Meta Data的数据复制

TDengine里存在时序数据，也存在Meta Data。Meta Data对数据的可靠性要求更高，那么TDengine设计能否满足要求呢？下面做个仔细分析。

TDengine里Meta Data包括以下：

• account 信息
• 一个account下面，可以有多个user, 多个DB
• 一个DB下面有多个vgroup
• 一个DB下面有多个stable
• 一个vgroup下面有多个table
• 整个系统有多个mnode, dnode
• 一个dnode可以有多个vnode

上述的account, user, DB, vgroup, table, stable, mnode, dnode都有自己的属性，这些属性是TDengine自己定义的，不会开放给用户进行修改。这些Meta Data的查询都比较简单，都可以采用key-value模型进行存储。这些Meta Data还具有几个特点：

1. 上述的Meta Data之间有一定的层级关系，比如必须先创建DB，才能创建table, stable。只有先创建dnode，才可能创建vnode, 才可能创建vgroup。因此他们创建的顺序是绝对不能错的。
2. 在客户端应用的数据更新操作得到TDengine服务器侧确认后，所执行的数据更新操作绝对不能丢失。否则会造成客户端应用与服务器的数据不一致。
3. 上述的Meta Data是容许重复操作的。比如插入新记录后，再插入一次，删除一次后，再删除一次，更新一次后，再更新一次，不会对系统产生任何影响，不会改变系统任何状态。

对于特点1，本设计里，数据的写入是单线程的，按照到达的先后顺序，给每个数据更新操作打上版本号，版本号大的记录一定是晚于版本号小的写入系统，数据写入顺序是100%保证的，绝对不会让版本号大的记录先写入。复制过程中，数据块的转发也是严格按照顺序进行的，因此TDengine的数据复制设计是能保证Meta Data的创建顺序的。

对于特点2，只要Quorum数设置等于replica，那么一定能保证回复确认过的数据更新操作不会在服务器侧丢失。即使某节点永不起来，只要超过一半的节点还是online, 查询服务不会受到任何影响。这时，如果某个节点离线超过一定时长，系统可以自动补充新的节点，以保证在线的节点数在绝大部分时间是100%的。

对于特点3，完全可能发生，服务器确实持久化存储了某一数据更新操作，但客户端应用出了问题，认为操作不成功，它会重新发起操作。但对于Meta Data而言，没有关系，客户端可以再次发起同样的操作，不会有任何影响。

总结来看，只要quorum设置大于一，本数据复制的设计是能满足Meta Data的需求的。目前，还没有发现漏洞。