高性能存储引擎RocksDB总体概览

文章目录

• 前言
• RocksDB的整体模块
• RocksDB内部模块解读
• Terminology
• Basic Operation
• System Behavior
• Logging/Monitoring
• Tool
• 引用

前言

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笔者最近在学习一个第三方高效K-V存储系统RocksDB，相比较于其它类似成熟的存储系统而言，其中有很多共同之处，不过也有其独到设计之处。本文是笔者结合RocksDB GitHub上的wiki页进行的一个汇总整理，也顺当是帮助大家对RocksDB内部的整体模块设计有一个快速的了解。

RocksDB的整体模块

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RocksDB作为一个可嵌入式的持久化存储系统，它是一个单点高性能的存储DB，不是我们平常我们说的分布式存储系统。RocksDB能支持非常高吞吐量的IO读写，可以很好地作为大型分布式存储系统元数据的存储媒介，比如Hadoop Ozone就将其元数据使用RocksDB作为元数据的结果写出。

RocksDB有和其它分布式存储系统类似的术语操作定义，比如WAL(Write-Ahead-Log)，Transaction，Compact，Snapshot等等。不同点在于分布式存储系统需要依赖服务间的RPC通信做WAL的操作，而RocksDB没有RPC的概念。所以RocksDB本质上来说它是一个可插拔式的存储引擎选择。

以下是笔者整理出的RocksDB的整体架构预览图：

在上图中，总共将RocksDB分成了5大子模块，分别为：

• Basic Operation，基本操作定义
• Terminology，内部术语定义
• Tool，内部工具
• Logging/Monitoring ,日志和监控
• System Behavior，内部系统行为

本文内容篇幅有限，下面我们只对上述部分模块进行解读。

RocksDB内部模块解读

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此节我们对上图中的部分模块进行解读。

Terminology

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首先是RocksDB内部的相关术语定义说明，如上图所示，主要有以下一些术语：

• Write-Ahead-Log File，类似于HDFS JournalNode中的editlog，用于记录那些未被成功提交的数据操作，然后在重启时进行数据的恢复。
• SST File，SST文件是一段排序好的表文件，它是实际持久化的数据文件。里面的数据按照key进行排序能方便对其进行二分查找。在SST文件内，还额外包含以下特殊信息：
  • Bloom Fileter，用于快速判断目标查询key是否存在于当前SST文件内。
  • Index / Partition Index，SST内部数据块索引文件快速找到数据块的位置。
• Memtable，内存数据结构，用以存储最近更新的db更新操作，memtable空间写满后，会触发一次写出更新操作到SST文件的操作。
• Block Cache，纯内存存储结构，存储SST文件被经常访问的热点数据。

Basic Operation

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其次是Basic Operation模块，虽说RocksDB在官网中介绍说是作为主要提供K-V形式的键值存储，但是其内部提供的操作接口绝不仅仅是get,put两类操作，比如还有如下几类能适用于特殊使用场景的操作：

• Iteration，RocksDB能够支持区间范围内的key迭代器的遍历查找。
• Compaction Filter，用户可使用Compaction Filter对key值进行删除或其它更新操作的逻辑定义，当系统进行Compact行为的时候。
• Creating and Ingesting SST files，当用户想要快速导入大批量数据到系统内时，可以通过线下创建有效格式的SST文件并导入的方式，而非使用API进行KV值的单独PUT操作。
• Delete Range，区间范围的删除操作，比一个个Key的单独删除调用使用更方便。
• Low Priority Write，当用户执行大批量数据load的操作时但担心可能会影响到系统正常的操作处理时，可以开启此属性进行优先级的调整。
• Read-Modify-Write，这个操作的实际含义是Merge操作的含义，读取现有键值，进行更新(累加计数或依赖原有值的任何更新操作)，将新的值写入到原Key下。 如果使用原始Get/Set API的前提下，我们要调用2次Get 1次，然后再Set 1次，在Merge API下，使用者调用1次就足够了。
• Transaction，RocksDB内部提供乐观式的OptimisticTransactionDB和悲观式(事务锁方式)的TransactionDB来支持并发的键值更新操作。

System Behavior

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在RocksDB内部，有着许多系统操作行为来保障系统的平稳运行。

• Compression，SST文件内的数据能够被压缩存储来减小占用空间。
• Rate Limit行为。用户能够对其写操作进行速度控制，以此避免写入速度过快造成系统读延迟的现象。
• Delete Schedule，系统文件删除行为的速度控制。
• Direct IO，RocksDB支持绕过系统Page Cache，通过应用内存从存储设置中直接进行IO读写操作。
• Compaction，数据的Compact行为，删除SST文件中重复的key以及过期的key数据。

Logging/Monitoring

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RocksDB内部有以下的日志监控工具：

• Logger，可用的Logger使用类。
• Statistic / Perf Context and IO Stats Context，RocksDB内部各类型操作的时间，操作数计数统计信息，此数据信息能被用户用来发现系统的性能瓶颈操作。
• EventListener，此监听接口提供了一些event事件发生后的接口回调，比如完成一次flush操作，开始Compact操作的时候等等。

Tool

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此外，RocksDB还提供以下3大类型的工具

第一类，性能测试工具，

• Benchmark Tool
• Stress Tool，压力测试工具

第二类，workload模拟工具：

• 用户数据访问行为模拟工具
• Workload生成工具

第三类，性能分析工具，DB Analyzer。

综上所述，就是RocksDB总体框架预览了，每个模块的内部其实还是有很多细节设计可以展开讨论的，感兴趣的同学可阅读wiki链接进行进一步地学习。

引用

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[1].https://github.com/facebook/rocksdb/wiki