目录
1 Doris简介
Apache Doris（原百度Palo）是一个现代化的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，专为实时分析和大规模数据仓库场景设计。Doris采用分布式架构设计，主要由两个核心组件构成：Frontend（FE）和Backend（BE）。这两个组件各司其职，共同协作完成数据的存储、计算和查询处理。
Doris的主要特点包括：
- 实时分析能力：支持实时数据导入和实时查询
- 高并发：能够支持数千QPS的查询请求
- 易用性：兼容MySQL协议，支持标准SQL
- 高可用：通过多副本机制保证数据可靠性
- 弹性扩展：支持在线扩容，不影响业务运行
2 Doris架构概述
Doris的整体架构采用主从模式，由FE和BE两类节点组成：
- FE节点负责元数据管理、查询解析和协调
- BE节点负责数据存储和查询执行
- 客户端通过MySQL协议与FE交互
- FE将查询计划分发给多个BE并行执行
3 Frontend（FE）职责详解
3.1 FE核心功能
FE是Doris集群的大脑，主要负责以下核心功能：
- 元数据管理：存储和管理所有数据库、表、分区等元数据信息
- 查询解析与优化：接收SQL查询，解析并生成最优执行计划
- 集群管理：管理BE节点，监控集群状态
- 协调调度：协调多个BE节点完成查询执行
- 访问控制：管理用户权限和认证
3.2 FE组件架构
FE内部主要包含以下组件：
- Catalog：元数据存储核心，记录所有数据库对象信息
- Query Planner：SQL解析器，将SQL转换为逻辑执行计划
- Optimizer：查询优化器，基于代价模型优化执行计划
- Query Coordinator：查询协调器，分发任务到BE并收集结果
- Load Manager：管理数据导入作业
- Admin Console：管理界面和API
3.3 FE详细职责解析
3.3.1 元数据管理
FE负责维护Doris集群的所有元数据，包括：
- 数据库、表、分区、物化视图等对象的定义
- 表的Schema信息（列名、类型、索引等）
- 数据分布信息（Tablet到BE的映射关系）
- 用户权限信息
元数据存储在FE的内存中，并通过BDB（Berkeley DB）持久化到磁盘，FE采用类似RAFT的协议保证元数据的高可用
3.3.2 查询处理流程
- SQL解析：将SQL文本解析为抽象语法树（AST）
- 语义分析：验证SQL语义正确性，检查表是否存在、权限等
- 逻辑优化：应用规则优化（谓词下推、列裁剪等）
- 物理优化：基于代价选择最优执行计划
- 计划分片：将执行计划划分为多个可在BE上并行执行的片段
- 结果合并：收集各BE的结果并合并返回给客户端
3.3.3 集群管理
FE负责管理整个Doris集群：
- BE节点注册与心跳检测
- 负载均衡：监控BE负载，调整数据分布
- 故障恢复：检测BE故障并触发副本修复
- 扩容缩容：管理BE节点的添加和删除
3.3.4 数据导入管理
FE协调所有数据导入操作：
- 接收导入请求（Stream Load/Routine Load等）
- 分配导入任务到合适的BE节点
- 监控导入进度
- 维护导入事务的原子性
4 Backend（BE）职责详解
4.1 BE核心功能
BE在Doris集群中主要负责：
- 数据存储：以列式格式存储表数据
- 查询执行：执行FE下发的查询计划片段
- 本地计算：在数据所在节点进行计算（MPP模型）
- 数据导入：接收并处理数据写入请求
- 副本管理：维护数据的多副本一致性
4.2 BE组件架构
BE内部主要组件：
- Storage Engine：存储引擎，管理数据读写
- Query Executor：查询执行器，处理查询请求
- Tablet Manager：管理本地存储的Tablet
- Load Channel：处理数据导入
- Compaction：负责数据压缩合并
4.3 BE详细职责解析
4.3.1 数据存储模型
Doris采用分区-分桶两级分片：
- 分区（Partition）：按照分区键（通常是时间）将表水平分割
- 分桶（Bucket）：每个分区进一步哈希分桶，形成Tablet
每个Tablet：
- 是数据移动、复制的最小单位
- 默认3副本，分布在不同的BE上
- 包含数据的多个Segment文件
4.3.2 查询执行流程
BE执行查询的主要步骤：
- 接收计划片段：从FE获取查询计划片段
- 数据本地化：优先读取本地存储的数据
- 并行执行：利用多线程并行处理数据
- 数据交换：与其他BE节点交换中间结果（如join/shuffle）
- 结果返回：将部分结果返回给FE
4.3.3 数据导入处理
关键点：
- 采用两阶段提交保证多副本一致性
- 数据先写入内存buffer，再异步刷盘
- 支持批量导入和流式导入
4.3.4 数据压缩与合并
BE后台持续进行数据维护：
- Base Compaction：合并小文件，减少IO放大
- Cumulative Compaction：合并增量数据，优化查询性能
- Schema Change：异步执行Schema变更操作
- Clone：副本修复和均衡
5 FE与BE的协同工作机制
5.1 查询处理的完整流程
5.2 数据导入的协同流程
- FE接收导入请求并分配事务ID
- FE根据分桶规则将数据分发到多个BE
- BE接收数据并写入临时存储
- FE协调所有BE进行两阶段提交
- 提交成功后，FE更新元数据
5.3 故障恢复协同
当BE节点故障时：
- FE检测到心跳丢失
- FE将故障节点标记为不可用
- FE调度其他BE副本进行数据修复
- 新数据导入会避开故障节点
- 节点恢复后自动重新加入集群
6 总结
Doris通过FE和BE的明确职责划分实现了高效的分析处理能力：
- FE作为控制中心，负责"思考"工作：查询解析、优化、协调
- BE作为执行单元，负责"体力"工作：数据存储、计算、导入