保存数据
待解决的问题
- 基本要求：保证数据不丢不错
- 能否支持跨数据中心的容灾
- 写入速度是否够快？
- 数据保存下来后，是否方便读取？
- 保存的数据如何修改？如何支持并发的修改？
- 如何原子地修改多条记录？
数据的存储模型
Key-Value
TiKV选择的是Key-Value模型，并提供有序的便利方法。
简单来讲，可以将 TiKV 看做一个巨大的 Map，其中 Key 和 Value 都是原始的 Byte 数组，在这个 Map 中，Key 按照 Byte 数组总的原始二进制比特位比较顺序排列。
因为键值对是按照Key的二进制顺序来存储的，所以也就是找到某一个Key的位置后，可以不断的调用Next方法递增的获取比这个Key大的Key-Value。
RocksDB
任何持久化的存储引擎，数据终归要保存在磁盘上，TiKV 也不例外。
TiKV 没有选择直接向磁盘上写数据，而是把数据保存在 RocksDB 中，具体的数据落地由 RocksDB 负责。
RocksDB是一个非常优秀的开源单机存储引擎，有Facebook的团队在做持续的优化，可以认为RocksDB是一个单机的Key-Value Map。
Raft
前述已经已经解决了数据高效可靠的本地存储。但如何保证单机失效的情况下，数据不丢失，不出错？
简单来说，我们需要想办法把数据复制到多台机器上，这样一台机器挂了，我们还有其他的机器上的副本；复杂来说，我们还需要这个复制方案是可靠、高效并且能处理副本失效的情况。听上去比较难，但是好在我们有 Raft 协议。Raft 是一个一致性算法，它和 Paxos 等价，但是更加易于理解。
在分布式系统的Raft算法中详细说明了Raft算法的原理，并做了动画演示，文末也有Raft论文的地址。
PingCAP的首席架构师唐刘的文章详细的解释了他们对Raft协议所做的大量优化。
总结一下，通过单机的 RocksDB，我们可以将数据快速地存储在磁盘上；通过 Raft，我们可以将数据复制到多台机器上，以防单机失效。数据的写入是通过 Raft 这一层的接口写入，而不是直接写 RocksDB。
