关于空间放大的咨询

  • 监控上显示的 Number files at each levels 是什么含义? 如果用户向 TiDB 中写入了 10G 数据,那么实际占用的物理空间是多大?

TiKV 采用 LSM-Tree 架构的 RocksDB 作为底层存储引擎,最新写入的数据会在最上层,最老的数据在最底层。 如果用户只执行过 INSERT 而没有 UPDATE 和 DELETE 的话,那么按照默认配置 max-bytes-for-level-multiplier ,每一层的大小是上一层的十倍。 RocksDB 相同层不会有重复的数据,再乘以三个副本,因此 10GB 数据最多占据 (512MB + 1GB + 10GB) * 3 的物理空间,由于 RocksDB 还采取了针对对 key 的前缀压缩, 以及针对 block 的 LZ4 或 ZSTD 压缩,因此最终占用的磁盘空间肯定小于 33.5GB. (512MB 为L0 的 SST 文件大小。这里没有考虑索引的大小)

请问如何理解:10GB 数据最多占据 (512MB + 1GB + 10GB)
512M我的理解是level0 的容量。那后面的1G是指wal + rocksdb 内raftlog 日志吗?

1 个赞

首先你先要了解一下LSM-Tree的原理,是一个多层结构,就像一个树一样,上小下大,C0层在内存中,C1到Ck层在磁盘中,每一层都是一个在 key 上有序的结构,当Ci层的大小达到阈值之后,会和Ci+1层做合并,类似归并排序,这个过程就是Compaction(合并)。这就是LSM-Tree的基本原理。
那么具体到TiKV使用的RocksDB是怎么存储数据的。

根据配置,你可以大概算出10GB需要占用多少空间。
由max-bytes-for-level-base决定第一层默认最大存储512MB,第二层最大存储512MB×10,第三层最大存储512MB×10×10
因此全量的10GB会存储到第三层,根据10:1的分布规则,第二层存储了1GB,第一层为默认的512MB

max-bytes-for-level-base

  • base level (L1) 最大字节数,一般设置为 memtable 大小 4 倍。
  • defaultcf 默认值: "512MB"
  • writecf 默认值: "512MB"
  • lockcf 默认值: "128MB"
  • 最小值:0
  • 单位:KB|MB|GB

num-levels

  • RocksDB 文件最大层数。
  • 默认值:7

max-bytes-for-level-multiplier

  • 每一层的默认放大倍数。
  • 默认值:10

以上有问题请联系。

4 个赞

因此全量的10GB会存储到第三层,根据10:1的分布规则,第二层存储了1GB,第一层为默认的512MB? 这里有个疑问,如果10G数据下下来,第一层保持512M数据,第二层保存512M × 10 的数据。第三层保存应该是剩余的数据:10G-512M-512M ×10 的数据,为啥第三层会是全量10G数据

2 个赞

因为Ci+1层的数据是Ci层和Ci+1层合并后的结果,最后一层不一定是全量,但肯定是一个量级的,是否是全量就看是否执行了Compaction
当Ci层的大小达到阈值之后,会和Ci+1层做合并,类似归并排序,这个过程就是Compaction(合并)

2 个赞

根据上面描述:写入的数据,按照层级compaction 也没造成数据放大。反而ci和ci+1合并后数据会变小

1 个赞

第一层包含A
第二层包含A,B
第三层包含A,B,C
对于A来说这就是写放大

3 个赞

1) 当第一层包含A之后compaction 后 A应该就合并到第二层,这个时候第一层的A应该没有了吧?
2)如何按照上述描述10G数据分布应该是:第一层512M,第二层5G,第三层是10G,一共占用10G+5G+512M吧?

2 个赞

1、先看看LSM-Tree的原理,每一层都是有重复数据的。
2、每一层和下一层会按照1:10的比例存数据。

2 个赞

请教一个比较低级的问题,使用TiKV存储,每个tikv-server应该预留多少空间用于compact,我理解全量compact的话需要50%的额外空间用于生成新的sst?

1 个赞

学习了,,好回答

系统部署后会在tikv节点有一个临时文件,这个临时文件就是解决应急情况下tikv空间不够情况下的应急处理。

1 个赞

你好,打扰一下,请教一下,
假设此时三层的数据,
第一层包含A
第二层包含A,B
第三层包含A,B,C
对于A来说在3层中都有了,A数据块向第二层合并时,第一层还存在的A数据块会进行压缩嘛?

我的理解向第二层合并后第一层就没有a了

1 个赞

合并后第一层应该还是有a的

1 个赞

介绍LSM Tree的资料还是很多的,比如https://zhuanlan.zhihu.com/p/98751989

1 个赞

好的,谢谢,那段时间看了一下,向下压缩,好像主要有3种方式:
1、 size-tiered compaction,到达阈值后,将某一层的数据合并成为一个sst文件,然后放到下一层
2、 leveled compaction:选择某一层中的至少一个SST,将其数据合并到下一层与其key有交集的那些文件中
3、将上述两种的混合

1 个赞

此话题已在最后回复的 1 分钟后被自动关闭。不再允许新回复。