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Druid是一个用于大数据实时查询与分析的分布式列式数据存储系统。为了应对海量数据的实时查询和多维分析，Druid应运而生。 Druid诞生于MetaMarkets公司，而互联网广告分析正是MetaMarkets最重要的业务之一，基于同样的业务需求背景，微博广告也开始尝试将 Druid 作为监控平台后端数据引擎的技术方案之一。

一、Druid特性

Druid的特性如下：

支持部分嵌套数据结构的列式存储。 进行剪枝的分布式层级查询。 通过索引快速过滤。 数据的实时摄入和查询。 容错分布式架构确保数据不丢失。 水平扩展。

二、Druid架构

1、Druid节点组成

Druid 是一个分布式系统，由多个角色的节点组合而成，每个节点都只关心自己的工作。Druid架构示意图如下。

实时节点：实时节点提供实时的索引服务，通过这些节点索引的数据可以立即用于查询。实时节点将在一定时间内收集到的数据生成一个 Segment 数据文件，并将这个Segment数据文件发送到历史节点中。通过ZooKeeper监控传输和元数据库来存储被发送的 Segment 数据文件的元数据。发送完成后，实时节点就会丢弃被发送的 Segment数据文件。历史节点：存储和查询历史数据。历史节点不与其他节点直接通信，而是通过与ZooKeeper保持一个长连接，实时观察指定路径下的新Segment数据文件信息。当历史节点注意到 ZooKeeper 指定队列路径下有一个条目时，首先它会检查本地缓存中是否存在该Segment数据文件的元信息，如果本地缓存中不存在新Segment数据文件的元信息，那么历史节点将从ZooKeeper中读取新Segment数据文件的元信息到本地，并根据下载到本地的Segment数据文件的元信息去Deep Storage中拉取Segment数据文件。最后，历史节点会通过ZooKeeper向集群宣布，它将提供该Segment数据文件的查询服务。协调节点：主要负责Segment数据文件的加载、删除，管理Segment数据文件副本和平衡各历史节点的Segment数据文件。协调节点根据配置文件中指定的参数定期运行，每次运行，它都会监测集群状态，并采取相关的动作。协调节点通过 ZooKeeper 来获取集群信息，同时还会保持与存储可用段表和规则表的数据库的连接。协调节点不会直接与历史节点通信，它会根据规则、容量等信息指定历史节点，并在 ZooKeeper 中该历史节点的队列路径下生成关于 Segment 数据文件的临时信息。历史节点看到这些临时信息，就会去拉取Segment数据文件。代理节点：接收客户端的查询请求，并路由请求到实时节点或历史节点。代理节点通过ZooKeeper知道每个Segment数据文件存在于哪个节点上。代理节点还用于聚合每个节点返回的结果，再将聚合后的结果集返回给客户端。代理节点还可以通过配置缓存来存储历史节点查询的结果，提高了相同查询的效率。索引服务节点：索引服务是一个高可用的分布式服务，运行与索引相关的任务。索引服务是一个主/从架构。索引服务由三个组件组成，即运行一个任务的peon组件、管理peon的Middle Manager组件和管理任务分配给Middle Manager的Overlord组件。其中Middle Manager和peon组件必须在同一个节点上。

2、外部依赖

ZooKeeper集群：用于集群服务的发现和当前数据拓扑的维护。 Metadata Storage：用于存储数据文件的元数据，但是不存储实际的数据。可以使用MySQL或者PostgreSQL作为Metadata Storage。Metadata Storage一般会存储以下几个表。 Segments Table:Segment数据文件的元信息表。 Rule Table:Segment数据文件的存储规则表。 Config Table：配置表，用于存储运行时的配置对象。 Task-related Table：索引服务创建并使用到的表。 Audit Table：审计表，用于存储配置变化的审计历史记录。 Deep Storage：用于存储Segment数据文件。

3、Segment传输过程

Segment传输过程如下图。

实时数据写入后的Segment传输流程如下：

实时节点将在一定时间内收集到的数据生成一个 Segment 数据文件，并发送到 Deep Storage，同时将该Segment数据文件的元信息发送到元数据库中。 协调节点从元数据库中获取新的Segment数据文件的元信息，根据规则分配该Segment数据文件存储的历史节点，并将元数据写入在ZooKeeper上创建的一个临时节点中。 历史节点从ZooKeeper的临时节点中读取元数据，去Deep Storage中拉取指定的Segment数据文件，并删除在ZooKeeper上创建的临时节点。

4、DataSource

在Druid中，数据是存储在每个DataSource中的，而一个DataSource就相当于MySQL的一个总表。每个DataSource都会包含下面三部分信息。

Timestamp：存储指标的UTC时间列，可以精确到毫秒。 Dimension：存储指标的维度列。 Metric：指标列，用来聚合计算。

5、Segment

DataSource 描述的是数据的逻辑结构，而 Segment 则体现了数据的物理存储方式。Druid通过segmentGranularity参数来设置Segment划分的时间范围，而Druid查询也正是通过指定的时间范围来确认需要查询的Segment数据文件的，减小了查询的数据量，提高了查询的效率。