TerarkDB SST 的创建过程
背景
我们知道，KeyValue 数据库，就是通过搜索 -Key 得到 Value 的数据库，所以 Key 需要索引，Value 不需要索引，并且，在绝大多数情况下，Key 的长度比 Value 的长度小得多。
TerarkDB 有两个核心概念：CO-Index 和 PA-Zip
CO-Index: 即 Compressed Ordered Index，把一个类型为 ByteArray 的 Key，映射到一个整数 ID，这个 ID 用来访问 PA-Zip 中相应的那条 Value。
PA-Zip: Point Accessible Zip，可以看做是一个抽象的 array<ByteArray>，核心功能是把 ID 作为抽象数组的下标，去访问该抽象数组的元素，当然，这些元素都是压缩存储的。
CO-Index 和 PA-Zip 一起，构成一个逻辑上的 map<Key, Value>
Terark SST 由 CO-Index 和 PA-Zip 组成，创建 SST 的时候，实际上是创建 CO-Index 和 PA-Zip，既然 Key 很短，Value 很长，为了兼顾性能和内存用量：创建 CO-Index 时，我们会把相应的 Key 都放在内存中，创建 PA-Zip 时，只把关键数据(例如字典)放入内存，这算是简单的内存控制（暂且叫做内存控制-1）。
创建 Terark SST 需要对输入扫描两遍
创建 PA-Zip 时，我们需要对输入扫描两遍，遍计算 Value 的各种统计特征，并且收集全局字典，第二遍执行压缩。
RocksDB 使用 SSTBuilder 来构建 SST，构建过程中，对每条数据调用 SSTBuilder.Add(Key,Value)，构建完成时，调用 SSTBuilder.Finish()，以这样的方式，SSTBuilder 就只能对输入序列扫描一次。
如果要对输入做第二次扫描，就需要付出一些努力。初，我们在次扫描的过程中，把拿到的数据保存到一个临时文件中，第二遍扫描直接读那个临时文件。实际上，第二遍扫描只是按遍扫描的顺序，把 value 读一遍，所以这个临时文件只需要保存 value。
内存控制-2
创建 CO-Index 和 PA-Zip 都需要大量内存，所以进一步的内存限制是必须的。
次扫描中，我们总是把 Key 写到临时文件中，到执行 Index 创建时，我们再把这个临时文件读进内存：
只有内存不会超限时，我们才会把 Key 文件读进内存，去创建 CO-Index
如果内存超限，CO-Index 的创建就必须排队等待
PA-Zip 也一样，如果内存超限(字典需要大量内存)，也必须排队等待。
排队策略也需要仔细设计：
SST Flush 是把 MemTable 压缩成 SST，这些 SST 的尺寸很小，创建时需要的内存也小，但优先级高
Compaction 产生的 SST 大小各异，一般都很大，创建时需要的内存也很大，优先级较低
按照小作业优先的原则，大 SST 应该降低优先级，但不能无限等待（大作业被饿死）
不需要临时文件的两遍扫描
通过临时文件的方式实现两遍扫描，需要不少磁盘空间，特别是对于我们，Terark SST 的尺寸都很大（尺寸越大，压缩率越高，大多在 GB 级别），磁盘空间的需求就太多了。
在官方版 RocksDB 的框架内，实现两遍扫描没有别的办法，所以我们只有自己去魔改 RocksDB，魔改的过程充满了各种曲折……
终，我们还是找到了办法：创建一个专用的 Iterator 进行第二遍扫描，这个 Iterator 实际上是 RocksDB 自身遍扫描用的那个 Iterator 的深拷贝，所有相关的辅助对象，例如 Merger, RangeDelAggregator ... 都需要为第二遍扫描的 Iterator 创建一个副本，但CompactionFilter 不能深拷贝，两个 Iterator 必须用同一个 CompactionFilter。
Iterator 太慢
貌似所有的问题都已经解决，我们只需要一点磁盘临时空间，和很小的内存，就可以创建出 Terark SST，各项指标非常优异：
SST 文件尺寸非常小，比 RocksDB 原生的 SST 小得多，因为我们的压缩率很高
SST 内存占用非常小，因为使用全局压缩算法，内存用量的上限就是 SST 文件尺寸
SST 随机访问非常快，直接在压缩的数据上进行定点访问，省去了双缓存等不必要的开销
直到有一天，我们在 MyRocks 中碰到一个数据插入非常慢的问题，好日子忽然到头了……
在 MyRocks 中，如果某个 table 有 n 个索引(包括主键索引)，对每一条 SQL 数据，在 RocksDB 存储层就有 n 条 KeyValue 数据，每个索引占一条，其中，辅助索引(Secondary Index)的 value 是空的。如果某个 table 有很多个辅助索引，就会产生很多条 value 为空的数据，这就是 Compact 性能杀手，下面我们解释原因：
Compact 相当于对多路(按 Key)有序的输入序列进行归并，产生一个有序的输出序列，其中，可以把多路输入和归并算法封装起来，对外抽象成 MergeIterator，归并的过程相当慢，RocksDB 的归并算法用 Heap，但即使用 LoserTree，也快不到哪里去。这里的主要问题在于：
如果数据的总量(KeyValue 的总字节数)相同
当 value 很长的时候，KeyValue 的条目数就很小，整体的性能取决于 value 的解压速度，MergeIterator 慢一点无所谓
当 value 很短的时候，KeyValue 的条目数就很大，整体的性能取决于 MergeIterator
MyRocks 辅助索引的 value 甚至短到了 0，MergeIterator 就几乎完全决定了总体的性能
第二遍扫描(归并)的行为和遍扫描完全一样，这样就又慢了一倍。
省略 短 value 的第二遍扫描
我们首先需要定义什么是“短 value”，简单的定义就是：平均长度小于某个值SVL(Short Value Length)。SVL可以是个定值，但更合理的方案是使用相对值，相对于 Key 的长度。在我们的实现中，SVL = 2 * avg(KeyLen)。
接下来，就是如何识别“短 value”
识别“短 value”
要识别“短 value”，简单直接的方法就是计算出它的平均长度：在遍扫描中累加长度，在 Finish 中计算出平均长度。但是这样做，我们只有在 Finish 时才能知道是否需要第二遍扫描，这时已经太晚了……
好在，我们知道，有一种策略叫做“Speculation”，也就是“投机”，或者“冒险”：
在遍扫描开始的时候，将 value 写入临时文件，直到写入的尺寸大于某个预设值(例如 5M) 并且 当前的平均长度大于 SLV。粗体部分诠释了“冒险”二字，因为 value 的长度分布可能并不均匀，只有一定数量的 value 才有统计意义，5M 是一个拍脑袋值，应该足够。
这样，在绝大多数情况，我们的冒险都会成功！非常简单的策略，但是非常有效！
给 CompactionIterator 增加 Seek() 功能
在大多数情况下，单个 SST 只有单个物理的 map<Key,Value> 对象，上面的这些策略足以应付。但是，存在一些更复杂的情况：
首先，因为 RocksDB 作为 KeyValue 存储，是按 Key 有序的，从而，前缀相同的 Key 集合，在逻辑上是相邻的，在 RocksDB API 上就体现在：通过 Iterator.Seek 搜索一个前缀 P，会将 Iterator 定位到以 P 为前缀的 Key (有序)集合的个(小的) KeyValue 所在的位置，接着调用 Iterator.Next，遍历就可以得到所有以 P 为前缀的 KeyValue 集合。利用这个特性，可以实现更多的以 P 为前缀的搜索功能：Range 搜索，前缀搜索，等等。
MyRocks 和 MongoRocks (以及其它一些基于 RocksDB 的数据库) 就利用这个特性实现所有需要跨表跨库跨索引的功能：
每个 Key 包含一个前缀，该前缀用来区分一个 KeyValue 子集
每个 KeyValue 子集就是一个 表/索引 的实现
每个 SST 可以包含多个不同的前缀 P，从而包括多个 表/索引
在 SSTBuilder 的遍扫描中，如果 KeyValue 的 subset1 已扫描结束(碰到了下一个大一点的前缀，对应 subset2)，并且 subset1 满足 短 Value 条件，在扫描 subset2 的过程中，发现 subset2 不满足 短 Value 条件。
到此为止，我们知道 subset1 在前，subset2 在后，其中 subset1 不需要第二遍扫描，subset2 需要第二遍扫描。所以，我们就需要在第二遍扫描的 CompactionIterator 中 跳过 subset1 对应的那个 Key Range。我们通过 Seek 来实现这个 跳过 的功能（一般而言，功能越强大，需要的代价越大，在这里 Seek 的功能比 跳过 更强大，但实际上 Seek 的实现难度和性能和 跳过 都差不多）。
Seek 需要的算法并不难，但其中需要处理很多繁琐的细节，比如需要正确处理 UserKey, MVCC SeqNum 等等。
并发的 Index 构建
在 SSTBuilder 的遍扫描中，在 KeyValue 的 subset1 扫描结束时(碰到了下一个 大一点的 前缀，对应 subset2)，如果此时内存用量没有超限，subset1 的 Index 构建就可以立即在另一个线程中开始，而当前线程同时接着扫描 subset2, subset3 ...
更进一步，如果 subset1 不需要第二遍扫描，它的 PA-Zip(Value 存储) 也可以并发构建。
不能并发构建 PA-Zip 的情况
理论上讲，subset1 的 PA-Zip 是否可以并发构建与它是否需要第二遍扫描并没有关系，只要内存、CPU 够用，就应该尽量并发执行更多的工作：
我们知道遍扫描用的是 Iterator1，第二遍扫描用的是 Iterator2，并且，Iterator1 (的位置)领先于 Iterator2
如果 subset1 的遍已经扫描完成，并且 subset1 也需要第二遍扫描，那么仍然可以立刻并发执行 subset1 的第二遍扫描和 subset2 的遍扫描
现实是 RocksDB 支持插拔式的 CompactionFilter，我们无法预测这个 CompactionFilter 会有什么陷阱，前面讲到，Iterator2 不会对 CompactionFilter 进行深拷贝，这就是原因——我们在 MyRocks 和 MongoRocks 中的 CompactionFilter 中发现了这一点……
来源 https://mp.weixin.qq.com/s/sGNXdrMOSAjC6F5KXM0fkA
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