前言

在存储系统的运行过程中，每时每刻都发生着数据的更新，背后意味着诸如创建，删除，修改文件等数据的操作。抛开物理文件数据的改变，对于中心控制节点而言，这些都会涉及到元数据的更新操作。而为了保持系统元数据和物理数据间的状态一致性，系统所有的数据操作对应的元数据变更都需要持久化到元数据db内，但其实这里有一个性能问题，我们的每次变更如果都要实时同步到外部db内，是否意味着高频的io操作？是否有延时写入的手段呢？本文将要阐述的预写式日志Write Ahead Log(WAL),正是对此的优化。

Write Ahead Log概述

Write Ahead Log简称WAL，在分布式存储系统中的元数据更新中应用得十分广泛。WAL的主要意思是说在将元数据的变更操作写入到持久稳定的db之前，先预先写入到一个log中，然后再由另外的操作将log apply到外部的持久db里去。这种模式会减少掉每次的db写入操作，尤其当系统要处理大量的transaction操作的时候，WAL的方式相比较于实时同步db的方式有着更高的效率。

WAL还有一点很重要的帮助是可以在disaster recovery过程中起到状态恢复的作用，系统在load完元数据db后，再把未来得及提交的WAL apply进来，就能恢复成和之前最终一致的状态。

WAL的执行机理

上面只介绍了WAL的概述内容，本小节我们来深入了解WAL的内部执行细节。

首先我们要搞清楚一点的是，WAL不记录元数据的本身，而是变更的record。那么何为”变更的record“？一个删除操作记录，一个添加记录，至于每个记录会包含有什么信息呢，大家可以参考audit log的内容属性。不过WAL的log格式和audit log还是有所区别的。

追本溯源，对于WAL来说，它是被谁写入的呢？答案是WAL buffer，当这个buffer满了的时候或者人工触发flush动作时，它就会将transaction数据写出到WAL的log内。当然，系统在每次完成一个操作时，同时会将改动应用到memory和WAL buffer内，然后自己再控制buffer flush出去的逻辑。

当老的WAL已经被apply进元数据db之后，我们会用更新commitId来表明当前最新的transaction，理论上来说低于这个commitId的WAL已经可以被清除purge出去了。这个过程我们可以理解为checkpoint过程，当前db+WAL变更=新的db。

上述WAL细节过程如下图：

HDFS的WAL原理应用

HDFS作为一个成熟的分布式系统，在其内部也有WAL模型的应用。这里的WAL则是Editlog，而对应的Stable DB则是Standby NN的fsimage。HDFS的Editlog用了双缓冲模式来加大transaction的throughput。整个过程的数据流操作是从Active NN到Editlog到Standby NN。当Standby NN准实时的读取完editlog的信息后，定期checkpoint出新的fsimage文件后，再sync到Active NN上。按照时间顺序和commit tx id，老的editlog会被purge掉。HDFS的WAL模型如下图所示（步骤如线条中数字显示）：

WAL apply的控制

在系统做disaster recovery中，对于WAL的应用过程，有时可能会出现应用出差的情况，包括一些局部WAL记录格式写异常的情况。这个时候用户可以选择是否中断WAL的apply过程或者是忽略异常，来完成尽可能的数据状态恢复。这些都是WAL内部的细节控制。

以上就是本文主要阐述的关于WAL的内容了。

引用

[1].https://pgadminedb.readthedocs.io/en/latest/module_02/

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Write-Ahead Log（WAL）的工作原理

前言

Write Ahead Log概述

WAL的执行机理

HDFS的WAL原理应用

WAL apply的控制

引用

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