从零写一个时间序列数据库

对于旋转式磁盘，它的磁头始终得在物理上向不同的扇区上移动，这是一个不足为奇的事实。而虽然我们都知道 SSD 具有快速随机写入的特点，但事实上它不能修改单个字节，只能写入一页或更多页的 4KiB 数据量。这就意味着写入 16 字节的样本相当于写入满满一个 4Kib 的页。这一行为就是所谓的写入放大，这种特性会损耗你的 SSD。因此它不仅影响速度，而且还毫不夸张地在几天或几个周内破坏掉你的硬件。

关于此问题更深层次的资料，“Coding for SSDs”系列博客是极好的资源。让我们想想主要的用处：顺序写入和批量写入分别对于旋转式磁盘和 SSD 来说都是理想的写入模式。大道至简。

查询模式比起写入模式明显更不同。我们可以查询单一序列的一个数据点，也可以对 10000 个序列查询一个数据点，还可以查询一个序列几个周的数据点，甚至是 10000 个序列几个周的数据点。因此在我们的二维平面上，查询范围不是完全水平或垂直的，而是二者形成矩形似的组合。

记录规则可以减轻已知查询的问题，但对于点对点ad-hoc查询来说并不是一个通用的解决方法。

我们知道我们想要批量地写入，但我们得到的仅仅是一系列垂直数据点的集合。当查询一段时间窗口内的数据点时，我们不仅很难弄清楚在哪才能找到这些单独的点，而且不得不从磁盘上大量随机的地方读取。也许一条查询语句会有数百万的样本，即使在最快的 SSD 上也会很慢。读入也会从磁盘上获取更多的数据而不仅仅是 16 字节的样本。SSD 会加载一整页，HDD 至少会读取整个扇区。不论哪一种，我们都在浪费宝贵的读取吞吐量。

因此在理想情况下，同一序列的样本将按顺序存储，这样我们就能通过尽可能少的读取来扫描它们。最重要的是，我们仅需要知道序列的起始位置就能访问所有的数据点。

显然，将收集到的数据写入磁盘的理想模式与能够显著提高查询效率的布局之间存在着明显的抵触。这是我们 TSDB 需要解决的一个基本问题。

当前的解决方法

是时候看一下当前 Prometheus 是如何存储数据来解决这一问题的，让我们称它为“V2”。

我们创建一个时间序列的文件，它包含所有样本并按顺序存储。因为每几秒附加一个样本数据到所有文件中非常昂贵，我们在内存中打包 1Kib 样本序列的数据块，一旦打包完成就附加这些数据块到单独的文件中。这一方法解决了大部分问题。写入目前是批量的，样本也是按顺序存储的。基于给定的同一序列的样本相对之前的数据仅发生非常小的改变这一特性，它还支持非常高效的压缩格式。Facebook 在他们 Gorilla TSDB 上的论文中描述了一个相似的基于数据块的方法，并且引入了一种压缩格式，它能够减少 16 字节的样本到平均 1.37 字节。V2 存储使用了包含 Gorilla 变体等在内的各种压缩格式。

   +----------+---------+---------+---------+---------+           series A
   +----------+---------+---------+---------+---------+
          +----------+---------+---------+---------+---------+    series B
          +----------+---------+---------+---------+---------+ 
                              . . .
 +----------+---------+---------+---------+---------+---------+   series XYZ
 +----------+---------+---------+---------+---------+---------+ 
   chunk 1    chunk 2   chunk 3     ...

尽管基于块存储的方法非常棒，但为每个序列保存一个独立的文件会给 V2 存储带来麻烦，因为：

• 实际上，我们需要的文件比当前收集数据的时间序列数量要多得多。多出的部分在序列分流Series Churn上。有几百万个文件，迟早会使用光文件系统中的 inode。这种情况我们只能通过重新格式化来恢复磁盘，这种方式是最具有破坏性的。我们通常不想为了适应一个应用程序而格式化磁盘。
• 即使是分块写入，每秒也会产生数千块的数据块并且准备持久化。这依然需要每秒数千次的磁盘写入。尽管通过为每个序列打包好多个块来缓解，但这反过来还是增加了等待持久化数据的总内存占用。
• 要保持所有文件打开来进行读写是不可行的。特别是因为 99% 的数据在 24 小时之后不再会被查询到。如果查询它，我们就得打开数千个文件，找到并读取相关的数据点到内存中，然后再关掉。这样做就会引起很高的查询延迟，数据块缓存加剧会导致新的问题，这一点在“资源消耗”一节另作讲述。
• 最终，旧的数据需要被删除，并且数据需要从数百万文件的头部删除。这就意味着删除实际上是写密集型操作。此外，循环遍历数百万文件并且进行分析通常会导致这一过程花费数小时。当它完成时，可能又得重新来过。喔天，继续删除旧文件又会进一步导致 SSD 产生写入放大。
• 目前所积累的数据块仅维持在内存中。如果应用崩溃，数据就会丢失。为了避免这种情况，内存状态会定期的保存在磁盘上，这比我们能接受数据丢失窗口要长的多。恢复检查点也会花费数分钟，导致很长的重启周期。

我们能够从现有的设计中学到的关键部分是数据块的概念，我们当然希望保留这个概念。最新的数据块会保持在内存中一般也是好的主意。毕竟，最新的数据会大量的查询到。

一个时间序列对应一个文件，这个概念是我们想要替换掉的。

序列分流

（编辑：济南站长网）

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