关于influxdb:InfluxDB-TSM存储引擎的读写操作

数据写入时，首先 points 按 shard 划分，归属于一个 shard 的 points 一起写入：

//tsdb/store.go
// WriteToShard writes a list of points to a shard identified by its ID.
func (s *Store) WriteToShard(shardID uint64, points []models.Point) error {sh := s.shards[shardID]
    return sh.WritePoints(points)
}
//tsdb/shard.go
// WritePoints will write the raw data points and any new metadata to the index in the shard.
func (s *Shard) WritePoints(points []models.Point) error {
    .....
    // Write to the engine.
    err := engine.WritePoints(points);
    .....
}

由 tsm1.Engine 负责写入 points:

首先，结构数据，由 points 结构 values=map[string][]Values，key=seriesKey+ 分隔符 +fieldName, value=[]Value={timestamp,fieldValue}汇合；
而后，将 values 写入 cache；
最初，将 values 写入 WAL;

//tsdb/engine/tsm1/engine.go
// WritePoints writes metadata and point data into the engine.
// It returns an error if new points are added to an existing key.
func (e *Engine) WritePoints(points []models.Point) error {values := make(map[string][]Value, len(points))
    for _, p := range points {keyBuf = append(keyBuf[:0], p.Key()...)
        keyBuf = append(keyBuf, keyFieldSeparator...)
        // 一个 Point 中可能含多个 field
        iter := p.FieldIterator()
        t := p.Time().UnixNano()
        for iter.Next() {keyBuf = append(keyBuf[:baseLen], iter.FieldKey()...)
            var v Value
            switch iter.Type() {
            case models.Float:
                fv, err := iter.FloatValue()
                if err != nil {return err}
                v = NewFloatValue(t, fv)
                ......
            }
            values[string(keyBuf)] = append(values[string(keyBuf)], v)
        }
    }
    // 先写到 cache
    // first try to write to the cache
    if err := e.Cache.WriteMulti(values); err != nil {return err}
    // 再写到 WAL
    if e.WALEnabled {if _, err := e.WAL.WriteMulti(values); err != nil {return err}
    }
    return seriesErr
}

与 LSM-Tree 相似，influxdb 应用标记删除的办法，待执行 compactor 的时候，再真正的将其删除。
在 data 目录，有.tombstone 文件，记录了哪个时间段的数据须要删除：

查问时，将查问后果和.tombstone 内容比对，将要删除的记录去掉；
compactor 时，查问.tombstone 内容，将数据删除；

LSM-Tree 有良好的写入性能，然而查问性能有余；TSM-Tree 基于 LSM-Tree，通过采纳索引、布隆过滤器的办法进行查问优化，这里重点关注索引。
influxdb 中有两种类型的索引：元数据索引和 TSM File 索引

元数据指 measurement 和 series 信息，每个 database 都有一个 Index 构造，存储该 database 中的元数据索引信息：

//tsdb/store.go
type Store struct {
    path              string
    // shared per-database indexes, only if using "inmem".
    indexes map[string]interface{}    //key=databaseName, value 理论是 *Index
    ....
}

元数据索引的内部结构：

type Index struct {
    // 数据库下 name-->*measurement
    measurements map[string]*measurement // measurement name to object and index
    // 数据库下 seriesKey-->*series
    series       map[string]*series      // map series key to the Series object
    // 数据库名称
    database string
}
type measurement struct {
    Database  string
    Name      string `json:"name,omitempty"`
    fieldNames map[string]struct{}
    // in-memory index fields
    //seriesId-->*series
    seriesByID          map[uint64]*series      // lookup table for series by their id
    //tagKey-->tagValue-->[]seriesId
    // 查问时，可依据 tagKey 找到 seriesId，而后再找到相干的 series
    seriesByTagKeyValue map[string]*tagKeyValue // map from tag key to value to sorted set of series ids
    sortedSeriesIDs seriesIDs // sorted list of series IDs in this measurement
}
type tagKeyValue struct {
    mu      sync.RWMutex
    entries map[string]*tagKeyValueEntry
}
type tagKeyValueEntry struct {m map[uint64]struct{} // series id set}

对于元数据查问语句：

show tag values from "cpu_usage" with key="host"

该语句的查问过程：

依据 ”cpu_usage” 找到 measurement 对象；
在 measurement 对象内，依据 tagKey=”host”，找到其对应的 tagValue+[]seriesId；

对于一般查问语句：

select value from "cpu_usage" where host='server01' and time > now() - 1h

该语句的查问过程：

依据工夫：time > now() – 1h，失去数据 shard；
在 shard 内，依据 ”cpu_usage” 找到 measurement 对象；
在 measurement 对象内，依据 tagKey=”server01″，找到其对应的 tagValue+[]seriesId；
遍历 []seriesId，取得[]series 对象，再应用TSM File 索引 查找 TSM File，读取 TSM File block 失去后果；

单个 TSM File 中蕴含 block 数据和 index 数据：

Blocks 中寄存压缩后的 timestamp/value。
Index 中寄存 Block 中的索引，Index 会存储到内存做间接索引，以便实现疾速检索。

间接索引的数据结构：

//tsdb/engine/tsm1/reader.go
type indirectIndex struct {b []byte    //Index 的内容
    offsets []byte
    minKey, maxKey []byte    // 最小 / 最大 key
    minTime, maxTime int64    // 最小 / 最大工夫
}

TSM File 的查找过程：

依据 seriesKey，在 []offset 和Index 中各 offset 的 key进行二分查找，失去 offset；
依据 offset 读取[]byte 内容，失去 indexEntries；
在 indexEntries 中，失去 TSM File 的偏移量，而后读取文件内容失去后果；

//tsdb/engine/tsm1/reader.go
type indexEntries struct {
    Type    byte
    entries []IndexEntry}
// IndexEntry is the index information for a given block in a TSM file.
type IndexEntry struct {
    // The min and max time of all points stored in the block.
    MinTime, MaxTime int64
    // The absolute position in the file where this block is located.
    Offset int64    //TSM 文件的偏移量
    // The size in bytes of the block in the file.
    Size uint32
}

1.http://blog.fatedier.com/2016…

关于influxdb:InfluxDB-TSM存储引擎的读写操作

数据写入

数据删除

数据查问与索引构造

元数据索引

TSM File 索引

参考