之前兩篇文章筆者分別從TSM?File文件存儲格式、倒排索引文件存儲格式這兩個方面對InfluxDB最基礎(chǔ)、最底層也最核心的存儲模塊進行了介紹，接下來筆者會再用兩篇文章在存儲文件的基礎(chǔ)上分別介紹InfluxDB是如何處理用戶的寫入（刪除）請求和讀取請求的。在閱讀這兩篇文章之前，強烈建議看官先行閱讀之前的多篇文章，不然可能會有一定的閱讀障礙。

InfluxDB寫入總體框架

InfluxDB提供了多種接口協(xié)議供外部應(yīng)用寫入，比如可以使用collected采集數(shù)據(jù)上傳，可以使用opentsdb作為輸入，也可以使用http協(xié)議以及udp協(xié)議批量寫入數(shù)據(jù)。批量數(shù)據(jù)進入到InfluxDB之后總體會經(jīng)過三個步驟的處理，如下圖所示：

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批量時序數(shù)據(jù)shard路由：InfluxDB首先會將這些數(shù)據(jù)根據(jù)shard的不同分成不同的分組，每個分組的時序數(shù)據(jù)會發(fā)送到對應(yīng)的shard。每個shard相當(dāng)于HBase中region的概念，是InfluxDB中處理用戶讀寫請求的單機引擎。

倒排索引引擎構(gòu)建倒排索引：InfluxDB中shard由兩個LSM引擎構(gòu)成?–?倒排索引引擎和TSM引擎。時序數(shù)據(jù)首先會經(jīng)過倒排索引引擎構(gòu)建倒排索引，倒排索引用來實現(xiàn)InfluxDB的多維查詢。

TSM引擎持久化時序數(shù)據(jù)：倒排索引構(gòu)建成功之后時序數(shù)據(jù)會進入TSM?Engine處理。TMS?Engine處理流程和通用LSM?Engine基本一樣，先將寫入請求追加寫入WAL日志，再寫入cache，一旦滿足特定條件會將cache中的時序數(shù)據(jù)執(zhí)行flush操作落盤形成TSM?File。

批量時序數(shù)據(jù)Shard路由

通常來說時序數(shù)據(jù)都會以批量的形式寫入數(shù)據(jù)庫，很少會像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那樣一條一條寫入，這對于追求高吞吐的時序系統(tǒng)來說至關(guān)重要。批量數(shù)據(jù)寫入InfluxDB之后做的第一件事情是分組，將時序數(shù)據(jù)點按照所屬shard劃分為多組（稱為Shard?Map），每組時序數(shù)據(jù)點將會發(fā)送給對應(yīng)的shard引擎并發(fā)處理。

這里我們簡單回顧下InfluxDB的Sharding策略（詳見文章《時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)體系?–?初識InfluxDB》中Sharding策略一節(jié)）。InfluxDB雖說是單機數(shù)據(jù)庫，但是每個表依然會被分為多個shard。簡單來說，InfluxDB中sharding屬于兩層sharding：首先按照時間進行Range?Sharding，即按時間分片，比如7天一個分片的話，最近7天的數(shù)據(jù)會分到一個shard，一周前到兩周前的數(shù)據(jù)會被分到上一個shard，以此類推；在時間分片的基礎(chǔ)上還可以再執(zhí)行Hash?Sharding，按照SeriesKey執(zhí)行Hash（保證同一個SeriesKey對應(yīng)的所有數(shù)據(jù)都落到同一個shard），再將數(shù)據(jù)分散到指定的多個shard中。

當(dāng)然，經(jīng)過筆者深進一步了解，發(fā)現(xiàn)單機InfluxDB只有第一層sharding，即只有根據(jù)時間進行Range?Sharding，并沒有執(zhí)行Hash?Sharding。Hash?Sharding只會在分布式InfluxDB中才會用到。

倒排索引引擎構(gòu)建倒排索引

InfluxDB中倒排索引引擎使用LSM引擎構(gòu)建，上篇文章《時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)體系 – InfluxDB 多維查詢之倒排索引》其實已經(jīng)對引擎的工作原理進行了深入的介紹。這里重點將整個流程做一個串聯(lián)梳理，其中細(xì)節(jié)部分不會展開來講，有興趣的話可以參考上一篇文章。

這里首先思考一個問題：為什么InfluxDB倒排索引需要構(gòu)建成LSM引擎？其實很簡單，LSM引擎天生對寫友好，寫多讀少的系統(tǒng)第一選擇就是LSM引擎，所以大數(shù)據(jù)時代的各種數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)就是LSM引擎的天下，HBase、Kudu、Druid、TiKV這些系統(tǒng)無一不是這樣。InfluxDB作為一個時序數(shù)據(jù)庫更是寫多讀少的典型，無論倒排索引引擎還是時序數(shù)據(jù)處理引擎選用LSM引擎更是無可厚非。

既然是LSM引擎，工作機制必然是這樣的：首先將數(shù)據(jù)追加寫入WAL再寫入Cache就可以返回給用戶寫入成功，WAL可以保證即使發(fā)生異常宕機也可以恢復(fù)出來Cache中丟失的數(shù)據(jù)。一旦滿足特定條件系統(tǒng)會將Cache中的時序數(shù)據(jù)執(zhí)行flush操作落盤形成文件。文件數(shù)量超過一定閾值系統(tǒng)會將這些文件合并形成一個大文件。那具體到倒排索引引擎整個流程是什么樣的，簡單來看一下：

1.WAL追加寫入：Inverted?Index?WAL格式很簡單，由一個一個LogEntry構(gòu)成，如下圖所示：

每個LogEntry由Flag、Measurement、一系列Key\Value以及Checksum組成。其中Flag表示更新類型，包括寫入、刪除等，Measurement表示數(shù)據(jù)表，Key\Value表示寫入的Tag?Set以及Checksum，其中Checksum用于根據(jù)WAL回放數(shù)據(jù)時驗證LogEntry的完整性。注意，LogEntry中并沒有時序數(shù)據(jù)列，只有維度列（Tag?Set）。

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2. Inverted Index在內(nèi)存中構(gòu)建

（1）拼SeriesKey：?時序數(shù)據(jù)寫入到系統(tǒng)之后先將measurement和所有的維度值拼成一個seriesKey

（2）確認(rèn)SeriesKey是否已經(jīng)構(gòu)建過索引：在文件中確認(rèn)該seriesKey是否已經(jīng)存在，如果已經(jīng)存在就忽略，不需要再將其加入到內(nèi)存倒排索引。那問題轉(zhuǎn)化為如何在文件中查找某個seriesKey是否已經(jīng)存在？這就是Series?Block中Bloom?Filter的核心作用，首先使用Bloom?Filter進行判斷，如果不存在，肯定不存在。如果存在，不一定存在，需要進一步判斷。再進一步使用B+樹以及HashIndex進一步查找判斷。

（3）如果seriesKey在文件中不存在，需要將其寫入內(nèi)存。倒排索引內(nèi)存結(jié)構(gòu)主要包含兩個Map：<measurement,?List<tagKey>>?和?<tagKey,?<tagValue,?List<SeriesKey>>>，前者表示時序表與對應(yīng)維度集合的映射，即這個表中有多少維度列。后者表示每個維度列都有哪些可枚舉的值，以及這些值都對應(yīng)哪些SeriesKey。InfluxDB中SeriesKey就是一把鑰匙，只有拿到這把鑰匙才能找到這個SeriesKey對應(yīng)的數(shù)據(jù)。而倒排索引就是根據(jù)一些線索去找這把鑰匙。

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3.?Inverted?Index?Cache?Flush流程

（1）觸發(fā)時機：當(dāng)Inverted?Index?WAL日志的大小超過閾值（默認(rèn)5M），就會執(zhí)行flush操作將緩存中的兩個Map寫成文件

（2）基本流程：

• 緩存Map排序：<measurement,?List<tagKey>>以及<tagKey,?<tagValue,?List<SeriesKey>>都需要經(jīng)過排序處理，排序的意義在于有序數(shù)據(jù)可以結(jié)合Hash?Index實現(xiàn)范圍查詢，另外Series?Block中B+樹的構(gòu)建也需要SeriesKey排序。
• 構(gòu)建并持久化Series?Block：在排序的基礎(chǔ)上首先持久化<tagKey,?tagValue,?List<SeriesKey>>結(jié)構(gòu)中所有的SeriesKey，也就是先構(gòu)建Series?Block。依次持久化SeriesKey到SeriesKeyChunk，當(dāng)Chunk滿了之后，根據(jù)Chunk中最小的SeriesKey構(gòu)建B+樹中的Index?Entry節(jié)點。當(dāng)然，Hash?Index以及Bloom?Filter是需要實時構(gòu)建的。需要注意的是，Series?Block在構(gòu)建的同時需要記錄下SeriesKey與該Key在文件中偏移量的對應(yīng)關(guān)系，即<SeriesKey,?SeriesKeyOffset>，這一點至關(guān)重要。
• 內(nèi)存中將SeriesKey映射為SeriesId：將<tagKey,?<tagValue,?List<SeriesKey>>結(jié)構(gòu)中所有的SeriesKey由上一步中得到的<SeriesKey,?SeriesKeyOffset?>中的SeriesKeyOffset代替。形成新的結(jié)構(gòu)：<tagKey,?<tagValue,?List<SeriesKeyOffset>>，即<tagKey,?<tagValue,?List<SeriesKeyId>>>，其中SeriesKeyId就是SeriesKeyOffset。
• 構(gòu)建并持久化Tag?Block：在新結(jié)構(gòu)<tagKey,?<tagValue,?List<SeriesKeyId>>>的基礎(chǔ)上首先持久化tagValue，將同一個tagKey下的所有tagValue持久化在一起并生成對應(yīng)Hash?Index寫入文件，接著持久化下一個tagKey的所有tagValue。所有tagValue都持久話完成之后再依次持久化所有的tagKey，形成Tag?Block。
• 構(gòu)建并持久化Measurement?Block：最后持久化measurement形成Measurement?Block。

時序數(shù)據(jù)寫入流程

時序數(shù)據(jù)的維度信息經(jīng)過倒排索引引擎構(gòu)建完成之后，接著就需要將數(shù)據(jù)寫入系統(tǒng)。和倒排索引引擎一樣，數(shù)據(jù)寫入引擎也是一個LSM引擎，基本流程也是先寫WAL，再寫Cache，最后滿足一定閾值條件之后將Cache中的數(shù)據(jù)flush到文件。

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1. WAL追加寫入：時間線數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)會經(jīng)過兩重處理，首先格式化為WriteWALEntry對象，該對象字段元素如下圖所示。然后經(jīng)過snappy壓縮后寫入WAL并持久話到文件。

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2. 時序數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存結(jié)構(gòu)

（1）時序數(shù)據(jù)點格式化：將所有時間序列數(shù)據(jù)點按時間線組織形成一個Map：<SeriesKey+FieldKey,?List<Value>>，即將相同Key(SeriesKey+FieldKey)的時序數(shù)據(jù)集中放在一個List中。

（2）時序數(shù)據(jù)點寫入Cache：InfluxDB中Cache是一個crude?hash?ring，這個ring由256個partition構(gòu)成，每個partition負(fù)責(zé)存儲一部分時序數(shù)據(jù)Key對應(yīng)的值。就相當(dāng)于數(shù)據(jù)寫入Cache的時候又根據(jù)Key?Hash了一次，根據(jù)Hash結(jié)果映射到不同的partition。為什么要這么處理？個人認(rèn)為有點像Java中ConcurrentHashMap的思路，將一個大HashMap切分成多個小HashMap，每個HashMap內(nèi)部在寫的時候需要加鎖。這樣處理可以減小鎖粒度，提高寫性能。

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3. Data?Cache?Flush流程(參考engine.compactCache)

（1）觸發(fā)時機：Cache執(zhí)行flush操作有兩個基本觸發(fā)條件，其一是當(dāng)cache大小超過一定閾值，可以通過參數(shù)’cache-snapshot-memory-size’配置，默認(rèn)是25M大小；其二是超過一定時間閾值沒有時序數(shù)據(jù)寫入WAL也會觸發(fā)flush，默認(rèn)時間閾值為10分鐘，可以通過參數(shù)’cache-snapshot-write-cold-duration’配置。

（2）基本流程：在了解了TSM文件的基本結(jié)構(gòu)之后，我們再簡單看看時序數(shù)據(jù)是如何從內(nèi)存中的Map持久化成TSM文件的，整個過程可以表述為：

• 內(nèi)存中構(gòu)建Series?Data?Block：順序遍歷內(nèi)存Map中的時序數(shù)據(jù)，分別對時序數(shù)據(jù)的時間列和數(shù)值列進行相應(yīng)的編碼，按照Series?Data?Block的格式進行組織，當(dāng)Block大小超過一定閾值就構(gòu)建成功。并記錄這個Block內(nèi)時間列的最小時間MinTime以及最大時間MaxTime。
• 將構(gòu)建好的Series?Data?Block寫入文件：使用輸出流將內(nèi)存中數(shù)據(jù)輸出到文件，并返回該Block在文件中的偏移量Offset以及總大小Size。
• 構(gòu)建文件級別B+索引：在內(nèi)存中為該Series?Data?Block構(gòu)建一個索引節(jié)點Index?Entry，使用數(shù)據(jù)Block在文件中的偏移量Offset、總大小Size以及MinTime、MaxTime構(gòu)建一個Index?Entry對象，寫入到內(nèi)存Series?Index?Block對象。

這樣，每構(gòu)建一個Series?Data?Block并寫入文件之后都會在內(nèi)存中順序構(gòu)建一個Index?Entry，寫入內(nèi)存Series?Index?Block對象。一旦一個Key對應(yīng)的所有時序數(shù)據(jù)都持久化完成，一個Series?Index?Block就構(gòu)建完成，構(gòu)建完成之后填充Index?Block?Meta信息。接著新建一個新的Series?Index?Block開始構(gòu)建下一個Key對應(yīng)的數(shù)據(jù)索引信息。

InfluxDB數(shù)據(jù)刪除操作（DropMeasurement，DropTagKey）

一般LSM引擎處理刪除通常都采用Tag標(biāo)記的方式，即刪除操作和寫入操作流程基本一致，只是數(shù)據(jù)上會多一個Tag標(biāo)記?–?deleted，表示該值已經(jīng)被deleted。這種處理方案可以最小化刪除代價，但萬物有得必有失，減小了寫入代價必然會增加讀取代價，Tag標(biāo)簽方案在讀取的時候需要對標(biāo)記有deleted的數(shù)值進行特殊處理，這個代價還是很大的。HBase中刪除操作就是采用Tag標(biāo)記方案。

InfluxDB比較奇葩，對于刪除操作處理的比較異類，通常InfluxDB不會刪除一條記錄，而是會刪除某段時間內(nèi)或者某個維度下的所有記錄，甚至一張表的所有記錄，這和通常的數(shù)據(jù)庫有所不同。比如：

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DROP SERIES FROM h2o_feet WHERE location = ‘santa_monica' DELETE FROM "cpu" DELETE FROM "cpu" WHERE time < '2000-01-01T00:00:00Z' DELETE WHERE time < '2000-01-01T00:00:00Z'

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上文我們知道InfluxDB中一個shard有兩個LSM引擎，一個是倒排索引引擎（存儲維度列到SeriesKey的映射關(guān)系，方便多維查找），一個是TSM?Engine，用來存儲實際的時序數(shù)據(jù)。如果是刪除一條記錄，通常只需要TSM?Engine執(zhí)行刪除就可以，倒排索引引擎是不需要執(zhí)行刪除的。而如果是Drop?Measurement這樣的操作，那么兩個LSM引擎都需要執(zhí)行相應(yīng)的刪除。問題是，這兩個引擎的刪除策略完全不同，TSM?Engine采用了一種同步刪除策略，Inverted?Index?Engine采用了標(biāo)記刪除策略。如下圖所示：

1. TSM?Engine同步刪除策略，整個刪除流程可以分為如下四步：

（1）刪除所有TSM?File中滿足條件的series，系統(tǒng)會遍歷當(dāng)前shard中所有TSM?File，檢查該File中是否存在滿足刪除條件的File，如果有會執(zhí)行如下兩個操作：

• TSM?File?Index相關(guān)處理：在內(nèi)存中刪除滿足條件的Index?Entry，通常刪除會帶有Time?Range以及Key?Range，而且TSM?File?Index會在引擎啟動之后加載到內(nèi)存。因此刪除操作會將滿足條件的Index?Entry從內(nèi)存中刪除。
• 生成tombstoner文件：tombstoner文件會記錄當(dāng)前TSM?File中所有被刪除的時序數(shù)據(jù)，時序數(shù)據(jù)用[key,?min,?max]三個字段表示，其中key即SeriesKey+FieldKey，［min,?max］表示要刪除的時間段。如下圖所示：

（2）刪除Cache中滿足條件的series

（3）在WAL中生成一條刪除series的記錄并持久化到硬盤

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2. Inverted?Index?Engine?標(biāo)記Tag刪除策略，標(biāo)記Tag刪除非常簡單，和一次寫入流程基本相同：

（1）在WAL中生成一條flag為deleted的LogEntry并持久化到硬盤

（2）將要刪除的維度信息寫入Cache，需要標(biāo)記deleted（設(shè)置type=deleted）

（3）當(dāng)WAL大小超過閾值之后標(biāo)記為deleted的維度信息會隨Cache?Flush到倒排索引文件

（4）和HBase一樣，Inverted?Index?Engine中索引信息真正被刪除發(fā)生在compact階段

總結(jié)

InfluxDB因為其特有的雙LSM引擎而顯得內(nèi)部結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，寫入流程相比其他數(shù)據(jù)庫來說更加繁瑣。但只要理解了它的數(shù)據(jù)文件內(nèi)部組織格式以及倒排索引文件內(nèi)部組織格式，相信對于整體的把握也并不是很難。這篇文章將之前講過的相關(guān)知識點通過寫入流程系統(tǒng)地串聯(lián)了起來，希望看官能夠借此深入理解InfluxDB的工作原理。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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