region_id % WORKER_COUNT].send(messages);
        }
    }
}

2. 跨 Region 并行处理

九、核心源码模块

模块	源码路径	功能说明
Region 管理	raftstore/store/region/	Region 元数据管理
Raft 核心	raft-rs/	Raft 算法实现
Peer 处理	raftstore/store/peer.rs	Region 副本处理逻辑
调度器	pd/server/schedulers/	Region 调度策略
事务协调	storage/txn/	分布式事务实现
批量系统	raftstore/batch.rs	消息批量处理

十、生产实践建议

1. Region 大小优化：

   # 建议配置
   coprocessor.region-split-size = "96MB"
   coprocessor.region-split-keys = 1000000
   

2. 热点 Region 处理：

   -- 手动拆分热点Region
   SPLIT REGION region_id BY 'split_key';
   
   -- 手动迁移Region
   SCHEDULE OPERATOR ADD TRANSFER-LEADER region_id TO store_id;
   

3. 监控关键指标：

   # Region分布
   tiup ctl pd region --jq=".regions | group_by(.store_id)"
   
   # 热点检测
   tiup ctl pd hotspot
   

TiKV 的 Multi-Raft 机制通过将数据分片成多个 Region，每个 Region 由独立的 Raft Group 管理，实现了：

1. 水平扩展：数据分散到多个 Raft Group
2. 故障隔离：单个 Group 故障不影响其他
3. 负载均衡：PD 动态调度 Region
4. 高吞吐：并行处理多个 Group 请求

这种设计使 TiKV 能够支持超大规模集群（1000+ 节点）和 PB 级数据存储，同时保持强一致性和高可用性。