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版本：1.2

架构

GreptimeDB 可以作为一个 standalone 进程运行，也可以组成分布式集群。Standalone 使用配置的本地存储或对象存储；分布式部署可以使用共享对象存储，把持久化数据文件与计算节点分离，分别调整计算和存储容量。

对象存储不是系统中唯一的状态。WAL 记录已接收的写入，Metasrv 管理集群 metadata 和 Region 路由，本地磁盘可以缓存远端数据。可用性和 failover 取决于 WAL 模式、Metasrv 部署、Region 放置、共享存储和可用 Datanode 等配置。

关于实时监控与历史分析为什么可以共用这套存储和查询基础，参见为什么选择 GreptimeDB。

高层架构​

GreptimeDB 分布式架构，包括数据路径、控制路径和各类存储的职责。

组件​

分布式模式包含三个核心组件，以及一个可选的 Flow 运行时：

  • Metasrv：管理 catalog、schema、table、Region 路由、procedure 和调度 metadata。
  • Frontend：接收客户端协议请求，执行鉴权和分布式查询规划，并根据 Metasrv metadata 转发读写请求。
  • Datanode：承载 Region，执行读写，记录 WAL，运行 compaction，并把数据文件持久化到配置的本地或对象存储后端。
  • Flownode（可选）：运行 Flow任务，持续计算并把派生数据物化到 sink table。

Standalone 模式由一个 GreptimeDB 进程提供这些数据库能力，不需要分别部署各组件。

工作方式​

下面描述分布式模式的处理路径。Standalone 在同一个进程中完成相应的数据库操作。

写入路径​

  1. 客户端通过支持的写入协议发送数据。
  2. Frontend 从 Metasrv metadata 中解析 table 和 Region 路由。
  3. Frontend 拆分请求，把数据行转发到承载目标 Region 的 Datanode。
  4. Datanode 写入内存和配置的 WAL，之后在达到 flush 条件时，最终将不可变数据文件写入表指定的存储后端。

查询路径​

  1. 客户端提交 SQL、PromQL，或明确支持的查询 API，例如 Jaeger 兼容接口。
  2. Frontend 规划查询，并把任务下发到承载相关 Region 的 Datanode。
  3. Datanode 读取内存数据和持久化文件，在适用时使用本地 cache 加速，并通过数据裁剪和索引执行查询，返回部分结果。
  4. Frontend 合并结果并返回客户端。

Flow 路径（可选）​

启用 Flow 后，数据路径由 Frontend 中转。Streaming mode 下，Frontend 把写入镜像给 Flownode；batching mode 下，Flownode 通过 Frontend 查询源表，并把物化结果写入 sink table。源表和 sink table 分别使用自己的 schema、TTL、索引和存储设置。详见 Flow 计算。

各类存储的职责参见存储位置，实现细节参见 Contributor Guide。