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• StarRocks 架构简洁，整个系统的核心只有 FE（Frontend） 、BE（Backend） 两类进程，不依赖任何外部组件，方便部署与维护。

• FE 和 BE 模块都可以在线水平扩展，元数据和业务数据都有副本机制，确保整个系统无单点。

• 提供 MySQL 协议接口，支持标准 SQL 语法。用户可通过 MySQL 客户端方便地查询和分析 StarRocks 中的数据。

1. FE（前端节点：管理）

FE 是 StarRocks 的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。

两种角色：Follower 和 Observer。Follower 会通过类 Paxos 的 BDBJE 协议选主出一个 Leader。三者区别如下：

• Leader
  • 只有 Leader 节点会对元数据进行写操作，Follower 和 Observer 只有读取权限。
  • Leader 从 Follower 中选举。如果 Leader 节点失败，Follower 会发起新一轮选主。
• Follower
  • 只有元数据读取权限，无写入权限。
• Observer
  • 主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。
  • 不参与选主，不会增加集群选主压力。

2. BE（后端节点：数据存储、SQL执行）

BE 是 StarRocks 的后端节点，负责数据存储、SQL执行等工作。

数据存储

BE 节点都是完全对等的，FE 按照一定策略将数据分配到对应的 BE 节点。

SQL执行

首先会按照具体的语义规划成逻辑执行单元，然后再按照数据的分布情况拆分成具体的物理执行单元。

物理执行单元会在对应的数据存储节点上执行，这样可以实现本地计算，避免数据的传输与拷贝，从而能够得到极致的查询性能。

3. 数据管理

StarRocks 使用列式存储，采用分区分桶机制进行数据管理。

如下，展示了 StarRocks 的数据划分以及 Tablet 多副本机制。图中，表按照日期划分为 4 个分区，第一个分区进一步切分成 4 个 Tablet。每个 Tablet 使用 3 副本进行备份，分布在 3 个不同的 BE 节点上。

（1）分区：如将一张表按照时间来进行分区，粒度可以是一天，或者一周等。

（2）分桶：一个分区内的数据可以根据一列或者多列进行分桶，将数据切分成多个 Tablet。（Tablet 是 StarRocks 中最小的数据管理单元。每个 Tablet 都会以多副本(replica) 的形式存储在不同的 BE 节点中。您可以自行指定 Tablet 的个数和大小。）

（3）其它：系统支持高并发的能力。StarRocks 可以做到无需停止服务，直接完成节点的增减。StarRocks 支持 Tablet 多副本存储，默认副本数为三个，多副本能够保证数据存储的高可靠以及服务的高可用。另外，增加副本数还有助于提高系统的高并发查询能力。