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背景

最近在研究了一下 Starrocks的tablet的Rebalance的能力，这里进行记录一下
本文基于 StarRocks 3.3.5

结论

数据的rebalance 主要以两种模式来进行：

1. 按照磁盘的使用率进行移动，如果每个BE的磁盘使用率不足tablet_sched_balance_load_disk_safe_threshold（默认是50%），
   或者 BE间磁盘的最大使用率和最小使用率相差不超过tablet_sched_balance_load_score_threshold(默认10%)，就认为不需要进行数据均衡
2. 以tablet的副本数量进行移动，不断把副本从副本数多的BE节点 转移到 副本数少的节点上
3. 以BE内的磁盘使用率为基准，按照高磁盘使用率往低磁盘使用率的原则进行数据迁移
4. 以BE内的各个路径的tablets副本数据为基准 ，按照路径中副本数高的往副本数低的原则进行数据秦阿姨

其中里面设计到的移动都是以 tablet Replica（副本）为单位进行移动的，
且统计信息的来源是来自SystemInfoService,对于每个磁盘类型(HDD，SSD)都会做Rebalance操作

分析

统计信息的来源

ClusterLoadStatistic的统计信息，这个是来自于SystemInfoService,而最终的信息是来源于 BE和 FE进行交互的FrontendServiceImpl,BE会上报给FE信息，这些信息
在FE则会调用 ReportHandler的 exec方法，从而更新到 SystemInfoService中。

 @Overrideprotected void exec() {if (tasks != null) {ReportHandler.taskReport(beId, tasks);}if (disks != null) {ReportHandler.diskReport(beId, disks);}if (tablets != null) {ReportHandler.tabletReport(beId, tablets, reportVersion);}if (activeWorkGroups != null) {ReportHandler.workgroupReport(beId, activeWorkGroups);}if (resourceUsage != null) {ReportHandler.resourceUsageReport(beId, resourceUsage);}if (dataCacheMetrics != null) {ReportHandler.datacacheMetricsReport(beId, dataCacheMetrics);}}

tablet调度数据流

其中最主要的数据流如下：

TabletScheduler.runAfterCatalogReady||\/
TabletScheduler.schedulePendingTablets //一次性调度队列中剩余的所有的Rebalance任务||\/
TabletScheduler.handleRunningTablets // 取消超时的Rebalance任务,这个超时时间是根据 TabletSchedCtx.getApproximateTimeoutMs 方法获取的||\/
TabletScheduler.selectTabletsForBalance||\/
Rebalancer.selectAlternativeTablets => selectAlternativeTabletsForCluster ||\/balanceClusterDisk ||\/balanceClusterTablet||\/balanceBackendDisk||\/balanceBackendTablet||\/
handleForceCleanSchedQ    // 如果有用户调用了`CLEAN TABLET SCHEDULER QUEUE`命令，则会强制清除包括正在运行的所有的数据Rebalance任务||\/
stat.counterTabletScheduleRound.incrementAndGet() // 记录tablet schedule调度的次数

其中 balanceClusterDisk balanceClusterTablet balanceBackendDisk balanceBackendTablet 分别对应上述的1 2 3 4 四点。