《大规模分布式存储系统》第6章 分布式表格系统【6.1】

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第6章　分布式表格系统
分布式表格系统对外提供表格模型，每个表格由很多行组成，通过主键唯一标
, k! K: r' s/ l, U+ K识，每一行包含很多列。整个表格在系统中全局有序，适用3.3.2节中讲的顺序分
布。
Google Bigtable是分布式表格系统的始祖，它采用双层结构，底层采用GFS作为
持久化存储层。GFS+Bigtable双层架构是一种里程碑式的架构，其他系统，包括
Microsoft分布式存储系统Windows Azure Storage以及开源的Hadoop系统，均为其模仿
+ |1 k) m* H8 h8 t9 z者。Bigtable的问题在于对外接口不够丰富，因此，Google后续开发了两套系统，一
套是Megastore，构建在Bigtable之上，提供更加丰富的使用接口；另外一套是
Spanner，支持跨多个数据中心的数据库事务，下一章会专门介绍。
本章首先详细介绍Bigtable的架构及实现，接着分析Megastore的架构，最后介绍
Microsoft Azure Storage的架构。
) R- @% `. S5 A1 B( _% v: L$ B. S& C6.1　Google Bigtable
2 {5 A" }  D, ?) i/ c4 {+ m2 qBigtable是Google开发的基于GFS和Chubby的分布式表格系统。Google的很多数
& r- A' v. C* f/ R# ^据，包括Web索引、卫星图像数据等在内的海量结构化和半结构化数据，都存储在
* `0 j0 b8 A. \. `Bigtable中。与Google的其他系统一样，Bigtable的设计理念是构建在廉价的硬件之
3 j8 v& ?3 A+ x7 J0 c7 ]上，通过软件层面提供自动化容错和线性可扩展性能力。
Bigtable系统由很多表格组成，每个表格包含很多行，每行通过一个主键（Row
Key）唯一标识，每行又包含很多列（Column）。某一行的某一列构成一个单元
0 Z. X2 ]6 L" q3 p4 R  Z（Cell），每个单元包含多个版本的数据。整体上看，Bigtable是一个分布式多维映
. Q: B  {; S4 Z7 o& ~射表，如下所示：
' |0 o+ N1 V6 A7 _  k% E1 M(row:string,column:string,timestamp:int64)-＞string
另外，Bigtable将多个列组织成列族（column family），这样，列名由两个部分
组成：（column family,qualifier）。列族是Bigtable中访问控制的基本单元，也就是
说，访问权限的设置是在列族这一级别上进行的。Bigtable中的列族在创建表格的时
$ v6 S1 [: g5 h候需要预先定义好，个数也不允许过多；然而，每个列族包含哪些qualifier是不需要
预先定义的，qualifier可以任意多个，适合表示半结构化数据。
4 B: M; A$ b; F( dBigtable数据的存储格式如图6-1所示。
图　6-1　Bigtable数据存储格式
. C  |# X2 X% n: Q" NBigtable中的行主键可以是任意的字符串，最大不超过64KB。Bigtable表中的数
据按照行主键进行排序，排序使用的是字典序。图6-1中行主键com.cnn.www是域名
/ Q: q5 o7 p7 j3 Y& Wwww.cnn.com变换后的结果，这样做的好处是使得所有www.cnn.com下的子域名在系
统中连续存放。这一行数据包含两个列族："contents"和"anchor"。其中，列
* F9 l, F* P' F7 x族"anchor"又包含两个列，qualifier分别为"cnnsi.com"和"my:look.ca"。
4 c2 {& y# c& iGoogle的很多服务，比如Web检索和用户的个性化设置，都需要保存不同时间的
6 B# Z" ~& i! n( f- B数据，这些不同的数据版本必须通过时间戳来区分。图6-1中的t 4 、t 5 和t 6 表示保存了
* n: n2 {( g  }三个时间点获取的网页。为了简化不同版本的数据管理，Bigtable提供了两种设置：
  T  U: \: L( Q$ R一种是保留最近的N个不同版本，另一种是保留限定时间内的所有不同版本，比如可
2 N0 [+ R* B5 E3 w以保存最近10天的所有不同版本的数据。失效的版本将会由Bigtable的垃圾回收机制
2 I/ G/ N; f. U0 m自动删除。
8 c7 g$ J" ~' i3 E. M# C6.1.1　架构
& k0 B$ ^" o! J3 Q- VBigtable构建在GFS之上，为文件系统增加一层分布式索引层。另外，Bigtable依
  G: U0 g+ y9 [1 n( K" s3 B赖Google的Chubby（即分布式锁服务）进行服务器选举及全局信息维护。
如图6-2所示，Bigtable将大表划分为大小在100～200MB的子表（tablet），每个
" h- [' C& X' F0 N' h9 p  f子表对应一个连续的数据范围。Bigtable主要由三个部分组成：客户端程序库
0 p: A9 B7 \" J+ W$ w3 P! a: Y（Client）、一个主控服务器（Master）和多个子表服务器（Tablet Server）。
图　6-2　Bigtable的整体架构
: r' g6 {0 P: N2 |/ H, U●客户端程序库（Client）：提供Bigtable到应用程序的接口，应用程序通过客户
端程序库对表格的数据单元进行增、删、查、改等操作。客户端通过Chubby锁服务
- T/ ]' `# f+ }$ O$ d/ ~8 U% ]% [获取一些控制信息，但所有表格的数据内容都在客户端与子表服务器之间直接传
送；
●主控服务器（Master）：管理所有的子表服务器，包括分配子表给子表服务
器，指导子表服务器实现子表的合并，接受来自子表服务器的子表分裂消息，监控
( q  a4 N+ ]2 j. |2 R9 b8 m: e/ E子表服务器，在子表服务器之间进行负载均衡并实现子表服务器的故障恢复等。
●子表服务器（Tablet Server）：实现子表的装载/卸出、表格内容的读和写，子
+ L' p+ j1 R, x表的合并和分裂。Tablet Server服务的数据包括操作日志以及每个子表上的sstable数
据，这些数据存储在底层的GFS中。
Bigtable依赖于Chubby锁服务完成如下功能：
1）选取并保证同一时间内只有一个主控服务器；
- W% o; d9 X- u% q2）存储Bigtable系统引导信息；
3）用于配合主控服务器发现子表服务器加入和下线；
( {' s  [6 x$ y' y/ b7 ?3 O  E4）获取Bigtable表格的schema信息及访问控制信息。
8 _/ {* Q8 L7 @# ]% V5 c: CChubby是一个分布式锁服务，底层的核心算法为Paxos。Paxos算法的实现过程需
要一个“多数派”就某个值达成一致，进而才能得到一个分布式一致性状态。也就是
6 ^6 s; i% m5 H( p说，只要一半以上的节点不发生故障，Chubby就能够正常提供服务。Chubby服务部
署在多个数据中心，典型的部署为两地三数据中心五副本，同城的两个数据中心分
别部署两个副本，异地的数据中心部署一个副本，任何一个数据中心整体发生故障
都不影响正常服务。
Bigtable包含三种类型的表格：用户表（User Table）、元数据表（Meta Table）
和根表（Root Table）。其中，用户表存储用户实际数据；元数据表存储用户表的元
3 M, L. x! Q; k4 y, g数据；如子表位置信息、SSTable及操作日志文件编号、日志回放点等，根表用来存
* X: K) F* B3 L3 V: W储元数据表的元数据；根表的元数据，也就是根表的位置信息，又称为Bigtable引导
6 |: @' W: B* |6 k- y' q/ u信息，存放在Chubby系统中。客户端、主控服务器以及子表服务器执行过程中都需
# o$ S, e5 o; a1 c要依赖Chubby服务，如果Chubby发生故障，Bigtable系统整体不可用。
8 Y1 d2 Y. V! K6 n" ?6.1.2　数据分布
Bigtable中的数据在系统中切分为大小100～200MB的子表，所有的数据按照行
: X, X; A! u! ~3 H! k主键全局排序。Bigtable中包含两级元数据，元数据表及根表。用户表在进行某些操
作，比如子表分裂的时候需要修改元数据表，元数据表的某些操作又需要修改根
) W4 u! ~( T9 g4 z表。通过使用两级元数据，提高了系统能够支持的数据量。假设平均一个子表大小
为128MB，每个子表的元信息为1KB，那么一级元数据能够支持的数据量为
128MB×（128MB/1KB）=16TB，两级元数据能够支持的数据量为
# k# A% y9 h4 i/ ~16TB×（128MB/1KB）=2048 PB，满足几乎所有业务的数据量需求。如图6-3所示。
5 C) I( ^  C! i6 c图　6-3　Bigtable数据结构
/ O  b4 J7 e3 `- B# T+ ?+ L5 M客户端查询时，首先从Chubby中读取根表的位置，接着从根表读取所需的元数
6 T& F8 k- D- i$ \& M  ^" L据子表的位置，最后就可以从元数据子表中找到待查询的用户子表的位置。为了减
6 `( x+ C/ B- h7 _4 c; d- L) ~2 _  G少访问开销，客户端使用了缓存（cache）和预取（prefetch）技术。子表的位置信息
) Q; K$ C  B. ~/ W  w( n被缓存在客户端，客户端在寻址时首先查找缓存，一旦缓存为空或者缓存信息过
期，客户端就需要请求子表服务器的上一级元数据表获取位置信息，比如用户子表
- K5 x( {: b8 T7 ~  o* x# ]缓存过期需要请求元数据表，元数据子表缓存过期需要请求根表，根表缓存过期需
要读取Chubby中的引导信息。如果缓存为空，最多需要三次请求；如果缓存信息过
期，最多需要六次请求，其中三次用来确定信息是过期的，另外三次获取新的地
" ^) ~9 {6 K/ }8 E* S址。预取则是在每次访问元数据表时不仅仅读取所需的子表元数据，而是读取连续
% {+ A8 @; a2 W" @6 q6 A9 N! S0 P! y的多个子表元数据，这样查找下一个子表时不需要再次访问元数据表。
8 S2 k- f# c6 Z$ Y$ f8 N# u" q6.1.3　复制与一致性
0 h6 [3 |1 [! e* s: HBigtable系统保证强一致性，同一个时刻同一个子表只能被一台Tablet Server服
务，也就是说，Master将子表分配给某个Tablet Server服务时需要确保没有其他的
Tablet Server正在服务这个子表。这是通过Chubby的互斥锁机制保证的，Tablet Server
启动时需要获取Chubby互斥锁，当Tablet Server出现故障，Master需要等到Tablet
Server的互斥锁失效，才能把它上面的子表迁移到其他Tablet Server。
Bigtable的底层存储系统为GFS（参见前面4.1节）。GFS本质上是一个弱一致性
' q  t0 m4 N4 @8 ]% F/ V+ ~* X系统，其一致性模型只保证“同一个记录至少成功写入一次”，但是可能存在重复记
录，而且可能存在一些补零（padding）记录。
Bigtable写入GFS的数据分为两种：
' m' a* Q; F7 ^$ n! ^●操作日志。当Tablet Server发生故障时，它上面服务的子表会被集群中的其他
: }; S& h+ L; b; UTablet Server加载继续提供服务。加载子表可能需要回放操作日志，每条操作日志都
" y) R  c2 q3 M% H: R4 ~  g4 b5 ^有唯一的序号，通过它可以去除重复的操作日志。
2 x3 t8 N3 M/ ^% s3 ]" O# M●每个子表包含的SSTable数据。如果写入GFS失败可以重试并产生多条重复记
录，但是Bigtable只会索引最后一条写入成功的记录。
+ ]' _; J  v+ T! _# _( [Bigtable本质上是构建在GFS之上的一层分布式索引，通过它解决了GFS遗留的
一致性问题，大大简化了用户使用。
6.1.4　容错
$ Y+ F$ S0 U8 q9 E, O7 VBigtable中Master对Tablet Server的监控是通过Chubby完成的，Tablet Server在初始
5 V% r3 L: ~- w' w4 Z化时都会从Chubby中获取一个独占锁。通过这种方式所有的Tablet Server基本信息被
  j6 N, G/ \9 k1 Q' h9 q9 I7 j" F保存在Chubby中一个称为服务器目录（Server Directory）的特殊目录之中。Master通
: b  e! P; ]+ R. f过检测这个目录以随时获取最新的Tablet Server信息，包括目前活跃的Tablet Server，
以及每个Tablet Server上现已分配的子表。对于每个Tablet Server,Master会定期询问其
' D$ `! T6 P) `# @2 y独占锁的状态。如果Tablet Server的锁丢失或者没有回应，则此时可能有两种情况，
* h, A  j& g" Q) @/ v要么是Chubby出现了问题，要么是Tablet Server出现了问题。对此Master首先自己尝
9 V, d' x5 k: S$ q0 L* _试获取这个独占锁，如果失败说明是Chubby服务出现问题，否则说明是Tablet Server
, Z0 @( A" D/ W5 `1 T8 ~+ }出现了问题。Master将中止这个Tablet Server并将其上的子表全部迁移到其他Tablet
Server。
每个子表持久化的数据包含两个部分：操作日志以及SSTable。Tablet Server发生
- `3 a& m/ K" B" |; D  ?/ C故障时某些子表的一些更新操作还在内存中，需要通过回放操作日志来恢复。为了
提高性能，Tablet Server没有为它服务的每个子表写一个操作日志文件，而是把所有
它服务的子表的操作日志混在一起写入GFS，每条日志通过＜表格编号，行主键，日
- e& j8 m7 _3 M1 ]志序列号＞来唯一标识。当某个Tablet Server宕机后，Master将该Tablet Server服务的
子表分配给其他Tablet Server。为了减少Tablet Server从GFS读取的日志数据量，
Master将选择一些Tablet Server对日志进行分段排序。排好序后，同一个子表的操作
7 \  e" q& P) ^- U日志连续存放，Tablet Server恢复某个子表时只需要读取该子表对应的操作日志即
可。Master需要尽可能选择负载低的Tablet Server执行排序，并且需要处理排序任务
- {! X7 p' Z2 l. u. o+ d/ q- p失败的情况。
$ P! n" u9 a2 M0 P1 WBigtable Master启动时需要从Chubby中获取一个独占锁，如果Master发生故障，
Master的独占锁将过期，管理程序会自动指定一个新的Master服务器，它从Chubby成
功获取独占锁后可以继续提供服务。
* ^. l" \9 |9 m* A9 Q( o! c6 i6.1.5　负载均衡
& {  n7 d% r' M, c子表是Bigtable负载均衡的基本单位。Tablet Server定期向Master汇报状态，当状
& l8 B& J; M  B( c态检测时发现某个Tablet Server上的负载过重时，Master会自动对其进行负载均衡，
即执行子表迁移操作。子表迁移分为两步：第一步请求原有的Tablet Server卸载子
表；第二步选择一台负载较低的Tablet Server加载子表。Master发送命令请求原有的
; e* \; k/ I) J1 R- L6 a3 ~) {Tablet Server卸载子表，原有Tablet Server解除加在子表上的互斥锁，而新的Tablet
& Q1 B: w& u6 D$ n$ X0 H) zServer加载子表时需要首先获取互斥锁。如果原有Tablet Server发生故障，新的Tablet
( ?1 W% F$ [0 H. S3 ?Server需要等待原有Tablet Server加在子表上的互斥锁过期。子表迁移前原有的Tablet
Server会对其执行Minor Compaction操作，将内存中的更新操作以SSTable文件的形式
转储到GFS中，因此，负载均衡带来的子表迁移在新的Tablet Server上不需要回放操
, t( e# v6 r; P! [0 B6 V1 ]3 J作日志。
子表迁移的过程中有短暂的时间需要停服务，为了尽可能减少停服务的时间，
Bigtable内部采用两次Minor Compaction的策略。具体操作如下：
1）原有Tablet Server对子表执行一次Minor Compaction操作，操作过程中仍然允
许写操作。
2 G( B+ e: ^7 i: F* V; C1 |9 v2）停止子表的写服务，对子表再次执行一次Minor Compaction操作。由于第一
0 n+ @  @( t- `* p4 s次Minor Compaction过程中写入的数据一般比较少，第二次Minor Compaction的时间
会比较短。
3 Y) K6 J* V2 w6 P  \6 l; v由于Bigtable负载均衡的过程中会停一会读写服务，负载均衡策略不应当过于激
进。负载均衡涉及的因素很多，Tablet Server通过心跳定时将读、写个数、磁盘、内
存负载等信息发送给Master,Master根据负载计算公式计算出需要迁移的子表，然后放
入迁移队列中等待执行。
8 G* O8 P/ H! }! K. X& p" o/ r6.1.6　分裂与合并
随着数据不断写入和删除，某些子表可能太大，某些子表可能太小，需要执行
/ S- C: D* @+ T) N: D! @* g子表分裂与合并操作。顺序分布与哈希分布的区别在于哈希分布往往是静态的，而
顺序分布是动态的，需要通过分裂与合并操作动态调整。
3 C; g) F6 ?3 P) KBigtable每个子表的数据分为内存中的MemTable和GFS中的多个SSTable，由于
1 R. s/ N8 e2 E+ bBigtable中同一个子表只被一台Tablet Server服务，进行分裂时比较简单。Bigtable上
2 ~, R1 B+ n, w执行分裂操作不需要进行实际的数据拷贝工作，只需要将内存中的索引信息分成两
/ E% w0 ~3 E2 {1 B份，比如分裂前子表的范围为（起始主键，结束主键]，在内存中将索引分成（起始
0 P$ X9 N7 v& _主键，分裂主键]和（分裂主键，结束主键]两个范围。例如，某个子表（1，10]的分
9 g, D: n8 a% ~6 Q% s( K+ f裂主键为5，那么，分裂后生成的两个子表的数据范围为：（1，5]和（5，10]。分裂
以后两个子表各自写不同的MemTable，等到执行Compaction操作时再根据分裂后的
子表范围生成不同的SSTable，无用的数据自然成为垃圾被回收。
9 e, S& Q/ p; N0 g7 Q; u% J分裂操作由Tablet Server发起，需要修改元数据，即用户表的分裂需要修改元数
! c7 C' P, T# V' M# h据表，元数据表的分裂需要修改根表。分裂操作需要增加一个子表，相当于在元数
" f& j9 B+ \7 [$ ]0 ^据表中增加一行，通过Bigtable的行事务保证原子性。只要修改元数据表成功，分裂
操作就算成功。分裂成功后Tablet Server将向Master汇报，如果出现Tablet Server故
9 W7 L! E2 E  {+ X0 {4 D( v  _% S障，Master可能丢失汇报分裂消息。新的Tablet Server加载这个子表时将发现它已经
分裂，并通知Master。
合并操作由Master发起，相比分裂操作要更加复杂。由于待合并的两个子表可能
5 X* @5 @. D0 m' `5 }/ Z; \/ R" Y! d被不同的Tablet Server加载，合并的第一步需要迁移其中一个子表，以使它们在同一
个Tablet Server上，接着通知Tablet Server执行子表合并。子表合并操作具体实现时非
常麻烦，有兴趣的读者可以自行思考。
0 {1 W' @" Q. {: q% B$ @/ U6.1.7　单机存储
如图6-4所示，Bigtable采用Merge-dump存储引擎。数据写入时需要先写操作日
志，成功后应用到内存中的MemTable中，写操作日志是往磁盘中的日志文件追加数
! b/ G! J$ U* K% Q5 j% [* l7 M' {据，很好地利用了磁盘设备的特性。当内存中的MemTable达到一定大小，需要将
MemTable转储（Dump）到磁盘中生成SSTable文件。由于数据同时存在MemTable和
; a3 [# V( o: j6 `7 d3 S可能多个SSTable中，读取操作需要按从旧到新的时间顺序合并SSTable和内存中的
" _2 m; ?( A4 N: \* J, wMemTable数据。数据在SSTable中连续存放，因此可以同时满足随机读取和顺序读取
两种需求。为了防止磁盘中的SSTable文件过多，需要定时将多个SSTable通过
compaction过程合并为一个SSTable，从而减少后续读操作需要读取的文件个数。一
7 t: e; [* Q0 K$ G! O般情况下，如果写操作比较少，我们总是能够使得对每一份数据同时只存在一个
SSTable和一个MemTable，也就是说，随机读取和顺序读取都只需要访问一次磁盘，
这对于线上服务基本上都是成立的。
( @- r8 F( G( G1 x7 H3 ~( r5 x图　6-4　Bigtable单机存储引擎
7 ]' [9 j+ {! Z2 p插入、删除、更新、增加（Add）等操作在Merge-dump引擎中都看成一回事，除
& G2 @3 J" v6 D+ \, K' y了最早生成的SSTable外，SSTable中记录的只是操作，而不是最终的结果，需要等到
6 J2 k7 {$ R2 t! s3 O读取（随机或者顺序）时才合并得到最终结果。
Bigtable中包含三种Compaction策略：Minor Compaction、Merging Compaction和
Major Compaction。其中，Minor Compaction把内存中的MemTable转储到GFS中，
Merging Compaction和Major Compaction合并GFS中的多个SSTable文件生成一个更大
# _4 k% p, r2 J4 p9 M& m: _' ^的SSTable。Minor Compaction主要是为了防止内存占用过多，Merging和Major
' ]7 i2 R! c! P: D- |+ z$ v" kCompaction则是为了防止读取文件个数过多。Major Compaction与Merging Compaction
# M8 T. c8 I( S9 m( `4 K# e的区别在于Major Compaction会合并所有的SSTable文件和内存中的MemTable，生成
, o3 @( R6 k1 p4 N  g$ {最终结果；而Merging Compaction生成的SSTable文件可能包含一些操作，比如删除、
7 B$ N& y3 X. L  H' c( S& m增加等。
' I$ j! ]1 J/ u+ K数据在SSTable中按照主键有序存储，每个SSTable由若干个大小相近的数据块
/ @( ], ^4 w) i* l9 O! N' K" i  s（Block）组成，每个数据块包含若干行。数据块的大小一般在8～64KB之间，允许
' X4 r: m$ d9 d5 d: \2 g& D1 ^用户配置。Tablet Server的缓存包括两种：块缓存（Block Cache）和行缓存（Row
) ^- D$ d* F( V- J+ ^1 vCache）。其中，块缓存的单位为SSTable中的数据块，行缓存的单位为一行记录。随
机读取时，首先查找行缓存；如果行缓存不命中，接着再查找块缓存。另外，
Bigtable还支持布隆过滤器（Bloom Filter），如果读取的数据行在SSTable中不存在，
& p* z% h2 O7 Q( X' v( k  |可以通过布隆过滤器发现，从而避免一次读取GFS文件操作。
6.1.8　垃圾回收
Compaction后生成新的SSTable，原有的SSTable成为垃圾需要被回收掉。每个子
表正在引用的SSTable文件保存在元数据中。Master定期执行垃圾回收任务，这是一
个标记删除（mark-and-sweep）过程。首先扫描GFS获取所有的SSTable文件，接着扫
描根表和元数据表获取所有正在使用的SSTable文件，如果GFS中的SSTable没被任何
1 g& T$ J0 G. z; t  ^* B一个子表使用，说明可以被回收掉。这里需要注意，由于Tablet Server执行
4 c) z4 _- k7 O% `4 _+ YCompaction操作生成一个全新的SSTable与修改元数据这两个操作不是原子的，垃圾
回收需要避免删除刚刚生成但还没有记录到元数据中的SSTable文件。一种比较简单
的做法是垃圾回收只删除至少一段时间，比如1小时没有被使用的SSTable文件。
6.1.9　讨论
GFS+Bigtable两层架构以一种很优雅的方式兼顾系统的强一致性和可用性。底层
' k9 E$ d$ L! L( Y9 n文件系统GFS是弱一致性系统，可用性和性能很好，但是多客户端追加可能出现重复
记录等数据不一致问题；上层的表格系统Bigtable通过多级分布式索引的方式使得系
* H) f0 A4 {+ J6 |0 |" a统对外整体表现为强一致性。Bigtable最大的优势在于线性可扩展，单台机器出现故
" C8 f( t4 q% R0 n障可将服务迅速（一分钟以内）迁移到整个集群。Bigtable架构最多可支持几千台的
集群规模，通过自动化容错技术大大降低了存储成本。
+ P7 H! t0 E. @, OBigtable架构也面临一些问题，如下所示：
●单副本服务。Bigtable架构非常适合离线或者半线上应用，然而，Tablet Server
( a5 L1 g6 T0 A1 O5 G$ c节点出现故障时部分数据短时间内无法提供读写服务，不适合实时性要求特别高的
6 Q& s, ~7 D8 X! V3 }& L/ X业务，如交易类业务。
●SSD使用。Google整体架构的设计理念为通过廉价机器构建自动容错的大集
群，然而，随着SSD等硬件技术的发展，机器宕机的概率变得更小，SSD和SAS混合
# X2 e$ t# k# u8 C8 n: q存储也变得比较常见，存储和服务分离的架构有些不太适应。
●架构的复杂性导致Bug定位很难。Bigtable依赖GFS和Chubby，这些依赖系统本
6 u8 R5 r+ Z, }身比较复杂，另外，Bigtable多级分布式索引和容错等机制内部实现都非常复杂，工
程量巨大，使用的过程中如果发现问题很难定位。
总体上看，Bigtable架构把可扩展性和成本做到了极致，但在线实时服务能力有
一定的改进空间，适合通用的离线和半线上应用场合。

- F& i) i# y& I! E, A( A
3 A' I, i, K* v% h# K+ S' s