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RocksDB 是 Facebook 针对高性能磁盘开发开源的嵌入式持久化存储系统，采用了 WAL 机制和 LSM Tree 结构。RocksDB 所有类型的数据都是采用追加写，没有更新文件的操作。比较适合使用基于 Append Only 的高性能分布式文件系统。

1、RocksDB 摘要

1.1、RocksDB 特点

• 基于 LevelDB
• 嵌入式 KV 存储引擎
• 针对写密集型场景而提出的解决方案。例：日志系统、海量数据存储、海量数据分析
• 紧凑型存储。相同的数据量，更少的空间占用。
• 基于 LSM-Tree 的存储结构。
  • 内存：MemTable
  • 磁盘：SST | WAL

1.2、基本接口

• Open
• Get：获取 key
• Put：存放 key
• Delete：删除 key，具体在 compaction 中删除
• SingleDelete：针对从未修改过的 key，比 delete 删除快
• Merge：合并新写入的数据。带来大量的读数据请求，提前获取 Merge 的增量数据，然后进行合并。
• Iterator：通过给定的 key 批量获取符合条件的 KV 记录。

1.3、编译

# 1、RocksDB
git clone https://github.com/facebook/rocksdb.git
cd rocksdb
# 编译成调试模式
make
# 编译成发布模式
make static_lib # 压缩库 Ubuntu
# gflags
sudo apt-get install libgflags-dev
# snappy
sudo apt-get install libsnappy-dev
# zlib
sudo apt-get install zlib1g-dev
# bzip2
sudo apt-get install libbz2-dev
# lz4
sudo apt-get install liblz4-dev
# zstandard
sudo apt-get install libzstd-dev

2、LSM - Tree

RocksDB 架构基于 LSM-Tree, log structured merge tree 存储结构，其核心就是利用顺序写来提升写性能。

LSM-Tree 组成

• 内存：可写的 MemTable + 只读的 Immutable Memtable
• 磁盘：WAL + 多层级 SST

LSM-Tree VS B+ Tree

• LSM-Tree：顺序写，追加更新。问题：数据冗余，需要后台线程 compaction
• B+ Tree：随机写，就地更新。问题：磁盘随机 IO < 磁盘顺序 IO，且锁粒度大

接下来，从整体上先介绍 RocksDB 架构图，如图所示：

用户的数据需要同时写到内存中的 Memtable 数据结构和磁盘 WAL 日志。可写的 Memtable 用于快速索引查询的缓存数据，并采用了跳表数据提升查找数据的速度。定时转换成只读的 Immutable Memtable，保存到 SST 文件中（flush 磁盘操作）。在此期间，若出现服务故障，重启系统会从 WAL 中将数据通过 Redo 的方式回复到 Memtable。

为了定期 compact （合并压缩）数据，将 Immutable Memtable 分为多个层次。Level 0 层允许数据重复，文件间无序，文件内部有序；Level 1 ~ Level N 没有数据重复，跨层可能有重复，文件间是有序的。数据逐层愈冷，压缩程度愈高。SST 文件为每一层的主要存储方式。

读取数据时，先读内存 Memtable，若没有再读磁盘 SST 文件。

参考论文：Chen G J, Wiener J L, Lyer S, et al. Realtime data processing at facebook[C]. Proceedings of the 2016 International Conference on Management of Data. 2016: 1087-1098.

2.1、Memtable

Memtable 内存数据结构，其中的数据总是最新的。同时服务于读和写，写操作先插入 Memtable；读数据先查询 Memtable。当 Memtable 写满，修改为只读的 Immutable Memtable，并被新的 Memtable 替换。后台线程会该 Immutable Memtable 异步落盘（flush）到一个 SST 文件，落盘后销毁 Memtable。

Memtable 基于跳表实现。跳表是多层级有序链表，其特点是：

• 从最高层次开始跳跃查找，并记录跳跃路径，查询时间O(logn)
• 找到待插入位置后，插入节点，并随机层高
• 根据跳跃路径，构建层级链表关系
  

跳表应用场景

• 范围查询
• 快速有序地列出所有的节点
• 并发粒度非常低。相较红黑树加锁整棵树，只将相邻的结点操作加锁

重要参数

#  一个 memtable 的大小
write_buffer_size
# 管理 memtable 使用的总内存数
db_write_buffer_size
# 刷盘到 SST 文件的最大 memtable 数
max_write_buffer_number

复习：其他常见的层级数据结构

• 跳表：多层级有序链表
• B+ 树：叶子节点包含所有的数据，非叶子节点只包含索引 key 信息
• 时间轮：按照定时任务到期时间轻重缓急进行分层

2.2、WAL

WAL, Write Ahead Log。RocksDB 中的 DML 操作同时写入内存 Memtable 和磁盘 WAL 日志文件。当系统崩溃时，WAL 日志可以完整恢复 Memtable 中的数据，以保 WAL中的数据通过 redo 的方式恢复到 Memtable。

重要参数

# WAL 文件的最大大小
DBOptions::max_total_wal_size
# WAL 文件的删除时间
DBOptions::WAL_ttl_seconds

2.3、SST

SST, Sorted String Table，有序键值对集合，是 LSM - Tree 在磁盘中的数据结构。与 B+ Tree 就地更新不同（找到元数据所在页并修改值），LSM-Tree 直接 append 写到磁盘，再同通过合并的方式取出冗余数据。

为了加快 key 的查询速度

• 建立索引
• 布隆过滤器（Bloom Filter）：判断某个字符串一定不在该集合，若该字符串存在，可能有误差。
  • 原理：位图 + N 个哈希算法。key 经过 N 个哈希后，若对应的位图是 0，则 key 不存在
  • 场景限制：不支持删除 key，而 SST 本身不会被修改，所以可以使用。

SST 文件格式

• Footer：程序启动位置，存储 IndexBlock 和 MetaIndexBlock 的位置
• IndexBlock：存储 DataBlock 的位置
• MetaIndexBlock：存储了过滤元数据、属性信息、压缩字典索引的位置
• DataBlock：存储有序的数据记录
  

引用论文：Cho M, Choi W, Park S H. A Study on WAF reduction and SST file size on RocksDB[C]. Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference. Korea Information Processing Society, 2017: 709-712

2.4、BlockCache

背景：内核 page cache 不可定制。因此，用户可以在内存中指定 RocksDB 缓存块，传一个 Cache 对象给 RocksDB 实例。一个缓存对象可以在同一个进程的多个 RocksDB 实例之间共享。块缓存存储未压缩过的块，也可以设置块缓存去存储压缩后的块。

RocksDB 两种类型的缓存都通过分片来减轻锁冲突，容量被平均分配到每个分片，分片间不共享空间。默认情况下，每个缓存会被分成 64 个分片，每个分片至少 512 B。

默认情况下，索引和过滤块都在 BlockCache 外面存储，用户可以选择将它们缓存在 BlockCache 中；

• LRUCache：基于 LRU 算法，lru 列表 + 哈希表。
• ClockCache：基于 Clock 算法，clock 指针 + 环形列表 + 哈希表。

与 LRU 缓存比较，Clock 缓存有更好的锁粒度。LRU 缓存读取数据时，需要对所有分片加互斥锁，因为需要更新的 LRU 列表；而在 Clock 缓存上读取数据时，不需要申请该分片的互斥锁，只需要搜索并行的哈希表。只有在插入的时候需要每个分片的锁，锁粒度更小。因此，一定环境下，Clock 缓存性能更好。

3、读写流程

3.1、读取流程

• 先读内存 memtable
• 若不存在，读磁盘 SST
  

SST 查找流程

• FindFiles。从 SST 文件中查找，如果在 L0，那么每个文件都得读，因为 L0 不保证 key 不重叠；如果在更深的层，key 保证不重叠，每层只需要读一个 SST 文件即可。L1 开始，每层可以在内存中维护一个 SST 的有序区间索引，在索引上二分查找即可。
• LoadIB + FB。IB, index block是 SST block 的索引；FB, filter block 是一个布隆过滤器，可以快速排除 key 不在的情况，因此优先加载。
• SearchIB。二分查找 index block，找到对应的 block
• SearchFB。用布隆过滤器过滤，如果没有，则返回；
• LoadDB。加载 block 到内存；
• SearchDB。block 中继续二分查找；
• ReadValue。找到 key 后读数据。若考虑 WiscKey KV 分离的情况，还需要去 vLog 中读取

3.2、写入流程

• 写入磁盘 WAL 文件
• 写入内存 memtable
• memtable 大小达到阈值后，冻结成 immutable memtable。后续的写入交给新的 memtable 和 WAL
• 后台 compaction 线程，将 immutable memtable 落盘成 level 0 的 SST，持久化后释放对应的 WAL
• 若插入新的 SST 后，当前层 Li 的总文件大小超出阈值，会从 level i 挑出一个文件和 level i + 1 层的重叠文件合并，直到所有层的大小都小于阈值。合并过程中，保证 level 1 以后各 SST 的 key 不重叠

4、LSM-Tree 放大问题

4.1、放大问题

• 读放大：描述物理读取的字节数相较于返回的字节数之比。RocksDB 读取操作需要分层依次查找，直到找到对应数据，该过程可能涉及多次 IO
• 写放大：描述磁盘上存储的数据字节数相较于数据库包含的逻辑字节数之比。所有的写入操作都是顺序写，而不是就地更新，无效数据不会马上被清理掉。
• 空间放大：描述实际写入磁盘的数据大小和程序要求写入的数据大小之比。为了减小读放大和空间放大，RocksDB 采用后台线程合并数据的方式来解决，但会造成对同一条数据多次写入磁盘

4.2、compaction

rocksdb 默认采用 leveled compaction（leveled & tiered）合并算法。compaction 操作会造成写放大，但会减少读放大，空间放大。

除 L0 外，其他层级不会出现重复数据。

• leveled：每一层只有一个文件，且每一层文件大小是上一层的 10 倍
• tiered：将文件分成拆分成大小相同的部分

将相邻层的重复数据进行合并。同时，也可以并行 compaction