从零写一个时间序列数据库

我们存储系统的宏观布局是什么？简而言之，是当我们在数据文件夹里运行 tree 命令时显示的一切。看看它能给我们带来怎样一副惊喜的画面。

$ tree ./data
./data
+-- b-000001
|   +-- chunks
|   |   +-- 000001
|   |   +-- 000002
|   |   +-- 000003
|   +-- index
|   +-- meta.json
+-- b-000004
|   +-- chunks
|   |   +-- 000001
|   +-- index
|   +-- meta.json
+-- b-000005
|   +-- chunks
|   |   +-- 000001
|   +-- index
|   +-- meta.json
+-- b-000006
    +-- meta.json
    +-- wal
        +-- 000001
        +-- 000002
        +-- 000003

在最顶层，我们有一系列以 b- 为前缀编号的块block。每个块中显然保存了索引文件和含有更多编号文件的 chunk 文件夹。chunks 目录只包含不同序列数据点的原始块raw chunks of data points。与 V2 存储系统一样，这使得通过时间窗口读取序列数据非常高效并且允许我们使用相同的有效压缩算法。这一点被证实行之有效，我们也打算沿用。显然，这里并不存在含有单个序列的文件，而是一堆保存着许多序列的数据块。

index 文件的存在应该不足为奇。让我们假设它拥有黑魔法，可以让我们找到标签、可能的值、整个时间序列和存放数据点的数据块。

但为什么这里有好几个文件夹都是索引和块文件的布局？并且为什么存在最后一个包含 wal 文件夹？理解这两个疑问便能解决九成的问题。

许多小型数据库

我们分割横轴，即将时间域分割为不重叠的块。每一块扮演着完全独立的数据库，它包含该时间窗口所有的时间序列数据。因此，它拥有自己的索引和一系列块文件。

t0            t1             t2             t3             now
 +-----------+  +-----------+  +-----------+  +-----------+
 |           |  |           |  |           |  |           |                 +------------+
 |           |  |           |  |           |  |  mutable  | <--- write ---- ┤ Prometheus |
 |           |  |           |  |           |  |           |                 +------------+
 +-----------+  +-----------+  +-----------+  +-----------+                        ^
       +--------------+-------+------+--------------+                              |
                              |                                                  query
                              |                                                    |
                            merge -------------------------------------------------+

每一块的数据都是不可变的immutable。当然，当我们采集新数据时，我们必须能向最近的块中添加新的序列和样本。对于该数据块，所有新的数据都将写入内存中的数据库中，它与我们的持久化的数据块一样提供了查找属性。内存中的数据结构可以高效地更新。为了防止数据丢失，所有传入的数据同样被写入临时的预写日志write ahead log中，这就是 wal 文件夹中的一些列文件，我们可以在重新启动时通过它们重新填充内存数据库。

所有这些文件都带有序列化格式，有我们所期望的所有东西：许多标志、偏移量、变体和 CRC32 校验和。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

这种布局允许我们扩展查询范围到所有相关的块上。每个块上的部分结果最终合并成完整的结果。

这种横向分割增加了一些很棒的功能：

• 当查询一个时间范围，我们可以简单地忽略所有范围之外的数据块。通过减少需要检查的数据集，它可以初步解决序列分流的问题。
• 当完成一个块，我们可以通过顺序的写入大文件从内存数据库中保存数据。这样可以避免任何的写入放大，并且 SSD 与 HDD 均适用。
• 我们延续了 V2 存储系统的一个好的特性，最近使用而被多次查询的数据块，总是保留在内存中。
• 很好，我们也不再受限于 1KiB 的数据块尺寸，以使数据在磁盘上更好地对齐。我们可以挑选对单个数据点和压缩格式最合理的尺寸。
• 删除旧数据变得极为简单快捷。我们仅仅只需删除一个文件夹。记住，在旧的存储系统中我们不得不花数个小时分析并重写数亿个文件。

每个块还包含了 meta.json 文件。它简单地保存了关于块的存储状态和包含的数据，以便轻松了解存储状态及其包含的数据。

mmap

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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