1.TiKV 源码解析系列文章（十七）raftstore 概览

TiKV 源码解析系列文章（十七）raftstore 概览

       TiKV，作为分布式 KV 数据库，文章文章利用 Raft 算法提供强一致性，管理管理但单一 Raft 组无法满足扩展性和均衡需求，源码源码因此引入了 MultiRaft 架构。视频视频在 TiKV 中，文章文章sync的源码数据通过分片形成多个 Region，管理管理每个 Region 由一个 Raft 组管理，源码源码形成一对一关系。视频视频通过多 Raft 组并行管理，文章文章实现高效扩展和均衡。管理管理

       MultiRaft 与 Region 结构紧密相连，源码源码数据在多个副本间分布，视频视频一个机器可能承载多个不同 Region 的文章文章副本。这种设计允许 Raft 组并行工作，管理管理竞价动力指标源码从而提升性能和容错能力。

       Batch System 是 raftstore 的核心机制，用于并发驱动状态机。状态机通过 PollHandler 驱动，分为 normal 和 control 两种类型。control 状态机负责全局任务管理，normal 状态机处理特定任务。狗不理指标源码消息和消息队列绑定在状态机上，PollHandler 负责消费消息，产生落盘或网络交互的副作用。

       raftstore 中包含 RaftBatchSystem 和 ApplyBatchSystem 两个 Batch System。RaftBatchSystem 处理 Raft 状态机，包括日志分发、落盘、three立体库源码状态迁移等。ApplyBatchSystem 解析日志并应用到底层 KV 数据库，执行回调函数。写操作遵循此流程，客户端请求序列化为日志后，通过 Raft 提交到 raft。Ready 机制收集副作用，场所溯源码生成最终由 Batch System 处理。

       Region 的分裂和合并是 TiKV 稳定运行的关键。Split 将大范围数据分割，创建新 Raft 组管理；Merge 则合并相邻 Raft 组，优化资源利用。这些操作遵循 Raft 提交/确认流程，并维护版本概念，确保写命令正确分发。

       LocalReader 为读操作提供优化，Raft 组 leader 维护 lease 机制，确保在有效期内的读操作即时执行，超出则触发续期。Lease 定义了读操作的时间窗口，允许精度误差，优化性能。

       Coprocessor 用于自定义 KV 处理逻辑，如事务一致性、关键数据管理等。TiKV 中包括 SQL 下推、Observer 等 Coprocessor，监听事件并执行自定义逻辑，保证系统正确运行。

       综上所述，TiKV 通过 MultiRaft、Batch System、LocalReader 和 Coprocessor 等机制，实现了高效、可靠的分布式 KV 存储。深入理解这些组件的原理与实现细节，有助于优化 TiKV 应用场景与性能。