联网数据库 IoTDB —— 存储引擎原理篇

Posted 2022-04-15 麒思妙想

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了联网数据库 IoTDB —— 存储引擎原理篇相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

没过正月都是年，在此给大家拜个晚年，衷心的祝福诸位读者朋友们晚年幸福 : ）

新年伊始，谈谈今年的写作计划吧。

《联网数据库 IoTDB》开个新坑，起因是参加了《Apache IoTDB社区导师计划》，所以，为督促自己为社区尽一点绵薄之力。而且刚好选到了存储引擎和分布式两个有意思的方向，就以存储部分开头了。
《分布式系统课程笔记》这个系列也还是会继续填坑的—— “兰尼斯特家人，有债必偿！”。
以及答应几位读者要完成的相关内容

So let's begin ...

IotDB简介

Apache IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。Apache IoTDB 采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。

应用场景

高端设备

在高端制造业中，有很多设备配备有传感器来收集工作状态数据，例如气象站，风力涡轮机是常见的高端设备。这些设备如果支持Java或Go（正在开发中），则可以运行TsFile在本地存储数据。通过这种方式，TsFile可以提供具有高吞吐、高压缩率和毫秒级查询延迟的数据管理功能。结合TsFile-Sync工具，可以将TsFiles同步到数据中心。

本地控制器

在工厂现场，LAN网络下有数十台设备。IoTDB可以安装在工厂的本地控制器服务器上，以从这些设备接收数据。安装有IoTDB的本地服务器（普通PC或工作站）可以使用类SQL存储和查询数据。此外，使用TsFile-Sync工具，可以将本地控制器上的TsFile文件传输到云上安装有IoTDB实例的数据中心。

云数据管理

在高速网络（车联网等）的场景中，安装有传感器的汽车可以以一定频率收集自身的监视信息（行驶状态等）。通常，这些汽车设备的硬件配置有限，并且难以进行复杂的应用。轻量级的IoTDB（IoTDB客户端）应运而生。借助JDBC API（或MQTT），它可以使用窄带IoT或4G/5G发送数据，从而将设备和云连接在一起。

存储架构

IoTDB 存储引擎基于 LSM Tree 结构设计，写入的数据先记录 WAL，再写到内存 memtable，在后台逐步刷到磁盘 TsFile；磁盘上的 TsFile 通过一定的规则进行 Compaction，保证查询效率。

那么我们就先从LSM Tree 说起吧。

LSM Tree

LSM Tree(Log Structured Merge Tree) 并不像B+树、红黑树一样是一颗严格的树状数据结构，其实它是一种存储结构，目前HBase,LevelDB,RocksDB这些NoSQL存储都是采用的LSM树。

Mentable

MemTable是在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据，会按照Key有序地组织这些数据，LSM树对于具体如何组织有序地组织数据并没有明确的数据结构定义，例如Hbase使跳跃表来保证内存中key的有序。

因为数据暂时保存在内存中，内存并不是可靠存储，如果断电会丢失数据，因此通常会通过WAL(Write-ahead logging，预写式日志)的方式来保证数据的可靠性。

SSTable(Sorted String Table)

有序键值对集合，是LSM树组在磁盘中的数据结构。为了加快SSTable的读取，可以通过建立key的索引以及布隆过滤器来加快key的查找。

我们在写入数据时，首先将对数据的修改增量保存Memtable中，同时会提交wal,当Memtable达到指定大小限制之后批量把数据刷到磁盘(SSTable)中，磁盘中树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。不过读取的时候稍微麻烦一些，读取时看这些数据在内存中，如果未能命中内存，则需要访问较多的磁盘文件。极端的说，基于LSM树实现的hbase写性能比mysql高了一个数量级，读性能却低了一个数量级。

综上所述，LSM树会将数据的所有增、删、改等操作，记录到内存中，再顺序刷新到磁盘里，这就造成了其与B+树最大的不同，B+树会直接在数据的位置更新，而LSM树则可能追到到不同的SSTable中，当然，最新的那条记录才是准确的。这样设计的虽然大大提高了写性能，但同时也会带来一些问题：

1）冗余存储，对于某个key，实际上除了最新的那条记录外，其他的记录都是冗余无用的，但是仍然占用了存储空间。因此需要进行Compact操作(合并多个SSTable)来清除冗余的记录。2）读取时需要从最新的倒着查询，直到找到某个key的记录。最坏情况需要查询完所有的SSTable，这里可以通过前面提到的索引/布隆过滤器来优化查找速度。

压缩(Compact)策略

在正式介绍压缩策略以前，我们有必要先了解一下这3个基础概念，这也是以下压缩策略需要权衡的关键：读放大(Read Amplifier)、写放大(Write Amplifier)、空间放大(Space Amplifier)

读放大(Read Amplifier):是指我们要找到一个我们所需的数据，需要进行多少次磁盘的读操作。例如我们出门前需要找钥匙，你可能要每个房间，每件衣服口袋翻一遍。这并不应该是一个正常操作。
写放大(Write Amplifier):写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作，导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。
空间放大(Space Amplifier):数据实际占用的磁盘空间比数据的真正大小更多。上面提到的冗余存储，对于一个key来说，只有最新的那条记录是有效的，而之前的记录都是可以被清理回收的。

size-tiered 策略

size-tiered策略相对简单粗暴，其主旨保证每层SSTable的大小相近，同时限制每层SSTable的数量。如下图所示，每层限制SSTable为N，当每层SSTable达到N后，则触发Compact操作合并这些SSTable，并将合并后的结果写入到下一层成为一个更大的sstable。

由此可以看出，当层数达到一定数量时，最底层的单个SSTable的大小会变得非常大。并且size-tiered策略会导致空间放大比较严重。即使对于同一层的SSTable，每个key的记录是可能存在多份的，只有当该层的SSTable执行compact操作才会消除这些key的冗余记录。

leveled策略

leveled策略也是采用分层的思想，每一层限制总文件的大小。但与size-tiered策略不同的是，leveled会将每一层切分成多个大小相近的SSTable。这些SSTable是这一层是全局有序的，这意味着一个key在每一层至多只有1条记录，不存在冗余记录。并且每层维持“唯一一个” Run。我们来了解一下Run这个LSM里面重要的概念，以下摘自Wiki：

Each run contains data *sorted* by the index key. A run can be represented on disk as a single file, or alternatively as a collection of files with *non-overlapping* key ranges.

run需要满足什么条件呢？第一sorted，第二non-overlapping key ranges

如下图所示：

每层的大小是上一级的T（下图是10）倍，层数越高，data越多但是也越旧.每层都有target size

整个的过程可以简化成：in memory的table写满了，那么就flush到第一级的Disk SStable并且做compaction，要是第一级又满了，就又开始flush到第二级做compaction，以此类推直到max level, 下面几张图描述了整个过程。

假设如下图是起始状态

level0 有数据写入，这个时候触发level0到level1的compact

level1 超出限制，触发level1到level2compact

此时会从level1中选择至少一个文件，然后把它跟level2有交集的部分(非常关键)进行合并。生成的文件会放在level2

由于level1第二SSTable的key的范围覆盖了level2中前三个SSTable，那么就需要将level1中第二个SSTable与level2中前三个SSTable执行Compact操作。

level2合并完成后，如果其超出了level2阈值的限制，那么会触发level2到level3的compact

以此类推，上一层达到阈值以后，就出触发到下一层的compact操作。

值得一提的是，无论是同级还是不同级，不重叠的key，可以并行进行。

简单总结，Level compaction目标就是维持每个level都保持住one data sorted run，所以每个level都可以和下一个level做compaction，同时很有可能会被上一个level做compaction。这样做好处就是level之间的compaction可以multithread来做（除了memory到level0），提高效率。