VictoriaMetrics源码阅读：极端吝啬，vm序列化数据到磁盘的细节

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！

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源码请看：https://github.com/ahfuzhang/victoria-metrics-1.72.0/blob/30549db23e6067affea7f2f99bb4b832a68083a1/VictoriaMetrics-1.72.0-cluster/lib/mergeset/encoding.go#L240

背景

• VM使用SSTable(Sorted string table)来存储索引中的所有key。
• 各种类型的索引会被序列化到一个[]byte数组中，每一条数据相当于可以用于索引的key.
• key会被顺序追加到一个64KB的inmemoryBlock中。
  • 有N个核就会分配N个内存存储桶。例如16核就会是16个桶。
  • 每个桶下面有很多个inmemoryBlock，，每个inmemoryBlock最多64KB
  • KEY被顺序的追加到最后一个inmemoryBlock；写满64KB就再申请一个。
  • 达到512个inmemoryBlock后（也就是数据总量达到32MB），开始对每个inmemoryBlock进行压缩

本文就是解读inmemoryBlock的压缩过程。
压缩之前，会对inmemoryBlock内的所有KEY进行排序。

入口函数

func (ib *inmemoryBlock) marshalData这个函数实现了以下能力：

1. 拷贝一个inmemoryBlock数据块的firstItem(也就是排序后的第一条数据)
2. 拷贝一个inmemoryBlock数据块的commonPrefix (所有KEY都有的公共前缀)
3. 对所有的KEY进行序列化，并做ZSTD压缩
4. 记录所有KEY的长度，对长度进行序列化

下面主要讲述KEY的序列化方法。

SSTable中对KEY的压缩存储方法

对面对的问题，也可以描述为： 存在N条排好序的字符串，字符串之间存在公共前缀。如何存储才能使得存储空间最优？

我直接说结论：

1. 因为所有的字符串计算出了公共前缀，因此每个字符串的公共前缀不需要再存储了。
2. 为了便于在块之间索引数据，提前了第一条KEY作为块的索引项。因为第一条数据提取为块的索引，所以数据从第二条开始存储就行了。（连这一点点都要省，所以我采用吝啬来形容）
3. 公共前缀是所有KEY的前缀，且公共前缀很可能是空字符串。排序的KEY除了公共前缀外，两两之间还有共同的前缀。因此可以计算出这部分长度，后一个字符串只要存储与前一个字符串前缀以外的内容就行了。
4. 两个字符串之间的公共前缀是多长呢？得记录下来。一组长度信息中，前一个值和后一个值可以取异或计算。相当于两个值高位的bit值相同的部分就被置0了，然后就得到了一个较小的值。小的值更容易压缩。
5. 对于数值的序列化，这里用了protocol buffers中的一个技巧：用7bit来表示数值的内容，最高位说明后面的一个字节是否也表示长度。这样就可以用变长长度来序列化数值，而不是每个数值都占用固定的长度。
6. 最后序列化后的KEY和长度，进行ZSTD压缩。

源码

我对源码进行了详细的注释：

// Preconditions:
// - ib.items must be sorted.
// - updateCommonPrefix must be called.  // 序列化数据的函数
func (ib *inmemoryBlock) marshalData(sb *storageBlock, firstItemDst, commonPrefixDst []byte, compressLevel int) ([]byte, []byte, uint32, marshalType) {
	if len(ib.items) <= 0 {
		logger.Panicf("BUG: inmemoryBlock.marshalData must be called on non-empty blocks only")
	}
	if uint64(len(ib.items)) >= 1<<32 {
		logger.Panicf("BUG: the number of items in the block must be smaller than %d; got %d items", uint64(1<<32), len(ib.items))
	}

	data := ib.data
	firstItem := ib.items[0].Bytes(data)
	firstItemDst = append(firstItemDst, firstItem...)  // 第一个time series
	commonPrefixDst = append(commonPrefixDst, ib.commonPrefix...)  // 最大公共前缀

	if len(ib.data)-len(ib.commonPrefix)*len(ib.items) < 64 || len(ib.items) < 2 {
		// Use plain encoding form small block, since it is cheaper.
		ib.marshalDataPlain(sb)
		return firstItemDst, commonPrefixDst, uint32(len(ib.items)), marshalTypePlain
	}

	bbItems := bbPool.Get()
	bItems := bbItems.B[:0]  //保存目的 items 数据的内存buffer

	bbLens := bbPool.Get()
	bLens := bbLens.B[:0]  // 保存目的 lens 数据的内存buffer

	// Marshal items data.
	xs := encoding.GetUint64s(len(ib.items) - 1)  //??? 为什么要减1   猜测是firstItem单独存储了，所以就没必要在序列化中的数据再存储一次
	defer encoding.PutUint64s(xs)  //  xs 保存两两比较公共前缀后的 异或后的 前缀值

	cpLen := len(ib.commonPrefix)  // 公共前缀的长度
	prevItem := firstItem[cpLen:]
	prevPrefixLen := uint64(0)
	for i, it := range ib.items[1:] {  //从第二个元素开始遍历
		it.Start += uint32(cpLen)  //偏移到公共前缀之后的位置
		item := it.Bytes(data)     //这里得到的[]byte就不包含公共前缀的部分
		prefixLen := uint64(commonPrefixLen(prevItem, item))  //计算第N项和N-1项的公共前缀
		bItems = append(bItems, item[prefixLen:]...)  //仅仅只把差异的部分拷贝到目的buffer. 为了节约存储空间，差异的部分不存储进去。牛逼！
		xLen := prefixLen ^ prevPrefixLen  //第一次，与0异或，还是等于原值。异或后，两个整数值前面相同的部分都为0了，数值变得更短，能够便于压缩。
		prevItem = item  //上次的除去公共前缀的item
		prevPrefixLen = prefixLen  //上次计算得到的公共前缀

		xs.A[i] = xLen  //异或后的公共前缀值
	}
	bLens = encoding.MarshalVarUint64s(bLens, xs.A)  //对N-1个长度进行序列化
	sb.itemsData = encoding.CompressZSTDLevel(sb.itemsData[:0], bItems, compressLevel)  //压缩后，写入storageBlock
         //先两两去掉公共前缀，然后再ZSTD压缩
	bbItems.B = bItems
	bbPool.Put(bbItems)

	// Marshal lens data.
	prevItemLen := uint64(len(firstItem) - cpLen)
	for i, it := range ib.items[1:] {  //前面记录了两两的相对长度，这里记录完整长度.
		itemLen := uint64(int(it.End-it.Start) - cpLen)  //todo: 完整长度可以推算出来，应该可以不用记录才对
		xLen := itemLen ^ prevItemLen
		prevItemLen = itemLen

		xs.A[i] = xLen
	}
	bLens = encoding.MarshalVarUint64s(bLens, xs.A)  //长度信息包含两种，相对长度和总长度
	sb.lensData = encoding.CompressZSTDLevel(sb.lensData[:0], bLens, compressLevel)  //对长度信息序列化，然后压缩

	bbLens.B = bLens
	bbPool.Put(bbLens)

	if float64(len(sb.itemsData)) > 0.9*float64(len(ib.data)-len(ib.commonPrefix)*len(ib.items)) {
		// Bad compression rate. It is cheaper to use plain encoding.
		ib.marshalDataPlain(sb)  //压缩率不高的时候，选择不压缩
		return firstItemDst, commonPrefixDst, uint32(len(ib.items)), marshalTypePlain
	}

	// Good compression rate.
	return firstItemDst, commonPrefixDst, uint32(len(ib.items)), marshalTypeZSTD
}