一条数据的漫游 -- X-Engine SIGMOD Paper Introduction
背景
X-Engine是阿里數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部自研的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎,作為自研數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB X的存儲(chǔ)引擎,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在阿里集團(tuán)內(nèi)部諸多業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,其中包括交易歷史庫(kù),釘釘歷史庫(kù)等核心應(yīng)用,為業(yè)務(wù)大幅縮減了成本,同時(shí)也作為雙十一大促的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),挺過(guò)了數(shù)百倍平時(shí)流量的沖擊。
X-Engine團(tuán)隊(duì)撰寫(xiě)的論文"X-Engine: An Optimized Storage Engine for Large-scale E-Commerce Transaction Processing",詳細(xì)講述了我們?cè)跀?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎上所做的原創(chuàng)性工作,今年早些時(shí)候已經(jīng)被SIGMOD'19 Industrial Track接收。SIGMOD是數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域最重要也是最有影響力的會(huì)議之一,今年6月底即將在荷蘭阿姆斯特丹舉行,屆時(shí),X-Engine團(tuán)隊(duì)的程訓(xùn)燾博士將會(huì)在會(huì)議上做一個(gè)分享,歡迎大家前來(lái)探討。
本文目的是對(duì)這篇論文做一個(gè)前導(dǎo)性分析,幫助讀者更好的理解其中的細(xì)節(jié)。
數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎是一個(gè)有歷史的技術(shù),經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展,已經(jīng)出現(xiàn)很多優(yōu)秀成熟的產(chǎn)品。各式存儲(chǔ)引擎已經(jīng)在索引組織,緩存管理,事務(wù)處理,查詢優(yōu)化方方面面都做過(guò)細(xì)致的研究。(一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎應(yīng)該具備什么樣的能力,可以參考我之前的文章),即便如此,這個(gè)領(lǐng)域的演進(jìn)仍在持續(xù),每年都會(huì)涌現(xiàn)很多的新技術(shù)。近年來(lái),LSM(Log-Structured Merge-Tree)結(jié)構(gòu)受到越來(lái)越多的關(guān)注,雖然這個(gè)技術(shù)本身出現(xiàn)很多年了,不算什么新事物,不過(guò)早先在KV存儲(chǔ)系統(tǒng)中被應(yīng)用的更多一些,近年開(kāi)始在數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎領(lǐng)域嶄露頭角,RocksDB即是典型代表。
LSM之所以變得流行,一是因?yàn)槠浜?jiǎn)單,二是特點(diǎn)鮮明。寫(xiě)入模型是簡(jiǎn)單的追加,不會(huì)更新既有的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)組織為簡(jiǎn)單的邏輯排序,由此帶來(lái)的特點(diǎn)是寫(xiě)強(qiáng)而讀弱,持久化數(shù)據(jù)只讀的特點(diǎn)便于壓縮。但是大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景其實(shí)都是讀多寫(xiě)少的,直接使用LSM結(jié)構(gòu)未必合適,想要另辟蹊徑,須得揚(yáng)長(zhǎng)辟短。
架構(gòu)
X-Engine使用了LSM作為基礎(chǔ)架構(gòu),目標(biāo)是作為一個(gè)通用的高性能低成本存儲(chǔ)引擎,追求讀寫(xiě)性能更為均衡,因此在其上做了大量的改進(jìn),主要圍繞幾個(gè)方向進(jìn)行:1. 利用先天優(yōu)勢(shì),持續(xù)優(yōu)化寫(xiě)性能。2. 優(yōu)化compaction降低對(duì)系統(tǒng)性能的沖擊,使得系統(tǒng)性能表現(xiàn)趨于平穩(wěn)。3. 利用持久化數(shù)據(jù)層只讀特點(diǎn),發(fā)揮壓縮優(yōu)勢(shì)降低成本。4. 利用天然分層結(jié)構(gòu),結(jié)合硬件能力使用冷熱分層結(jié)構(gòu),降低綜合成本。5. 利用精細(xì)化訪問(wèn)機(jī)制和緩存技術(shù),彌補(bǔ)讀性能短板。
X-Engine的整體架構(gòu)如下圖,根據(jù)數(shù)據(jù)冷熱進(jìn)行分層代替LSM本身的持久化數(shù)據(jù)分層,熱數(shù)據(jù)層和數(shù)據(jù)更新使用內(nèi)存存儲(chǔ),利用了大量?jī)?nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)(Lock-Free index structure/append only)提高事務(wù)處理的性能,設(shè)計(jì)了一套事務(wù)處理流水線處理機(jī)制,把事務(wù)處理的幾個(gè)階段并行起來(lái),提升吞吐。而訪問(wèn)頻度低的冷(溫)數(shù)據(jù)逐漸淘汰或是合并到持久化的存儲(chǔ)層次中,結(jié)合當(dāng)前豐富的存儲(chǔ)設(shè)備層次體系(NVM/SSD/HDD)進(jìn)行存儲(chǔ)。我們對(duì)性能影響比較大的compaction過(guò)程做了大量?jī)?yōu)化,主要是拆分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)粒度,利用數(shù)據(jù)更新熱點(diǎn)較為集中的特征,盡可能的在合并過(guò)程中復(fù)用數(shù)據(jù),精細(xì)化控制LSM的形狀,減少I(mǎi)/O和計(jì)算代價(jià),并同時(shí)極大的減少了合并過(guò)程中的空間放大。同時(shí)使用更細(xì)粒度的訪問(wèn)控制和緩存機(jī)制,優(yōu)化讀的性能。
既然X-Engine是以LSM為基礎(chǔ)架構(gòu)的,所以一切還要從LSM本身說(shuō)起。
LSM基本邏輯
一條數(shù)據(jù)在LSM結(jié)構(gòu)中的旅程,從寫(xiě)入WAL(Write Ahead Log)開(kāi)始,然后進(jìn)入MemTable,這是Ta整個(gè)生命周期的第一處落腳點(diǎn)。隨后,flush操作將Ta刻在更穩(wěn)固的介質(zhì)上,compaction操作將Ta帶往更深遠(yuǎn)的去處,或是在途中丟棄,取決于Ta的繼任者何時(shí)到來(lái)。LSM的本質(zhì)是,所有寫(xiě)入操作并不做原地更新,而是以追加的方式寫(xiě)入內(nèi)存。每次寫(xiě)到一定程度,即凍結(jié)為一層(Level),寫(xiě)入持久化存儲(chǔ)。所有寫(xiě)入的行,都以主鍵(Key)排序好后存放,無(wú)論是在內(nèi)存中,還是持久化存儲(chǔ)中。在內(nèi)存中即為一個(gè)排序的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Skiplist, B-Tree, etc.),在持久化存儲(chǔ)也作為一個(gè)只讀的全排序持久化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
普通的存儲(chǔ)系統(tǒng)若要支持事務(wù)處理,尤其是ACI,需要加入一個(gè)時(shí)間維度,借此為每個(gè)事務(wù)構(gòu)造出一個(gè)不受并發(fā)干擾的獨(dú)立視域。存儲(chǔ)引擎會(huì)對(duì)每個(gè)事務(wù)定序并賦予一個(gè)全局單調(diào)遞增的事務(wù)版本號(hào)(SN),每個(gè)事務(wù)中的記錄會(huì)存儲(chǔ)這個(gè)SN以判斷獨(dú)立事務(wù)之間的可見(jiàn)性,從而實(shí)現(xiàn)事務(wù)的隔離機(jī)制。
如果LSM存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)持續(xù)寫(xiě)入,不做其他的動(dòng)作,那么最終會(huì)成為如下結(jié)構(gòu):
注意這里每一層的SN范圍標(biāo)識(shí)了事務(wù)寫(xiě)入的先后順序,已經(jīng)持久化的數(shù)據(jù)不再會(huì)被修改。每一層數(shù)據(jù)按Key排序,層與層之間的Key range會(huì)交疊。這種結(jié)構(gòu)對(duì)于寫(xiě)入是非常友好的,只要追加到最新的內(nèi)存表中即完成,為實(shí)現(xiàn)crash recovery,只需記錄WAL(Redo Log),因?yàn)樾聰?shù)據(jù)不會(huì)覆蓋舊版本,追加記錄會(huì)形成天然的多版本結(jié)構(gòu)。
可以想見(jiàn),如此累積凍結(jié)的持久化層次越來(lái)越多,會(huì)對(duì)查詢會(huì)產(chǎn)生不利的影響,對(duì)同一個(gè)key不同事務(wù)提交產(chǎn)生的多版本記錄會(huì)散落在各個(gè)層次中,不同的key也會(huì)散落在不同層次中,讀操作諸如順序掃描便需要查找各個(gè)層并合并產(chǎn)生最終結(jié)果。
LSM引入了一個(gè)compaction的操作解決這個(gè)問(wèn)題,這個(gè)操作不斷的把相鄰層次的數(shù)據(jù)合并,并寫(xiě)入這個(gè)更低層次。而合并的過(guò)程實(shí)際上就是把要合并的相鄰兩層(或是多層)數(shù)據(jù)讀出來(lái),按key排序,相同的key如果有多個(gè)版本,只保留新(比當(dāng)前正在執(zhí)行的活躍事務(wù)中最小版本號(hào)新)的版本,丟掉舊版本數(shù)據(jù),然后寫(xiě)入新的層。可以想見(jiàn)這個(gè)操作非常耗費(fèi)資源。
LSM compaction操作,有幾種作用,一是為了丟棄不再被使用的舊版本數(shù)據(jù),二是為了控制LSM層次形狀,一般的LSM形狀都是層次越低,數(shù)據(jù)量越大(倍數(shù)關(guān)系),這樣放置的目的主要是為了提升讀性能。
一般來(lái)講,任何存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)都有局部性,大量的訪問(wèn)都集中在少部分?jǐn)?shù)據(jù)上,這也是緩存系統(tǒng)能有效工作的基本前提,在LSM存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中,如果我們把訪問(wèn)頻率高的數(shù)據(jù)盡可能放在較高的層次上,保持這部分?jǐn)?shù)據(jù)量規(guī)模,可以存放在快速存儲(chǔ)設(shè)備中(比如NVM,DRAM),而把訪問(wèn)頻率低的數(shù)據(jù)放在較低層次中,使用廉價(jià)慢速存儲(chǔ)設(shè)備存儲(chǔ)。這就是X-Engine的根據(jù)冷熱分層概念。
要達(dá)到這種效果,核心問(wèn)題是如何挑選合適的數(shù)據(jù)合并到更低的層次,這是compaction調(diào)度策略首先要解決的問(wèn)題,根據(jù)冷熱分層的邏輯,就是優(yōu)先合并冷數(shù)據(jù)(訪問(wèn)頻率相對(duì)低)。識(shí)別冷數(shù)據(jù)有很多方法,對(duì)于不同的業(yè)務(wù)不盡然相同,對(duì)于很多流水型業(yè)務(wù)(如交易,日志系統(tǒng)),新近寫(xiě)入的數(shù)據(jù)會(huì)有更多的概率被讀到,冷熱按寫(xiě)入時(shí)間順序即可區(qū)分,也有很多應(yīng)用的訪問(wèn)特征跟寫(xiě)入的時(shí)間不一定有關(guān)系,這個(gè)就要根據(jù)實(shí)際的訪問(wèn)頻率去識(shí)別冷數(shù)據(jù)或是熱數(shù)據(jù)。
除了數(shù)據(jù)熱度以外,挑選合并數(shù)據(jù)還有其他一些維度,會(huì)對(duì)讀性能產(chǎn)生影響,比如數(shù)據(jù)的更新頻率,大量的多版本數(shù)據(jù)在查詢的時(shí)候會(huì)浪費(fèi)更多的I/O和CPU,因此需要優(yōu)先進(jìn)行合并以減少記錄的版本數(shù)量,X-Engine綜合考慮了各種策略形成自己的compaction調(diào)度機(jī)制。
refined LSM
上面是LSM宏觀邏輯結(jié)構(gòu),如果具體來(lái)論讀寫(xiě)操作和compaction如何進(jìn)行,就需要探討每一層的數(shù)據(jù)組織方式,
每個(gè)LSM變種的實(shí)現(xiàn)各不相同。
X-Engine的memtable使用了Locked-free SkipList. 求的是簡(jiǎn)單,而且并發(fā)讀寫(xiě)的性能都比較高。當(dāng)然有更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),或者同時(shí)使用多種索引技術(shù)。這個(gè)部分X-Engine沒(méi)有做過(guò)多優(yōu)化,原因在事務(wù)處理的邏輯比較復(fù)雜,寫(xiě)入內(nèi)存表還沒(méi)有成為其瓶頸。
持久化層如何組織更顯高效,這就需要討論每層的細(xì)微結(jié)構(gòu)。
數(shù)據(jù)組織
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),X-Engine的每層都劃分成固定大小的Extent,存放每個(gè)層次中的數(shù)據(jù)的一個(gè)連續(xù)片段(Key Range). 為了快速定位Extent,為每層Extents建立了一套索引(Meta Index),所有這些索引,加上所有的memory tables(active/immutable)一起組成了一個(gè)元數(shù)據(jù)樹(shù)(Metadata Tree),root節(jié)點(diǎn)為"Metadata Snapshot", 這個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)類似于B-Tree,當(dāng)然不盡相同。
需要注意的是,X-Engine中除了當(dāng)前的正在寫(xiě)入的active memtable以外,其他結(jié)構(gòu)都是只讀的,不會(huì)被修改。給定某個(gè)時(shí)間點(diǎn), 比如LSN=1000, 上圖中的"Metadata Snapshot1"引用到的結(jié)構(gòu)即包含了(LSN=1000)時(shí)刻的所有的數(shù)據(jù)的快照(這也是為什么這個(gè)結(jié)構(gòu)被稱為Snapshot的原因)。
即便是Metadata結(jié)構(gòu)本身,也是一旦生成就不會(huì)修改。所有的讀都是以這個(gè)"Snapshot"結(jié)構(gòu)為入口,這個(gè)是X-Engine實(shí)現(xiàn)SI隔離級(jí)別的基礎(chǔ)。之前講過(guò)隨著數(shù)據(jù)寫(xiě)入,累積數(shù)據(jù)越多,需要對(duì)memtable凍結(jié),flush, 以及層與層的compaction. 這些操作都會(huì)修改每層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),所有這些操作,都是用copy-on-write來(lái)實(shí)現(xiàn),方法就是每次都將修改(switch/flush/compaction)產(chǎn)生的結(jié)果寫(xiě)入新的Extent,然后依次生成新的"Meta Index"結(jié)構(gòu),乃至新的"Metadata Snapshot",以一次compaction操作為例:
可以看到"Metadata Snapshot 2"相對(duì)于"Metadata Snapshot 1"并沒(méi)有太多的變化,僅僅修改了發(fā)生變更的一些葉子節(jié)點(diǎn)以及索引節(jié)點(diǎn)。這個(gè)技術(shù)頗有些類似"B-trees, Shadowing, and Clones",如果你讀過(guò)那篇論文,會(huì)對(duì)理解這個(gè)過(guò)程有所幫助。
事務(wù)處理
得益于LSM輕量化寫(xiě)機(jī)制,寫(xiě)入操作固然是其明顯的優(yōu)勢(shì),但是事務(wù)處理遠(yuǎn)不只是把更新的數(shù)據(jù)寫(xiě)入系統(tǒng)那么簡(jiǎn)單,這里要保證ACID,涉及到一整套復(fù)雜的流程。X-Engine將整個(gè)事務(wù)處理過(guò)程分為兩個(gè)階段:讀寫(xiě)階段和提交階段。讀寫(xiě)階段需要校驗(yàn)事務(wù)的寫(xiě)寫(xiě)沖突,讀寫(xiě)沖突,判斷事務(wù)是否可以執(zhí)行或回滾重試,或是等鎖。如果事務(wù)沖突校驗(yàn)通過(guò),則把修改的所有數(shù)據(jù)寫(xiě)入"Transaction Buffer", 提交階段包括寫(xiě)WAL,寫(xiě)內(nèi)存表,以及提交并返回給用戶結(jié)果的整個(gè)過(guò)程,這里面既有I/O操作(寫(xiě)日志,返回消息),也有CPU操作(拷貝日志,寫(xiě)內(nèi)存表)。
為了提高事務(wù)處理吞吐,系統(tǒng)內(nèi)會(huì)有大量事務(wù)并發(fā)執(zhí)行,單個(gè)I/O操作比較昂貴,大部分存儲(chǔ)引擎會(huì)傾向于聚集一批事務(wù)一起提交,稱為"Group Commit",能夠合并I/O操作,但是一組事務(wù)提交的過(guò)程中,還是有大量等待過(guò)程的,比如寫(xiě)入日志到磁盤(pán)過(guò)程中,除了等待落盤(pán)無(wú)所事事。
X-Engine為了進(jìn)一步提升事務(wù)處理的吞吐,采用了一種流水線的技術(shù):把提交階段分為四個(gè)獨(dú)立的更細(xì)的階段:拷貝日志到緩沖區(qū)(Log Buffer), 日志落盤(pán)(Log Flush), 寫(xiě)內(nèi)存表(Write memtable), 提交返回(Commit)。我們的事務(wù)提交線程到了處理階段,都可以自由選擇執(zhí)行流水線中任意一個(gè)階段,這樣每個(gè)階段都可以并行起來(lái),只要流水線任務(wù)的大小劃分得當(dāng),就能充分并行起來(lái),流水線處于接近滿載狀態(tài)。另外,利用的是事務(wù)處理的線程,而非后臺(tái)線程,每個(gè)線程在執(zhí)行的時(shí)候,要么選擇了流水線中的一個(gè)階段干活,要么逛了一圈發(fā)現(xiàn)無(wú)事可做,干脆回去接收更多的請(qǐng)求,這里沒(méi)有等待,也無(wú)需切換,充分的調(diào)動(dòng)了每個(gè)線程的能力。
讀操作
LSM在處理多版本數(shù)據(jù)的方式是新版本數(shù)據(jù)記錄會(huì)追加在老版本數(shù)據(jù)后面,從物理上看,一條記錄不同的版本可能存放在不同的層,在查詢的時(shí)候需要找到合適的版本(根據(jù)事務(wù)的隔離級(jí)別定義的可見(jiàn)性規(guī)則),一般查詢都是查找最新的數(shù)據(jù),總是由新的層次(最新寫(xiě)入)往老的層次方向找。
對(duì)于單條記錄的查找而言,一旦找到便可終止,如果記錄還在比較靠上的層次,比如memtable,很快便返回;如果記錄不幸已經(jīng)落入了很低的層次(可能是很隨機(jī)的讀),那就得經(jīng)歷逐層查找的漫漫旅途,也許bloomfilter可以跳過(guò)某些層次加快這個(gè)旅程,但畢竟還是有更多的I/O操作。X-Engine針對(duì)單記錄查詢引入了Row Cache,在所有持久化的層次的數(shù)據(jù)之上做了一個(gè)緩存,在memtable中沒(méi)有命中的單行查詢,在Row Cache之中也會(huì)被捕獲。Row Cache需要保證緩存了所有持久化層次中最新版本的記錄,而這個(gè)記錄是可能發(fā)生變化的,比如每次flush將只讀的memtable寫(xiě)入持久化層次時(shí),就需要恰當(dāng)?shù)母翿ow Cache中的緩存記錄,這個(gè)操作比較微妙,需要小心的設(shè)計(jì)。
范圍掃描的操作就沒(méi)這么幸運(yùn)了。因?yàn)闆](méi)法確定一個(gè)范圍的key在哪個(gè)層次中有數(shù)據(jù),也許是每層都有,只能掃描所有的層次做合并之后才能返回最終的結(jié)果。X-Engine同樣采用了一系列的手段:比如Surf(SIGMOD'18 best paper)提供range scan filter減少掃描層數(shù);還有異步I/O與預(yù)取對(duì)大范圍掃描也有顯著的提升。
讀操作中最核心的是緩存設(shè)計(jì),Row Cache來(lái)應(yīng)付單行查詢,Block Cache負(fù)責(zé)Row Cache miss的漏網(wǎng)之魚(yú),也用來(lái)應(yīng)付scan;由于LSM的compaction操作會(huì)一次大批量更新大量的Data Block,導(dǎo)致Block Cache中大量數(shù)據(jù)短時(shí)間內(nèi)失效,帶來(lái)性能的急劇抖動(dòng)。X-Engine同樣做了很多的處理:1.減少Compaction的粒度, 2. 減少compaction過(guò)程中改動(dòng)的數(shù)據(jù)(見(jiàn)稍后章節(jié)) 3. compaction過(guò)程中針對(duì)已有的cache數(shù)據(jù)做定點(diǎn)更新。由此可以基本將cache失效帶來(lái)的抖動(dòng)降到最低的水平。
X-Engine中的緩存比較多樣,memtable也可算做其中一種。以有限的內(nèi)存,如何恰當(dāng)?shù)姆峙浣o每一種緩存,才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化,是一個(gè)還未被妥善解決的問(wèn)題,X-Engine也在探索當(dāng)中。
當(dāng)然,LSM對(duì)讀帶來(lái)的也并非全是壞處,除了memtable以外的只讀的結(jié)構(gòu),在讀取路徑上可以做到完全無(wú)鎖(memtable也可設(shè)計(jì)成讀無(wú)鎖)。
Compaction
compaction操作是比較重的。需要把相鄰層次交叉的key range數(shù)據(jù)讀出來(lái),合并,然后寫(xiě)到新的位置。這是為前面簡(jiǎn)單的寫(xiě)入操作不得不付出的代價(jià)。X-Engine為優(yōu)化這個(gè)操作重新設(shè)計(jì)了存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
如前所述,X-Engine將每一層的數(shù)據(jù)劃分為固定大小的"Extent",一個(gè)Extent相當(dāng)于一個(gè)小的完整的SSTable, 存儲(chǔ)了一個(gè)層次中的一個(gè)連續(xù)片段,其中又會(huì)被進(jìn)一步劃分一個(gè)個(gè)連續(xù)的更小的片段"Data Block",相當(dāng)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的"Page",只不過(guò)是只讀的,而且是不定長(zhǎng)的。
回看數(shù)據(jù)組織一節(jié)中"合并操作對(duì)元數(shù)據(jù)的改變", 對(duì)比"Metadata Snapshot2"和"Metadata Snapshot1"的區(qū)別,可以發(fā)現(xiàn)Extent的設(shè)計(jì)意圖。是的,每次修改對(duì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整并不是全部來(lái)過(guò),而是只需要修改少部分有交疊的數(shù)據(jù),以及涉及到的"Meta Index"節(jié)點(diǎn)。兩個(gè)"Metadata Snapshot"結(jié)構(gòu)實(shí)際上共用了大量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這個(gè)被稱為數(shù)據(jù)復(fù)用技術(shù)(Data Reuse),而Extent大小正是影響數(shù)據(jù)復(fù)用率的關(guān)鍵,Extent作為一個(gè)完整的被復(fù)用的物理結(jié)構(gòu),需要盡可能的小,這樣與其他Extent數(shù)據(jù)交叉點(diǎn)會(huì)變少,但又不能非常小,否則需要索引過(guò)多,管理成本太大。
X-Engine中compaction的數(shù)據(jù)復(fù)用是非常徹底的,假設(shè)選取兩個(gè)相鄰層次(Level1, Level2)中的交叉的Key Range所涵蓋的Extents進(jìn)行合并,合并算法會(huì)逐行進(jìn)行掃描,只要發(fā)現(xiàn)任意的"物理結(jié)構(gòu)"(包括Data Block和Extent)與其他層中的數(shù)據(jù)沒(méi)有交疊,則可以進(jìn)行復(fù)用。只不過(guò),Extent的復(fù)用可以修改Meta Index,而Data Block的復(fù)用只能拷貝,即便如此也可以節(jié)省大量的CPU.
一個(gè)典型的數(shù)據(jù)復(fù)用在compaction中的過(guò)程可以參考下圖:
可以看出,對(duì)于數(shù)據(jù)復(fù)用的過(guò)程是在逐行迭代的過(guò)程中完成的,不過(guò)這種精細(xì)的數(shù)據(jù)復(fù)用帶來(lái)另一個(gè)副作用,即數(shù)據(jù)的碎片化,所以在實(shí)際操作的過(guò)程中也需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行折中。
數(shù)據(jù)復(fù)用不僅給compaction操作本身帶來(lái)了好處,降低操作過(guò)程中的I/O與CPU消耗,更對(duì)系統(tǒng)的綜合性能產(chǎn)生了一系列的影響。比如compaction過(guò)程中數(shù)據(jù)不用完全重寫(xiě),大大減少了寫(xiě)入空間放大; 更因?yàn)榇蟛糠謹(jǐn)?shù)據(jù)保持原樣,數(shù)據(jù)緩存不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)更新而失效,減少合并過(guò)程中因緩存失效帶來(lái)的讀性能抖動(dòng)。
實(shí)際上,優(yōu)化compaction的過(guò)程只是X-Engine工作的一部分,還有更重要的,就是優(yōu)化compaction調(diào)度的策略,選什么樣的Extent,定義compaction任務(wù)的粒度,執(zhí)行的優(yōu)先級(jí),都會(huì)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性能產(chǎn)生影響,可惜并不存在什么完美的策略,X-Engine積累了一些經(jīng)驗(yàn),定義了很多規(guī)則,而探索如何合理的調(diào)度策略是未來(lái)一個(gè)重要方向。
后記
X-Engine是阿里云智能事業(yè)群-數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部的重要核心技術(shù)之一,作為兼容MySQL的數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB X的存儲(chǔ)引擎,之前是在服務(wù)阿里集團(tuán)業(yè)務(wù)中逐漸打磨成熟,今年下半年,我們將在阿里云平臺(tái)上推出MySQL(X-Engine)的RDS公有云服務(wù),為阿里云上的公有云客戶提供低成本高性能的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。
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本文作者:旺德wonde
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的一条数据的漫游 -- X-Engine SIGMOD Paper Introduction的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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