图解Janusgraph系列-图数据底层序列化源码分析（Data Serialize）

图解Janusgraph系列-图数据底层序列化源码分析（Data Serialize）

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源码分析相关可查看github（码文不易，求个star~）： https://github.com/YYDreamer/janusgraph

下述流程高清大图地址：https://www.processon.com/view/link/5f471b2e7d9c086b9903b629

版本：JanusGraph-0.5.2

转载文章请保留以下声明：

作者：洋仔聊编程

微信公众号：匠心Java

原文地址：https://liyangyang.blog.csdn.net/

正文

JanusGraph的数据导入过程主要分为三阶段：prepare（准备）、serialize（序列化）、commit（提交）；不同阶段有不同的作用，如下：

下面我们分别从导入vertex节点和edge边两部分来分析写流程

建议依据源码同步看本文章，便于理解！

一：vertex数据写流程

下面vertex节点数据的导入，

prepare阶段

主要是依据当前给定的参数，组装出对应的vertex 或者 edge 对象；对象中包含对应的id、索引信息、属性信息和锁信息等；

过程中包含以下几种作用：

• 默认添加vertex exist属性，值为true，标识当前节点是否存在
• 默认添加label edge边，标识当前的节点 或者 边是什么label
• 生成vertex、edge、property的全局分布式唯一id
• 自定义属性验证是否满足唯一性约束

主要流程如下图（建议依照源码一块查看，上述github地址已给出）：

serialize阶段

主要是对上述prepare阶段准备好的数据进行序列化为二进制数据，为存储二进制数据到backend storage做准备； 另外获取本地锁 + 分布式锁数据插入（此处只是将数据插入到Hbase，插入成功并不代表获取成功）

过程中包含以下几种作用：

• 序列化所有relation数据并存储，包含属性、label edge、normal edge
• 获取属性对应index需要更新的数据，并序列化存储； 包含组合索引和mixed index的处理
• 获取基于图实例的本地锁
• 获取了本地锁的前提前，获取edge lock 和 index lock分布式锁（此处的获取锁只是将对应的KLV存储到Hbase中！存储成功并不代表获取锁成功，在commit阶段才会去检查是不是获取分布式锁成功！）

主要流程如下图：

commit阶段

主要是获取本地锁+分布式锁成功后，将对应序列化后的数据添加到对应的backend storage中；完成图数据插入过程！ 在此阶段才会对图库中的真实数据开始影响，才会涉及到事务的回滚机制；

过程中包含以下几种作用：

• 判断分布式锁的状态，获取成功则进行数据持久化；不成功则失败
• 持久化relation数据
• 持久化index数据，包含组合索引存储到第三方存储；mixed index存储到第三方索引库中
• 删除对应的本地锁 和 分布式锁的占用

主要流程如下图：

二：edge数据写流程

针对于edge的写数据流程，整体的流程和vertex节点的数据写入相同，有几点不同，下面一一列出：

1、生成分布式唯一id的过程

导入Edge数据在生成edge的唯一id时，partition id的获取不再是随机获取，而是尝试获取边对应的out vertex的partition id； id的组成部分也不同，没有idPadding部分；

具体解释请看：《JanusGraph-分布式id生成策略》文章

2、在edge的导入中，没有同vertex数据导入，添加默认的节点是否存在属性和节点和节点对应label的边

3、获取edge对应的属性的index update时不同

在导入vertex数据时，将节点对应的属性作为relation存放在addRelation中，然后收集所有的属性relation循环获取index uodate；如下伪代码：

for (InternalRelation add : Iterables.filter(addedRelations,filter)) {
	if (add.isProperty()) mutatedProperties.put(vertex,add); // 此处只操作属性类型的
    mutations.put(vertex.longId(), add);
}
// 此处，收集节点对应属性对应的索引需要更新的数据、增加或删除节点时才有作用； 针对于插入edge的操作，不涉及此处
for (InternalVertex v : mutatedProperties.keySet()) {
    indexUpdates.addAll(indexSerializer.getIndexUpdates(v,mutatedProperties.get(v)));
}

而在edge数据导入中，只将edge这条边作为relation插入到addRelation中，所以无法获取属性relation，转而通过收集过程中，对每个edge对应的所有属性进行分别获取；如下伪代码：

for (InternalRelation add : Iterables.filter(addedRelations,filter)) {
	if (add.isProperty()) mutatedProperties.put(vertex,add); // 此处只操作属性类型的
    mutations.put(vertex.longId(), add);
    // 获取边包含的属性；在节点插入时没有作用，插入边数据时，获取边上的属性对应的索引； 只有edge操作中包含边属性，并且包含索引！
    indexUpdates.addAll(indexSerializer.getIndexUpdates(add));
}

4、edge对应的relation数据，也就是当前插入的这个边，需要被序列化两次

一次是源节点+边关系，一次是目标节点+边关系（因为jansugraph是通过edge cut方式存储图数据的）

5、edge的数据插入过程中，edge的序列化组成部分不同于vertex的序列化组成部分；

不同点请看《Janusgraph-存储结构》文章

6、edge的数据插入中，edge的property和vertex的property组成不同！

edge中针对于sort key和signature key配置的属性，只将property value存储在对应位置。其他未被配置的属性值包含proeprty key label id + property value；

不同于vertex数据中的属性组成包含：proeprty key label id + property 唯一id +property value

三：源码分析

源码分析已经push到github：https://github.com/YYDreamer/janusgraph

数据写入的流程源码过多，就不在文章中给出分析了，具体请看github中源码分析注释吧

四：应用

基于数据序列化导入的源码博主将图数据的序列化逻辑抽取出来，生成一个工具包；

主要用于图数据的迁移和图数据库的初始化，适用于大数据量的导入，主要流程如下：

1. 生成schema到图中
2. 获取schema信息，缓存到内存中
3. 调用api占用对应的id blocker，用于离线数据的分布式唯一id生成
4. 调用抽取的序列化逻辑序列化节点和边数据
5. 生成Hfile
6. 将hfile导入到Hbase中

上述流程已经经过严格的验证并在生产环境中使用，具体之后会再出一篇文章介绍一下详细的设计与流程

五：总结

对于JanusGraph图数据的写入，主要分为3部分：

• schema的创建
• vertex节点数据的导入
• edge边数据的导入

上述主要分析了vertex和edge的数据导入，大致流程相似；也分析了两部分导入数据的差异；

其中涉及的分布式唯一id的生成逻辑 和 锁机制获取的逻辑，请看《图解Janusgraph系列-Lock锁机制(本地锁+分布式锁)分析》和《图解Janusgraph系列-分布式id生成策略分析》两篇文章！

针对于第三方索引的序列化存储逻辑，逻辑相对简单，此处没有给出，具体读者可以自主分析一下源码

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