标签:tair bloomfilter get_range prefix key 性能优化
项目是按照“Tair LDB基于Prefixkey的范围查找性能优化项目提议方案”的步骤一步步完成的,目前已经解决了前面两个问题:
今天来继续解决最后一个关键问题。在提案中有以下描述:
- 在get_range接口中,如果查找到了sstable这里(先查memtable和immutable memtable,两者没有磁盘IO操作),
(1)首先根据[pkey+skey,pkey+end]的范围查找可能的sstfiles。
(2)对于每一个file,对dataindex block里的信息继续进行范围查找,找到可能包含[pkey+skey,pkey+end]这个范围的blocks。
(3)在读每一个block之前,获取filter block中存储的filter,通过prefix的MayMatch方法判断该block是否包含前缀pkey,如果不包含,则直接跳过这个block,这样就通过prefix bloomfilter实现了block过滤,从而减少了不必要的磁盘IO操作。
从编码角度讲,这里有很多待解决的关键问题,下面列举几个:
如何正确定位“读每一个block之前”?
如何获取filter block中事先存储的prefix bloomfilter?
如何正确使用prefix bloomfilter?
……
首先解决的是第一个问题:get_range的过程中什么时候开始读block,我们要在读之前进行拦截,加上bloomfilter过滤代码。
由于get_range中key的查找遍历在存储层面上统一通过Iterator的方式处理。其查找过程为:memtable Iterator —> sstable Iterator —> block Iterator。我们需要在block Iterator之前使用prefix bloomfilter以实现block过滤。block Iterator的具体调用在sstable Iterator最后,由two_level_iterator.cc的Seek()函数实现,如下:
void TwoLevelIterator::Seek(const Slice& target) {
index_iter_.Seek(target);
InitDataBlock(target);
if (data_iter_.iter() != NULL) {
data_iter_.Seek(target);
}
SkipEmptyDataBlocksForward();
}
具体流程为:
a) index_iter_.Seek(),得到index_iter_.Value(),即key所在data的index信息data_block_handle_。
b) InitDataBlock(),根据index_block_handle_,调用hook函数,获得对应data的data_iter_。
c) data_iter_->Seek(),定位到要找的key。
d) SkipEmptyDataBlocksForward(),如果获得的data_iter是无效的,那么需要不断尝试下一个data并定位到其最开始(已经满足Seek条件),直到找到合法的data。
一开始我的想法是:block Iterator的获得在b步骤中,我们需要在其获得之前使用prefix bloomfilter过滤一下,因此我在a和b步骤之间添加了下面过滤语句:
if (index_iter_.Valid()) {
Slice handle_value = index_iter_.value();
const char* key_data = target.data();
const char *ptr = strchr(key_data + LDB_KEY_META_SIZE + 2, 0);
int prefix_size = ptr + 1 - key_data;
char* prefix_key = new char[prefix_size + 8];
memcpy(prefix_key, key_data, prefix_size);
memcpy(prefix_key + prefix_size, key_data + target.size() - 8, 8);
BlockHandle handle;
if (filter_ != NULL && handle.DecodeFrom(&handle_value).ok()
&& !filter_->KeyMayMatch(handle.offset(), Slice(prefix_key, prefix_size + 8))) {
// Not found, prefix bloomfilter hit
} else {
// prefix bloomfilter miss
InitDataBlock();
……
}
经过验证的确可以在某个时刻进行bloomfilter过滤,因为当prefix key不存在时,会发生“prefix bloomfilter hit”。但后来经过大量数据的测试发现有个问题:
这是什么原因呢?一开始这个问题我是这么想的:
TwoLevelIterator是通过NewTwoLevelIterator()构造的,而构造该Iterator的地方有两个:
(a)DBIter的构造过程里关于sstable的Iterator建立(Version::AddIterators())
- level-0中所有sstable的iterator (TableCache::NewIterator(),作为单个sstable iterator的TwoLevelIterator)
- 每个非level-0的leve上sstable集合iterator((VersionSet::NewConcatenatingIterator(), 作为sstable集合 iterator的TwoLevelIterator)
其中level-0上的TwoLevelIterator最终通过在Table::NewIterator()(调用NewTwoLevelIterator()返回)中构造,而Table中有filter可供使用,因此我可以在Table::NewIterator()中通过NewTwoLevelIterator()调用将filter参数传递给TwoLevelIterator,方便在Seek中使用。而对于非level-0的sstable构造出的所有TwoLevelIterator没有可用的filter 参数,因此在level-0上能够命中,在非level-0上却不能命中(因为获取不到filter)。
(b)Compaction过程:VersionSet::MakeInputIterator()
- 对level-0的每个sstable,构造出对应的iterator:TwoLevelIterator(TableCache::NewIterator())。
- 对非level-0的sstable构造出sstable集合的iterator:TwoLevelIterator (NewTwoLevelIterator()) 与(a)同,需要解决同样的问题。
后来再仔细琢磨这个问题,发现自己理解有误,实际上level-0和非level-0上的TwoLevelIterator都调用了Table::NewIterator(),只是后一个调用的时间比较晚且是通过hook函数回调执行的,不容易发现。而这个hook函数的执行在TwoLevelIterator::InitDataBlock()方法中,从上面代码可以看出我的filter获取和过滤步骤都在InitDataBlock()方法之前进行,这时候可能还没获取到filter,当然会出现filter为NULL的情形了。那么就需要研究InitDataBlock()方法,并在hook函数执行之后根据返回值判断来获取相应的filter,该方法如下:
void TwoLevelIterator::InitDataBlock() {
if (!index_iter_.Valid()) {
SetDataIterator(NULL);
} else {
Slice handle = index_iter_.value();
if (data_iter_.iter() != NULL && handle.compare(data_block_handle_) == 0) {
// data_iter_ is already constructed with this iterator, so
// no need to change anything
} else {
Iterator* iter = (*block_function_)(arg_, options_, handle);
data_block_handle_.assign(handle.data(), handle.size());
SetDataIterator(iter);
}
}
}
这里的block_function_就是具体要调用的hook函数,而且这里的block_function_并不是确定的某个函数,而是根据执行情况动态确定,经过调试发现block_function_主要调用了以下两个函数:
(1)table.cc中的Iterator* Table::BlockReader()方法,目的是为了根据index_block_handle_获取data的data_iter_,这一步的block reader是少不了的,因为你在用prefix bloomfilter过滤prefix key之前肯定要知道过滤的是哪个block,这个block的iterator即位置首先要找到,这就需要进行一次block reader。
(2)two_level_iterator.cc中的Iterator* NewTwoLevelIterator()方法,这是构造具体的TwoLevelIterator,block iterator就是通过TwoLevelIterator的相关函数来获得的,也是第一步要做的事情(没有TwoLevelIterator后面就不能获得data_iter_及进行查找key了)。
这里需要关心的就是当block_function_为NewTwoLevelIterator()方法时,在该方法执行过后我们就能获取filter了(从Table::NewIterator()传递过来的),而且filter的获取是在具体查找key(要进行block reader)之前,也就是可以在查找key之前进行prefix bloomfilter过滤了。这个过滤代码既可以放在InitDataBlock()方法之内也可以放在Seek()函数中InitDataBlock()方法之后。从之前写的过滤代码可以看出,如果放在Seek()中,很多操作都和InitDataBlock()方法中的操作重复了,比如判断index_iter_的有效性、获取handle等,重复执行这些操作必然影响效率。因此更好的做法是将filter的获取和过滤代码都放在InitDataBlock()方法里,如下所示:
void TwoLevelIterator::InitDataBlock(const Slice& target) {
if (!index_iter_.Valid()) {
SetDataIterator(NULL);
} else {
Slice handle = index_iter_.value();
if (data_iter_.iter() != NULL && handle.compare(data_block_handle_) == 0) {
// data_iter_ is already constructed with this iterator, so
// no need to change anything
} else {
Iterator* iter = (*block_function_)(arg_, options_, handle);
if(typeid(*iter) == typeid(TwoLevelIterator)) {
filter_ = dynamic_cast<TwoLevelIterator*>(iter)->filter_;
}
if (options_.use_prefix_bloom) {
BlockHandle block_handle;
if (filter_ != NULL && block_handle.DecodeFrom(&handle).ok()) {
const char* key_data = target.data();
const char *ptr = strchr(key_data + 9, 0);
int prefix_size = ptr + 1 - key_data;
if(prefix_size > 0) {
char* prefix_key = new char[prefix_size + kInternalKeyBaseSize];
memcpy(prefix_key, key_data, prefix_size);
memcpy(prefix_key + prefix_size, key_data + target.size() - kInternalKeyBaseSize, kInternalKeyBaseSize);
if(!filter_->KeyMayMatch(block_handle.offset(), Slice(prefix_key,
prefix_size + kInternalKeyBaseSize))) {
// Not found. prefix bloomfilter hit...
SetDataIterator(NULL);
delete[] prefix_key;
return;
}
}
}
}
data_block_handle_.assign(handle.data(), handle.size());
SetDataIterator(iter);
}
}
}
这里需要注意两个问题:
1. 在提取prefix key的过程中采取了一种取巧的方式而并不是通过PrefixFetcher类提取的。因为观察到真实key如果其中含有prefix key的话,那么prefix key和suffix key两部分不是直接连在一起的,而是通过一个‘\0‘连在一起的,因此我这里可以直接查找真实key中\0所在位置从而提取出\0之前的prefix key部分,这个方法可能不太好,但测试时没发现什么问题。
2. 这里的9之前讨论过,是元信息+area信息的长度,本类是写在option.h中,由于这里不能获取option(不能获取option也是上面为啥没有用PrefixFetcher提取prefix key的原因,因为PrefixFetcher类的工具也是写在option中),所以这里暂时直接用9代替,这也是个待改进的地方。
Tair LDB基于Prefixkey的范围查找性能优化项目之如何使用prefix bloomfilter进行过滤
标签:tair bloomfilter get_range prefix key 性能优化
原文地址:http://blog.csdn.net/lanxuezaipiao/article/details/39080175