聊聊RocksDB Compact

| 导语对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状态？

RocksDB是基于LSM结构的K-V存储引擎，由于数据文件采用Append Only方式写入，而对于过期的数据、重复的数据必然会存在有多份副本，这部分数据通过Compact的方式进行逐步的清理。
那么这里好奇的提出几个问题，由这几个问题引出下文：

RocksDB是如何进行Compact 的？
Compact的时候这些文件是如何进行选择的？
Compact在什么时候、或者什么条件下触发？
对于Compact我们能知道哪些信息？通过TRedis怎么查看这部分信息？
有哪些参数可以控制或者影响到Compact

由于我们的TRedis底层采用RocksDB存储引擎进行持久化，底层数据文件采用分层的方式管理，故这里讨论的Compact 基于Level Compact 。

数据怎么来？我们调用TRedis接口进行写数据时，数据会先写入到内存中的Memtable里边，当Memtable写满后会写入下一个Memtable，Memtable采用Skiplist结构以此保证数据按照Key的字典序进行排序，同时这个Memtable会被后台线程刷到磁盘文件–Level-0，当Level-0文件个数达到一定数量，Compact线程可能会进行Compact，由此产生Level-1，当Level-1文件总大小达到一定大小后， Compact线程可能会进行Compact，由此产生Level-2，…….

RocksDB对每一层的处理规则不太一样，由于Level-0层的数据直接由Memtable dump得到，从而不能保证Level-0层的每个文件Key的范围不能有交集，故对Level-0层的会进行特殊处理，而对于Level-1+层处理规则一样。

Level-0 层的文件在不停的从Memtable 中dump出来，那么何时才会把这些Level-0层的文件合并到Level-1 ？
RocksDB对对每一层进行打分，分数从0~1000000，这个分数的大小决定了进行Compact 的优先级，分数越大，越先进行Compact。

那么这个分数如何计算出来？

如果是Level-0层，会先算出当前有多少个没有进行Compact 的文件个数numfiles, 然后根据这个文件的个数进行判断，当numfiles<20 时，Score = numfiles/4；当24>numfiles>=20时，Score = 10000；当 numfiles>=24时，Score = 1000000：

相关参数	值	说明
level0_file_num_compaction_trigger	4	当有4个未进行Compact的文件时，达到触发Compact的条件
level0_slowdown_writes_trigger	20	当有20个未进行Compact的文件时，触发RocksDB，减慢写入速度
level0_stop_writes_trigger	24	当有24个未进行Compact的文件时，触发RocksDB停止写入文件，此时会尽快的Compact Level-0层文件

如果是Level-1+层，会去计算每一层未进行Compact文件的总Size，然后再和这一层的”容量值”做对比，得到一个比值，这个值就是该层的 CompactScore ，也就是说对于Level-1+层，Compact 触发条件是看这一层文件的大小而不是个数。Score = level_bytes / MaxBytesForLevel(level)

对于Level-1+层，每一层的最大Bytes 是如何计算出来的？

Level-1 层文件总大小由 max_bytes_for_level_base 参数控制，而 Level-2 层的大小通过： Level_max_bytes[N] = Level_max_bytes[N-1] * max_bytes_for_level_multiplier^(N-1)*max_bytes_for_level_multiplier_additional[N-1] 计算得出：

参数	值	说明
max_bytes_for_level_base	10485760	用于指定Level-1 层总大小，超过这个值满足触发Compact条件
max_bytes_for_level_multiplier	10	每一层最大Bytes 乘法因子
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[2]	1	Level-2 层总大小调整参数
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[3]	1	Level-3 层总大小调整参数
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[4]	1	Level-4 层总大小调整参数
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[5]	1	Level-5 层总大小调整参数
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[6]	1	Level-6 层总大小调整参数

if (i > 1) {
      level_max_bytes[i] = MultiplyCheckOverflow(
          MultiplyCheckOverflow(level_max_bytes[i - 1],
                                max_bytes_for_level_multiplier),
          max_bytes_for_level_multiplier_additional[i - 1]);
    } else {
      level_max_bytes[i] = max_bytes_for_level_base;
    }

在进行Compact的时候，会选择哪些文件进行Compact操作呢？

对于Level-0层文件，RocksDB总是选择所有的文件进行Compact操作，因为Level-0层的文件之间，可能会有key范围的重叠。
对于Level-N （N>1）层的文件，会先按照文件大小排序(冒泡排序)，选出最大的文件，并计算这个文件Key 的起止范围，通过这个范围查找Level-N+1层文件，把选出的Level-N 文件和Level-N+1 文件做为输入，并且在Level-N+1新建一个或多个SST文件作为输出。
可以通过设置max_background_compactions 大于1 来使用并行Compact，不过这个并行Compact 不能作用到Level-0层。

  // Find the compactions by size on all levels.
for (int i = 0; i < NumberLevels() - 1; i++) {
    double score = vstorage->CompactionScore(i);
    level = vstorage->CompactionScoreLevel(i);
assert(i == 0 || score <= vstorage->CompactionScore(i - 1));
if ((score >= 1)) {
c = PickCompactionBySize(mutable_cf_options, vstorage, level, score);
if (c == nullptr ||
ExpandWhileOverlapping(cf_name, vstorage, c) == false) {
        delete c;
c = nullptr;
      } else {
break;
      }
    }
  }

如何查看RocksDB内部状态？

一般情况下内部状态会定时dump出来存放到LOG文件里，这个时间可以通过：stats_dump_period_sec 来控制这个dump内部状态的频率，如果是TRedis V1.2.9 版本以上可以通过 rocksprop rocksdb.cfstats 得到这些信息：

关于这些参数的解释如下：

列名	解释
Level	Level0~N、或者合计值、或者Int
Files	SST文件数量/待进行compact的SST文件数
Size(MB)	SST文件总大小
Score Read(GB)	代表进行compact的优先级，分数越高越会优先进行compact
Rn(GB)	进行compact时，读当前层文件的大小
Rnp1(GB)	进行compact时，读取下一层文件的大小
Write(GB)	compact完成时，写入文件的大小
Wnew(GB)	新产生的数据大小：写入到Level-(N+1)层的大小 - 从Level-(N+1)层读的大小
RW-Amp	读写放大比例：总的读写 / 从Level-N层读的大小
W-Amp	写放大比例：写入Level-(N+1)层大小/从Level-N层的大小
Rd(MB/s)	读文件速度： (bytes_readn + bytes_readnp1 )/((micros + 1) / 1000000.0)
Wr(MB/s)	写文件速度： bytes_written / ((micros + 1) / 1000000.0)
Rn(cnt)	Files read from level N during compaction between levels N and N+1
Rnp1(cnt)	Files read from level N+1 during compaction between levels N and N+1
Wnp1(cnt)	Files written during compaction between levels N and N+1
Wnew(cnt)	Wnp1 - Rnp1
Comp(sec)	Compact 累计耗时：micros / 1000000.0
Comp(cnt)	Compact累计的次数
Avg(sec)	平均每次Compact耗时
Stall(sec)	level0_slowdown 耗时
Stall(cnt)	level0_slowdown 累计次数
Avg(ms)	平均每次Stall耗时
RecordIn	Compact 进行时，所有Level-N，Level-(N+1) 输入的entries数
RecordDrop	Compact 进行时: RecordIn - 输出到Level-（N+1）