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V1

2022/09/24阅读:14主题:默认主题

从零实现一个TSDB(一)

  • TSDB
    • 基于lsm的实现,memtable存储热数据(2h),磁盘存储冷数据
    • 考虑wisckey kv分离,ssd并行写代替顺序io
    • lock-free
    • 基于aep这类的Persistent Memory 代替wal
    • 读写分离
    • 实现高效的内存查询数据结构(avltree、skiplist、红黑树)
    • 基于可插拔式的压缩算法(ZSTD压缩、Snappy压缩)
    • mmap内存拷贝
    • 类似es的倒排索引
    • 垂直写,水平查,序列分流,冷热读写
    • 自定义Marshal编解码
    • RoaingBitMap 优化
    • 优化的正则查询(fastRegexMatcher)

想尝试写一个tsdb,当然实现较为简单,底层还是基于LSM的方式,如果不了解LSM的可以看下bitcask模型,或者了解下LSM论文,我个人简单实现过一个简单的LSM写操作,基于bitcask模型,代码量很少,可以简单了解下~:https://github.com/azhsmesos/bitcask_db

TSDB: Time Series Database

  • 数据点(Point): 时序数据的数据点是一个包含 (Timestamp:int64, Value:float64) 的二元组。
  • 时间线(Series): 不同标签(Label)的组合称为不同的时间线

借用Prometheus的格式就是这样:

series1:{"__name__": "cpu.idle", "host": "jvm_host"}

series1:{"__name__": "cpu.idle", "host": "jvm_host"}

数据模型定义

// Point 表示一个数据点 (ts, value) 二元组
type Point struct {
 Ts    int64 // in seconds
 Value float64
}

// Label 代表一个标签组合
type Label struct {
 Name  string
 Value string
}

// Row 一行时序数据 包括数据点和标签组合
type Row struct {
 Metric string
 Labels LabelSet
 Point  Point
}

// LabelSet 表示 Label 组合
type LabelSet []Label

数据写入

时序数据库具有垂直写,水平查的特性,比如clickhouse,我们经常将其用来和grafana一起做监控的底层存储,我们很多时候的查询都是基于一段持续时间内的数据点,可能这个数据点的label都是同一个,也可能是多个。

序列分流

由于时序数据库的场景,导致它可能同一条label的数据在某个时间序列上非常大,所以我们考虑序列分流,基于时间维度创建不同的segment,然后基于该时间维度做冷热分离

开始开发

一、One day 写内存

因为我们要兼顾LSM的方式,所以采用的模型比较简单,直接以Row的形式忘chan中写数据,然后异步进行刷盘。

日志存储格式这样:

其中一个segment中包含很多个rows,然后由一个meta.json的数据文件描述该segment的时间跨度、数据大小等数据。

tsdb.go方法以及相关对象定义

package tsdb

import (
   "context"
   "errors"
   "github.com/sirupsen/logrus"
   "sync"
   "time"
)

type options struct {
   metaSerializer    MetaSerializer  // 元数据自定义Marshal接口
   bytesCompressor   BytesCompressor // 数据持久化存储压缩接口
   retention         time.Duration   // 数据保留时长
   segmentDuration   time.Duration   // 一个segment的时长
   writeTimeout      time.Duration   // 写超时
   onlyMemoryMode    bool
   enableOutdated    bool   // 是否可以写入过时数据(乱序写入)
   maxRowsPerSegment int64  // 每段的最大row的数量
   dataPath          string // Segment 持久化存储文件夹
}

type TSDB struct {
   segments *segmentList
   mutex    sync.RWMutex
   ctx      context.Context
   cancel   context.CancelFunc

   queue chan []*Row
   wait  sync.WaitGroup
}

// Point 一个数据点
type Point struct {
   Timestamp int64
   Value     float64
}

// Label 一个标签组合
type Label struct {
   Name  string
   Value string
}

type LabelList []Label

var (
   timerPool   sync.Pool
   defaultOpts = &options{
      metaSerializer:    newBinaryMetaSerializer(),
      bytesCompressor:   newNoopBytesCompressor(),
      segmentDuration:   2 * time.Hour, // 默认两小时
      retention:         7 * 24 * time.Hour,
      writeTimeout:      30 * time.Second,
      onlyMemoryMode:    false,
      enableOutdated:    true,
      maxRowsPerSegment: 19960412// 该数字可自定义
      dataPath:          ".",
   }
)

// Row 一行时序数据库,包括数据点和标签组合
type Row struct {
   Metric string
   Labels LabelList
   Point  Point
}

// InsertRows 插入rows
func (tsdb *TSDB) InsertRows(rows []*Row) error {
   timer := getTimer(defaultOpts.writeTimeout)
   select {
   case tsdb.queue <- rows:
      putTimer(timer)
   case <-timer.C:
      putTimer(timer)
      return errors.New("failed to insert rows to database, write overload")
   }
   return nil
}

func getTimer(duration time.Duration) *time.Timer {
   if value := timerPool.Get(); value != nil {
      t := value.(*time.Timer)
      if t.Reset(duration) {
         logrus.Error("active timer trapped to the pool")
         return nil
      }
      return t
   }
   return time.NewTimer(duration)
}

func putTimer(t *time.Timer) {
   if !t.Stop() {
      select {
      case <-t.C:
      default:
      }
   }
}

list.go内存中的排序链表

// List 排序链表结构
type List interface {
   
}

segment.gosegment格式定义

import "sync"

type Segment interface {
   InsertRows(row []*Row)
}

type segmentList struct {
   mutex sync.RWMutex
   head  Segment
   list  List
}

compressor.go数据压缩文件定义

// noopBytesCompressor 默认不压缩
type noopBytesCompressor struct {
}

// BytesCompressor 数据压缩接口
type BytesCompressor interface {
   Compress(data []byte) []byte
   Decompress(data []byte) ([]byte, error)
}

func newNoopBytesCompressor() BytesCompressor {
   return &noopBytesCompressor{}
}

func (n *noopBytesCompressor) Compress(data []byte) []byte {
   return nil
}

func (n *noopBytesCompressor) Decompress(data []byte) ([]byte, error) {
   return nilnil
}

metadata.go描述segment的meta信息

type metaSeries struct {
   Sid         string
   StartOffset uint64
   EndOffset   uint64
   Labels      []uint32
}

type seriesWithLabel struct {
   Name string
   Sids []uint32
}

type Metadata struct {
   MinTimestamp int64
   MaxTimestamp int64
   Series       []metaSeries
   Labels       []seriesWithLabel
}

type binaryMetaserializer struct {
}

// MetaSerializer 编解码Segment元数据
type MetaSerializer interface {
   Marshal(Metadata) ([]byte, error)
   Unmarshal([]byte, *Metadata) error
}

func newBinaryMetaSerializer() MetaSerializer {
   return &binaryMetaserializer{}
}

func (b *binaryMetaserializer) Marshal(meta Metadata) ([]byte, error) {
   return nilnil
}

func (b *binaryMetaserializer) Unmarshal(data []byte, meta *Metadata) error {
   return nil
}

可以看到,核心就是将数据以row数组的形式批量刷新到chan中去,然后由我们的chan进行异步刷盘操作...

待定~

二、实现启动函数和压缩算法

数据压缩算法,目前是两个算法,ZSTD和Snappy两种,也是直接调用的库函数,实现比较简单

package tsdb

import (
 "github.com/golang/snappy"
 "github.com/klauspost/compress/zstd"
)

type BytesCompressorType int8

const (
 // NoopBytesCompressor 默认不压缩
 NoopBytesCompressor BytesCompressorType = iota

 // ZSTDBytesCompressor 使用ZSTD压缩算法
 ZSTDBytesCompressor

 // SnappyBytesCompressor 使用snappy压缩算法
 SnappyBytesCompressor
)

// noopBytesCompressor 默认不压缩
type noopBytesCompressor struct{}
type zstdBytesCompressor struct{}
type snappyBytesCompressor struct{}

// BytesCompressor 数据压缩接口
type BytesCompressor interface {
 Compress(data []byte) []byte
 Decompress(data []byte) ([]byte, error)
}

//  默认压缩算法

func newNoopBytesCompressor() BytesCompressor {
 return &noopBytesCompressor{}
}

func (n *noopBytesCompressor) Compress(data []byte) []byte {
 return data
}

func (n *noopBytesCompressor) Decompress(data []byte) ([]byte, error) {
 return data, nil
}

// ZSTD 压缩算法

func newZSTDBytesCompressor() BytesCompressor {
 return &zstdBytesCompressor{}
}

func (n *zstdBytesCompressor) Compress(data []byte) []byte {
 encoder, _ := zstd.NewWriter(nil, zstd.WithEncoderLevel(zstd.SpeedFastest))
 return encoder.EncodeAll(data, make([]byte0len(data)))
}

func (n *zstdBytesCompressor) Decompress(data []byte) ([]byte, error) {
 decoder, _ := zstd.NewReader(nil)
 return decoder.DecodeAll(data, nil)
}

// snappy 压缩算法

func newSnappyBytesCompressor() BytesCompressor {
 return &snappyBytesCompressor{}
}

func (n *snappyBytesCompressor) Compress(data []byte) []byte {
 return snappy.Encode(nil, data)
}

func (n *snappyBytesCompressor) Decompress(data []byte) ([]byte, error) {
 return snappy.Decode(nil, data)
}

可以看到,核心就是将数据以row数组的形式批量刷新到chan中去,然后由我们的chan进行异步刷盘操作...

下一篇实现可插拔的压缩算法和启动tsdb的具体实现

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