Aerospikeのアーキテクチャ

はじめに

この記事では、Aerospikeをご理解いただくため、様々な視点でAerospikeのアーキテクチャをご説明します。

クラスター構成

Aerospikeは、複数のサーバにデータを分散させた構成で利用されます。(１サーバでの利用も可能)
以下は５つのサーバで構成されたAerospikeの構成です。

Aerospikeでは、サーバを ノード 、このノードをまとめた分散サーバ全体が クラスター です。

ノード間はネットワークで接続されます。この接続には２種類あります。
まず、ひとつが HEARTBEAT と呼ぶ、ノード間で存在チェックを行うネットワーク接続です。このHEARTBEATは、共通したネットワークアドレスへのマルチキャストか、他のノードのIPアドレスを指定するメッシュかのどちらかを使用します。

もうひとつが FABRIC と呼ぶ、データの送受信を行うネットワーク接続です。このデータの送受信とは、データを多重化(レプリケーション)するための送受信と、１つのノードが停止した場合や増加した場合に、再度データを分散させるための送受信です。

AerospikeはShared Nothing(何も共有しない)となっており、ノードの追加・削除が容易に行なえます。
　参考：Aerospike公式サイト:Clustering

クライアントアクセス構成

Aerospikeにアクセスする場合、一般的にはユーザアプリケーション(Webアプリケーション等)から接続します。
Aersopikeでは、Java/C#/C/Go/Python等の言語でAerospikeのクラスターに接続するためのクライアントライブラリ(Aerospike Clinet Library)を提供しています。
参考：Aerospike公式サイト:Overview of Client Libraries
このクラスライブラリが提供するメソッド等を利用することで、Aerospikeのクラスターにアクセスできます。

以下は、このAerospikeのクラスターにアクセスする場合の、基本的な構成です。

アクセスする手順は以下の通りです。

1. クライアントからAerospikeのノードのホスト名やIPアドレスに対して、コネクションを作成します。(図の①)
2. アクセスされたノードは、すべてのノードの情報をクライアントに送信します。(図の②)
3. クライアントは、ノードから送信されたすべてのノードの情報から、すべてのノードにコネクションプールを作成します。(図の③)
4. クライアントは、このコネクションを使用し、CRUDの操作を行います。

他にもコネクター等を使用したアクセスも可能です。

データ構成

Aerospikeでは、どのようにデータが構成されているか、ご説明します。

参考：Aerospike公式サイト:Data Model

以下がデータの構成になります。

NAMESPACE

まず、データを保持する最大の単位がNAMESPACEになります。
これは、RDBではデータベース、テーブルスペースなどにあたります。
Aerospikeでは、このNAMESPACE毎にデータの保持方法やデフォルトのTTL(データの自動削除までの時間)、一貫性のモードなどを指定することができます。

SET

NAMESPACEの中には、データをグループ分けするために、SETを作成します。
ただし、SETが無い、NULL SETもデフォルトで存在します。
これは、RDBではテーブルにあたります。

RECORD(またはOBJECT)

データ自体は、RECORDという単位で作成されます。
これは、RDBではROWやRECORDにあたります。
RECORDは、キー、メタデータ、複数のBINで構成され、CRUD時にはこのキーを指定してRECORDの操作を行います。
図では、キーがレコードに保存しているように記載していますが、デフォルトではキーはRECORDには保存されず、後述するDIGESTという値が代わりに保存されています。

BIN

RECORDにデータを保存するのは、BINという単位になります。
これは、RDBではCOLUMNにあたります。
このBINには後述するデータタイプで説明するように、様々なデータを保存します。
RECORDにどのBINが存在するかは決まりがなく、BINの数もRECORDによって違ってきます。
また、同じ名称のBINであっても違うデータタイプのデータを保存することもできます。

注意

NAMESPACEの数、SETとBINの名称の数には上限があります。
SETおよびBINはクライアントから追加出来ますが、その名称を削除することはできないため、例えば日付や時間を名称にしてSETやBINを作成すると、上限に達してしまう場合がありますのでご注意ください。

データタイプ

BINには様々なデータタイプを保存できます。
参考：Aerospike公式サイト:Data Types
保存できるデータタイプは以下になります。

• Scalar Data Type
  • Integer
  • Double
  • String
  • Boolean
• Blob/Bytes
• Collections
  • List
  • Map
• GeoJSON
• HyperLogLog

Collectionsについては、List、Mapをネストすることが可能です。このデータについてはJSONとして詳細なアクセスが可能であり、Documentデータとして利用することができます。

ユーザアプリケーションからアクセスする場合、各言語のデータタイプにAerospike Client Libraryが変換してくれるため、ユーザ側でAerospikeのデータタイプを意識する必要はありません。

Graphデータについても、今後対応予定です。

データ構成と保存方法

Aerospikeでは、RECORDの データ を保存するだけではなく、そのRECORDのデータにアクセスするための情報をもつ インデックス を保持します。
参考：Aerospike公式サイト:Hybrid Storage

また、任意のBINに対して作成する セカンダリーインデックス もありますが、この記事には記載しません。参考

この データ と インデックス を保存する記憶媒体としては、以下が使用されます。

• NVMe Flash(日本では、SSDと呼ばれる場合が多い)
• DRAM(いわゆるメモリ)
• PMEM(Persistent Memory。HPEとIntelが提供している不揮発性メモリ)

これらを使用した、Aerospikeの代表的な構成は以下のとおりです。

	ALL FLASH	DRAM & FLASH	ALL DRAM	PMEM & FLASH	ALL PMEM
インデックス	NVMe Flash	DRAM	DRAM	PMEM	PMEM
データ	NVMe Flash	NVMe Flash	DRAM	NVMe Flash	PMEM

• ALL FLASH：インデックスとデータの両方を、NVMe Flashに保持
  • メリット
    • DRAMとPMEMに比べると安価で構築できる。
    • インデックスが永続化されるため、再起動時、立ち上げに時間がかからない。
    • 大量データの保持が可能。
  • デメリット
    • インデックスがDRAMやPMEMの場合に比べると遅くなるため、LatencyとThroughputの性能が大幅に落ちる。
• DRAM & FLASH：インデックスをDRAM、データをNVME Flashに保持
  • メリット
    • LatencyとThroughput、価格のバランスが良い。
    • 大量データの保持が可能。
  • デメリット
    • インデックスが永続化されないため、再起動時、インデックスの再作成が発生し、立ち上げに時間がかかる。(データが多いと数時間かかる。)
• ALL DRAM：インデックスとデータの両方を、DRAMに保持
  • メリット
    • LatencyとThroughputの性能が高い。
  • デメリット
    • 大量データの保持が困難。
    • 価格が高い。
    • インデックスとデータともに永続化されない。
    • 永続化のため、HDDのファイルシステムを利用する方法もあるが、立ち上げに、DRAM & FALSHよりもさらに時間がかかる。
• PMEM & FLASH：インデックスをPMEM、データをNVME Flashに保持
  • メリット
    • 大量データの保持が可能。
    • インデックスが永続化されるため、再起動時、立ち上げに時間がかからない。
    • ALL FLASHよりLatencyとThroughputの性能が高い。
  • デメリット
    • DRAMとの価格差。
• ALL PMEM：インデックスとデータの両方を、PMEMに保持
  • メリット
    • LatencyとThroughputの性能が高い。
    • インデックスが永続化されるため、再起動時、立ち上げに時間がかからない。
  • デメリット
    • 大量データの保持が困難。
    • 価格が高い。

以上から、データ量が少なく永続化の必要が無い場合はALL DRAM、大量データが必要な場合はDRAM & FLASHの構成が多く使用されています。
今後、PMEMが広く使われるようになると、PMEM & FLASHやALL PMEMの使用が増えることが予想されます。

データ分散とレプリケーション

Aerospikeでは、前述の通りデータ分散が自動的に行われるのが特徴です。

また、ノードの障害時にレコードが消失しないようにレコードを複製して別のノードに保存する レプリケーション という機能も特徴です。多重化数を Replication Factor (以降、RFと記載)として設定できます。(２と設定すると、masterのレコードとコピーされたレコードの2つがクラスターに保存される。)

以下、データ分散のキーになる技術について説明します。

Digest

Aerospikeでは、レコードにアクセスするキーをそのまま利用するのではなく、Digestという20 BYTEのハッシュデータを使用します。
Digestの作成は、以下により作成します。

• 「キーの値 + キーのタイプ(String or Numeric) + Set名」の文字列を作成
• 「RIPEMD160」でハッシュ化

このハッシュの値は、現在ではユニークになると考えられていますので、違うキーから同じDigestが作成されることはありません。
RECORDにはこのDigestが保存されており、クライアントからアクセスする時も、Aerospike Client LibraryにてキーからDigestに変換されて送信されます。

DigestからParition IDの作成

Digestの特定の位置の12bitを10進数にしたものをParition IDとします。
つまり、Digestが決まると、Partition IDが決定します。
12bitですので、Partition IDは0から4095の4096個になります。
このPartition IDを使って、データを分散します。

Partition ID

Aerospikeでは、0から4095のPartion IDを各ノードに割り振ります。
RECORDは、Digestから割り出したPartition IDを割り振られたノードに保存されます。

この割り振りは、以下のような PARTITION TABLE を利用します。

以下は、ノードがA,B,C,D,Eの5つあり、RFが2の場合についてです。
各Partition IDに対して、ノードのAからEを、特定のルールに従って、R1からR5に割り振ります。

Parition ID	R1	R2	R3	R4	R5
0	B	D	E	A	C
1	E	C	A	D	B
: :	: :	: :	: :	: :	: :
4094	C	B	A	E	D
4095	D	E	A	B	C

RFが2であれば、このPARTITION TABLEのR1とR2を使用します。例えば、Partition IDが0のRECORDは、R1とR2に記載されているBとDに保存されます。
R1のノードがMASTER、R2のノードをPROLEといいます。RFが増えればR3、R4とRECORDを保存するノードが増えます。
PARTITION TABLE のうち、RFまでのテーブルを PARTITION MAP と呼びます。ここでは、R2までの情報がPARTITION MAPになります。
このPARTITION MAPはクライアントからのアクセスに使用されます。詳細は後述します。

ノードの増減とマイグレーション

ノードが減った場合、PARTITION TABLEが再作成されます。減ったノードがTABLEから削除され、ノードが左に詰める形になります。R1のノードが減った場合は、R2のノードがR1(MASTER)になり、R3のノードがR2(PROLE)になります。
この時、新しいR1のノードから新しいR2のノードに、FABRICを経由して、そのPartition IDに含まれるRECORDが送信され、新しいR2のノードに保存されます。
ノードBがなくなった場合は、以下のように変化します。

Parition ID	R1	R2	R3	R4	R5
0	B D	D E	E A	A C	C
1	E	C	A	D	B
: :	: :	: :	: :	: :	: :
4094	C	B A	A E	E D	D
4095	D	E	A	B C	C

ノードが増えた場合、PARTITION TABLEが再作成されます。R6が追加され、特定のルールに従い、それぞれのPartition ID毎にR1からR6のどこかに新しいノードが挿入され、以降のノードが右にずれます。
R1かR2に追加されたノードが追加された場合は、挿入前のR1から追加されたノードに、FABRICを経由して、そのPartition IDに含まれるRECORDが送信され、新しいノードに保存されます。
ノードFが追加された場合は、以下のように変化します。

Parition ID	R1	R2	R3	R4	R5	R6
0	B F	D B	E D	A E	C A	C
1	E	C	A	D	B	F
: :	: :	: :	: :	: :	: :	: :
4094	C	B	A	E F	D E	D
4095	D	E F	A E	B A	C B	C

上記の、FABRICを経由したデータの送信および保存を マイグレーション(Migration) と呼びます。

クライアントアクセス方法およびサーバ処理

PARTITION MAPの取得

クライアントからアクセスするために、前述の PARTITION MAP が使用されます。
Aerospike Client Libraryはコネクションが作成されると、１秒毎にクラスターにアクセスしPARTITION MAPを取得しにいきます。PARTITION MAPに変更があると、新しいPARTITION MAPを取得します。
クライアントからクラスターにアクセスする時、アクセスするRECORDのキーからDigestを作成し、そこからPartition IDを割り出し、そして、PARTITION MAPを参照し、アクセスするノードの情報を取得します。

CRUDの動作

クライアントからのCRUDの操作およびサーバ側で行われる処理について説明します。

• CREATE、UPDATE(REPLACE)
  • Aerospikeのクライアント側の操作は、CREATE/UPDATEの区別はありません。
  • クライアントからのアクセスはMASTERのノードに対して行います。
  • CREATE/UPDATE/REPLACE時には、クラアントからNAMESPACEとSETの名称、KEY(実際にはDIGEST)とBINのデータをサーバに送信します。
  • サーバ側では、このKEYがサーバに存在する場合、RECORDをUPDATEまたはREPLACEします。存在しない場合、RECORDをCREATEします。
  • UPDATEの場合は送信したBINの値を追加または変更し、REPLACEの場合は送信したBIN以外のBINは削除し、送信したBINのみ追加または変更します。
  • UPDATEかREPLACEかは、アクセス時のPolicyの設定で決定します。
  • Policyの設定で、CREATEの場合のみ実行、UPDATEまたはREPLACEの場合のみ実行とすることも可能です。
  • CREATE時にサーバ側では新しいレコードを作成し、インデックスにそのレコードの参照を追加します。そして、PROLEノードにFABRICを経由してRECORDが送信されMATERと同様にCREATEされます。
  • UPDATE時にサーバ側では、現在のRECORDをメモリに取り出し、そのRECORDのデータとクライアントから送信されたBINのデータを合わせて新しいRECORDを作成し、インデックスのRECORDの参照を新しいRECORDに変更します。そして、PROLEノードにFABRICを経由してRECORDが送信されMATERと同様にUPDATEされます。
  • REPLACE時にサーバ側は、クライアントから送信されたBINのデータで新しいRECORDを作成し、インデックスのRECORDの参照を新しいRECORDに変更します。そして、PROLEノードにFABRICを経由してRECORDが送信されMATERと同様にREPLACEされます。
• READ
  • クライアントからのアクセスはMASTERのノードに対して行います。
  • クライアントからはREADしたいRECORDのKEY(実際にはDIGEST)をサーバに送信します。
  • サーバ側では、インデックスを参照し、RECORDを取得しクライアントに送信します。
• DELETE
  • クライアントからのアクセスはMASTERのノードに対して行います。
  • クライアントからはDELETEしたいRECORDのKEY(実際にはDIGEST)をサーバに送信します。
  • サーバ側では、インデックスのRECORDの参照を削除します。そして、PROLEノードにFABRICを経由してキー(Digest)が送信されMATERと同様にDELETEされます。
  • データ自体は定期的に実行されるデフラグの処理により削除されます。
  • デフラグの前にノードが再起動されると、再起動の方法とデータの保存方法によっては、DELETEしたレコードが復活することがあります。これを防ぐ方法も別途提供しています。(Enterprise Editionのみ)

最後に

以上が、Aerospikeのアーキテクチャの基本になります。
詳細の記述を省略している箇所もありますので、ご質問あればお気軽にコメントしてください。