導(dǎo)語?對于 LevelCompact 策略，RocksDB會(huì)根據(jù)每一層不同的策略計(jì)算出CompactScore，根據(jù)CompactScore大小來決定那一層將會(huì)優(yōu)先進(jìn)行Compact，然后選擇Level-N 和Level-(N+1）的文件進(jìn)行Compact。如何計(jì)算CompactScore？ 如何選擇文件進(jìn)行Compact？Compact有哪些參數(shù)？如何知道RocksDB當(dāng)前的一個(gè)狀態(tài)？

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RocksDB是基于LSM結(jié)構(gòu)的K-V存儲(chǔ)引擎，由于數(shù)據(jù)文件采用Append Only方式寫入，而對于過期的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)必然會(huì)存在有多份副本，這部分?jǐn)?shù)據(jù)通過Compact的方式進(jìn)行逐步的清理。?
那么這里好奇的提出幾個(gè)問題，由這幾個(gè)問題引出下文：

RocksDB是如何進(jìn)行Compact 的？

Compact的時(shí)候這些文件是如何進(jìn)行選擇的？

Compact在什么時(shí)候、或者什么條件下觸發(fā)？

對于Compact我們能知道哪些信息？通過TRedis怎么查看這部分信息？

有哪些參數(shù)可以控制或者影響到Compact

由于我們的TRedis底層采用RocksDB存儲(chǔ)引擎進(jìn)行持久化，底層數(shù)據(jù)文件采用分層的方式管理，故這里討論的Compact 基于Level Compact 。

數(shù)據(jù)怎么來？我們調(diào)用TRedis接口進(jìn)行寫數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)先寫入到內(nèi)存中的Memtable里邊，當(dāng)Memtable寫滿后會(huì)寫入下一個(gè)Memtable，Memtable采用Skiplist結(jié)構(gòu)以此保證數(shù)據(jù)按照Key的字典序進(jìn)行排序，同時(shí)這個(gè)Memtable會(huì)被后臺線程刷到磁盤文件–Level-0，當(dāng)Level-0文件個(gè)數(shù)達(dá)到一定數(shù)量，Compact線程可能會(huì)進(jìn)行Compact，由此產(chǎn)生Level-1，當(dāng)Level-1文件總大小達(dá)到一定大小后， Compact線程可能會(huì)進(jìn)行Compact，由此產(chǎn)生Level-2，…….

RocksDB對每一層的處理規(guī)則不太一樣，由于Level-0層的數(shù)據(jù)直接由Memtable dump得到，從而不能保證Level-0層的每個(gè)文件Key的范圍不能有交集，故對Level-0層的會(huì)進(jìn)行特殊處理，而對于Level-1+層處理規(guī)則一樣。

Level-0 層的文件在不停的從Memtable 中dump出來，那么何時(shí)才會(huì)把這些Level-0層的文件合并到Level-1 ？?
RocksDB對對每一層進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)從0~1000000，這個(gè)分?jǐn)?shù)的大小決定了進(jìn)行Compact 的優(yōu)先級，分?jǐn)?shù)越大，越先進(jìn)行Compact。

那么這個(gè)分?jǐn)?shù)如何計(jì)算出來？

• 如果是Level-0層，會(huì)先算出當(dāng)前有多少個(gè)沒有進(jìn)行Compact 的文件個(gè)數(shù)numfiles, 然后根據(jù)這個(gè)文件的個(gè)數(shù)進(jìn)行判斷，當(dāng)numfiles<20 時(shí)，Score = numfiles/4；當(dāng)24>numfiles>=20時(shí)，Score = 10000；當(dāng) numfiles>=24時(shí)，Score = 1000000：

相關(guān)參數(shù)值說明

level0_file_num_compaction_trigger	4	當(dāng)有4個(gè)未進(jìn)行Compact的文件時(shí)，達(dá)到觸發(fā)Compact的條件
level0_slowdown_writes_trigger	20	當(dāng)有20個(gè)未進(jìn)行Compact的文件時(shí)，觸發(fā)RocksDB，減慢寫入速度
level0_stop_writes_trigger	24	當(dāng)有24個(gè)未進(jìn)行Compact的文件時(shí)，觸發(fā)RocksDB停止寫入文件，此時(shí)會(huì)盡快的Compact Level-0層文件

• 如果是Level-1+層，會(huì)去計(jì)算每一層未進(jìn)行Compact文件的總Size，然后再和這一層的”容量值”做對比，得到一個(gè)比值，這個(gè)值就是該層的 CompactScore ，也就是說對于Level-1+層，Compact 觸發(fā)條件是看這一層文件的大小而不是個(gè)數(shù)。Score = level_bytes / MaxBytesForLevel(level)

對于Level-1+層，每一層的最大Bytes 是如何計(jì)算出來的？

Level-1 層 文件總大小由 max_bytes_for_level_base 參數(shù)控制，而 Level-2 層的大小通過： Level_max_bytes[N] = Level_max_bytes[N-1] * max_bytes_for_level_multiplier^(N-1)*max_bytes_for_level_multiplier_additional[N-1] 計(jì)算得出：

參數(shù)值說明

max_bytes_for_level_base	10485760	用于指定Level-1 層總大小，超過這個(gè)值滿足觸發(fā)Compact條件
max_bytes_for_level_multiplier	10	每一層最大Bytes 乘法因子
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[2]	1	Level-2 層總大小調(diào)整參數(shù)
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[3]	1	Level-3 層總大小調(diào)整參數(shù)
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[4]	1	Level-4 層總大小調(diào)整參數(shù)
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[5]	1	Level-5 層總大小調(diào)整參數(shù)
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[6]	1	Level-6 層總大小調(diào)整參數(shù)

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;}

在進(jìn)行Compact的時(shí)候，會(huì)選擇哪些文件進(jìn)行Compact操作呢？

對于Level-0層文件，RocksDB總是選擇所有的文件進(jìn)行Compact操作，因?yàn)長evel-0層的文件之間，可能會(huì)有key范圍的重疊。?
對于Level-N （N>1）層的文件，會(huì)先按照文件大小排序(冒泡排序)，選出最大的文件，并計(jì)算這個(gè)文件Key 的起止范圍，通過這個(gè)范圍查找Level-N+1層文件，把選出的Level-N 文件和Level-N+1 文件做為輸入，并且在Level-N+1新建一個(gè)或多個(gè)SST文件作為輸出。?
可以通過設(shè)置max_background_compactions 大于1 來使用并行Compact，不過這個(gè)并行Compact 不能作用到Level-0層。

// 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內(nèi)部狀態(tài)？

一般情況下內(nèi)部狀態(tài)會(huì)定時(shí)dump出來存放到LOG文件里，這個(gè)時(shí)間可以通過：stats_dump_period_sec 來控制這個(gè)dump內(nèi)部狀態(tài)的頻率，如果是TRedis V1.2.9 版本以上可以通過 rocksprop rocksdb.cfstats 得到這些信息：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聊聊RocksDB Compact的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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