阿里云InfluxDB®基于TSI索引的数据查询流程

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阿里云InfluxDB®基于TSI索引的数据查询流程

黛砚 2019-09-23 14:51:57 浏览2237
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简介

时间序列数据库是目前技术发展最快的数据库类型之一。作为业界最为流行的时序数据库InfluxDB,其部署运行十分简洁方便,支持高性能时序数据的读写,在应用程序监控、物联网(IoT)领域有着广泛的应用。

阿里云InfluxDB®是基于开源版InfluxDB优化的版本,内部的数据组织保持与开源版本一致,可以简单概括为索引与数据两部分。用户使用Influxql语句进行数据查询,InfluxDB会解析这条语句并生成AST语法树,通过语法树的遍历,找到需要查询的measurement、tag kv等关键元数据信息,通过InfluxDB的索引找到对应的时序数据所在的文件(TSM),获得数据点,返回给用户。而索引的实现有两种,一种是基于内存的倒排索引(inmem),使用上受限于内存,如果出现宕机的情况,需要扫描解析所有TSM文件并在内存中重新构建,恢复时间很长;另一种则是基于文件的倒排索引(TSI),内存占用较小,可以支持百万甚至千万级别的时间线,宕机恢复影响也很小。

本文将基于文件倒排索引(TSI)的索引类型,深入介绍用户一次数据查询,在InfluxDB内部的流程细节。

流程概述

Query入口

InfluxDB内部注册了许多服务,其中httpd service是负责处理外部请求的服务,通常情况下,读写请求都会到达services/httpd/handler.go这里。对于select语句来说,调用的是serveQuery。

查询准备

查询的准备工作,包括计数器的更新、参数解析、解析生成AST树、认证4个方面。

1、计数统计

计数统计方面,查询计数器h.stats.QueryRequests自增1。其次定义一个defer,用于在结束时统计当前查询的耗时。

defer func(start time.Time) {
    atomic.AddInt64(&h.stats.QueryRequestDuration, time.Since(start).Nanoseconds())
}(time.Now())

2、参数解析

Influxdb需要对query提交的表单解析若干关键配置参数,才能确定访问的数据库、存储策略、输出格式等详细信息:

参数名 作用
q 查询语句
node_id 集群版节点id,单机版无效
epoch 查询输出格式,可选值有epoch=[h,m,s,ms,u,ns]
db 待查询数据库
rp 待查询存储策略
params 附加参数
chunked 用于控制返回流式批处理中的点而不是单个响应中的点。如果设置为true,InfluxDB将按系列或每chunk_size个点(默认10000)分组响应。
chunk_size 分组相应点数大小
async 是否同步查询返回

3、生成AST树

对于从表单提取的查询语句,InfluxDB有自己的一套Influxql解析框架,可生成类似传统关系型数据库内的AST树。由于Influxql部分代码庞大,与查询逻辑核心关系不大,本文不做展开。

4、认证

出于安全考虑,用户可能开启了InfluxDB的认证配置。只有对应权限的用户以及匹配正确密码之后,才能访问相关的数据库。

执行查询

准备工作完成后,最终会执行coordinator/statement_executor.go的executeSelectStatement函数,这个函数是处理查询语句的。从services/httpd/handler.go的serveQuery到coordinator/statement_executor.go的executeSelectStatement,经过了多层的函数调用。为了方便读者阅读代码,下图展示了调用的堆栈(如若遇到go interface部分的函数调用,下图已替换为真正实现interface的结构体的函数)。


test


在executeSelectStatement函数内部,有几个关键操作:
(1)创建迭代器createIterators,创建过程中内部通过TSI访问TSM并decode部分数据内容(“细节探究:迭代器与TSI、TSM”小节深入分析);
(2)创建基于迭代器的Emitter,通过Emitter函数中循环调用cursor的Scan()函数从cursor中一条一条数据地进行读取。

以下是Emitter读取数据时可能遇到的几种情况:
(a)如果是多个series,则一般是第1个series拿1个数据,然后第2个拿1个数据......拿完后,第1个series再拿第2个数据,以此类推;
(b)当返回数据达到了查询设置的chunkSize(查询参数中没有,则使用默认的10000)时,提前先返回,以此来做到分批返回结果;
(c)如果是查询类似count这种聚合操作,那可能从cur中一共也就返回1条结果数据,聚合工作放在了相关iterator的reducer操作中;
(d)如果已经decode的数据被读取完,还需要继续读取,则会迫使cur再次做底层TSM文件的decode。直到完成需要的数据读取。


test2

查询返回

当查询结束后,同步情况下从管道依次取出结果。并处理chunked协议等返回协议,最终返回给用户。

细节探究:迭代器与TSI、TSM

CreateIterator

我们提到执行select的主函数executeSelectStatement一个关键操作是创建迭代器(或者说是游标)cursor,这一思想与传统关系型数据库执行计划树的执行过程有相似之处。cursor的创建依赖于查询准备工作中由InfluxQL解析生成的AST树(SelectStatement)。创建过程也类似于传统关系型数据库,分为Prepare、Select两部,其中Prepare过程还可以细分为Compile与Compile之后的Prepare;Select则是基于Prepare后的SelectStatement来构建迭代器。

Prepare过程

Prepare过程先执行了Compile,Compile主要进行以下操作:
1、预处理,主要是解析、校验和记录当前查询状态的全局属性,例如解析查询的时间范围、校验查询条件合法性、校验聚合条件的合法性等等。
2、fields预处理,例如查询带time字段的会自动替换为timstamp。
3、重写distinct查询条件。
4、重写正则表达式查询条件。

Compile之后的Prepare主要进行以下操作:
1、如果查询带聚合,且配置了max-select-buckets限制,且查询时间范围下界未指定时,需要根据限制重写查询时间范围下界。
2、如果配置了额外的查询间隔配置,修正查询时间范围上下界。
3、根据时间上下界获取需要查询的shards map(LocalShardMapping结构体对象)。
4、如果是模糊查询则替换*为所有可能的tag key与field key(获取tag key时,实际上已经访问了TSI索引)。
5、校验查询类型是否合法。
6、确定与查询间隔(group by time())匹配的开始和结束时间并再次校验查询buckets是否超过了max-select-buckets配置项。

Select过程

在InfluxDB内部,由5种Iterator,它们分别是buildFieldIterator、buildAuxIterator、buildExprIterator、buildCallIterator和buildVarRefIterator。它们根据不同的查询产生不同的创建过程,彼此组成互相调用的关系,并组成了最终的cursor。

在Select函数构建cursor的过程中,调用不断向下,我们最终会来到Engine.CreateIterator函数的调用。Engine与一个shard对应,如果查询跨多个shard,在外层会遍历所有涉及本次查询的shards(LocalShardMapping),对每个shard对应的Engine执行CreateIterator,负责查询落在本shard的数据。根据查询究竟是查数据,还是聚合函数,Engine.CreateIterator里会调用createVarRefIterator或者createCallIterator。

它们最终都会调用createTagSetIterators函数,调用之前,会查询出所有的series作为调用参数(这里访问了索引TSI)。接下来,程序会以series和cpu核数的较小值为除数平分所有的series,然后调用createTagSetGroupIterators函数继续处理,其内部会对分配到的series进行遍历,然后对每一个seriesKey调用createVarRefSeriesIterator函数。在createVarRefSeriesIterator函数中,如果ref有值,则直接调用buildCursor函数。如果ref为nil,则opt.Aux参数包含了要查询的fields,所以对其进行遍历,对每个feild,再调用buildCursor函数。

buildCursor函数中,先根据measurement查询到对应的fields,再根据field name从fields中查询到对应的Field结构(包含feild的ID、类型等)。然后,根据field是什么类型进行区别,比如是float类型,则调用buildFloatCursor函数。各类型的buildCursor底层调用的实际是TSM文件访问的函数,新建cursor对象时(newKeyCursor)使用fs.locations函数返回所有匹配的TSM文件及其中的block(KeyCursor.seeks),读取数据时则是根据数据类型调用peekTSM()、nextTSM()等TSM访问函数。

查询倒排索引TSI

我们先看一张基于TSI的InfluxDB索引组织图(如下所示)。其中db(数据库)、rp(存储策略)、shard、Index在文件组织下都是以目录形式表现,TSI使用了分区策略,所以在Index文件夹下是0~7共计8个partition文件夹,partition文件夹则是TSI文件与它的WAL(TSL):


test3


TSI采用了类LSM机制,操作都是以append-only方式以LogEntry格式写入到WAL(TSL文件,其对应的level为0),修改和删除操作也是如此,在后台compaction(Level0 ~ Level 1)的过程中会进行真正的数据删除。当TSL文件执行compaction操作时,实际上是将WAL以TSI格式转化写入一个新的TSI文件中。TSI文件(Level1-Level6)会定期由低层向高层作compact, compact的过程本质是将相同measurement的tagbock作在一起,相同measurement的相同tagkey对应的所有tagvalue放在一起, 相同measurement的相同tagkey又相同tagvalue的不同series id 作合并后放在一起。

我们来看一下TSI文件的内部结构,以便了解当执行查询时,InfluxDB是如何使用它来找到对应measurement、tag key、tag value以及相关数据文件TSM的。

index_file

首先我们看到tsdb/index/tsi1/index_file.go有一个很有意思的常量IndexFileTrailerSize。

IndexFileTrailerSize = IndexFileVersionSize +
    8 + 8 + // measurement block offset + size
    8 + 8 + // series id set offset + size
    8 + 8 + // tombstone series id set offset + size
    8 + 8 + // series sketch offset + size
    8 + 8 + // tombstone series sketch offset + size
    0

从它的定义我们很容易得出:
1、IndexFileTrailerSize在TSI文件结尾处占固定的82bytes,我们在解析TSI时很容易读取到这个Trailer.
2、通过它的定义我们基本知道了一个TSI包含哪些部分:


test4


这里我们仔细分析1.7以后的代码,发现一个很有趣的问题,series id set这个区域在查询期间没有起到由series id去查series key的作用。实际上在1.7的influxdb,有一个特殊文件夹_series,在这个文件夹中才存放了series id到series key的映射。

measurement block

我们再来看measurement block,其定义是在tsdb/index/tsi1/measurement_block.go,我们也很容易发现measurement block也是由存储类似meta信息的Trailer以及其他各部分组成。

MeasurementTrailerSize = 0 +
    2 + // version
    8 + 8 + // data offset/size
    8 + 8 + // hash index offset/size
    8 + 8 + // measurement sketch offset/size
    8 + 8 // tombstone measurement sketch offset/size


test5


(1)Trailer部分是整个MeasuermentBlock的索引,存储着其他部分的offset和size。

(2)data offset/size部分,是所有的MeasurementBlockElement的集合。MeasurementBlockElement内包含了measurement的名字、对应tag的集合以及在文件中的offset和size、当前measurement下所有的series id信息。

(3)hash index部分以hash索引方式存储了MeasurementBlockElement在文件中的offset,可在不读取整体tsi的情况下快速定位某个MeasurementBlockElement文件偏移。

(4)measurement sketch和tombstone measurement sketch是使用HyperLogLog++算法来作基数统计用。

Tag block

我们再来看Tag block,其定义是在tsdb/index/tsi1/tag_block.go中,同样有类似的trailer定义:

const TagBlockTrailerSize = 0 +
  8 + 8 + // value data offset/size
  8 + 8 + // key data offset/size
  8 + 8 + // hash index offset/size
  8 + // size
  2 // version

(1)Trailer相当于tag block的meta信息,保存其它各组成部分的offset和大小。

(2)key data部分是tag key数据块部分,其内部有二级hash index,可以通过tag key快速定位到指定tag key block部分,Data offset,Data size部分指向了当前tag key对应的所有的tag value block文件区域。

(3)value data的设计与key data部分类似。在tag value block的内部,有我们最关注的series id set。

(4)hash index部分,可以通过tag key快速定位到tag key block的offsset。

_series文件夹

原series id set区域用于存储整个数据库中所有的SeriesKey,这可能是历史遗留的问题。1.7.7版本的influxdb,有一个特殊文件夹_series,在这个文件夹中才存放了series id到series key的映射。


image


查看_series文件夹目录结构,也是和tsi类似,分为8个partition。最新版本的influxdb通过_series文件夹的series文件检索series id到series key的映射。

分组并发

根据TSI文件倒排索引查询得到所有的SeriesKey之后,要根据groupby条件对SeriesKey进行分组,分组算法为hash。分组后不同group的SeriesKey允许并行独立执行查询并最终执行聚合的,借此大幅提升整个查询的性能。

小结

最后我们来总结一下,TSI文件格式的设计,是一种多级索引的方式,每一层级都设计了Trailer,方便快速找到不同区域的偏移;每个分区内又有各自的Trailer,measurement block、Tag block、Tag block下的key data都设计了hash索引加快查询文件偏移。

对于一次查询,我们根据measurement在measurement block中找到对应MeasurementBlockElement下的tag set,根据查询条件中tag key进行过滤,再在对应的tag block中找到关联的全部tag value block。在tag value block中取得series id set,根据series id到_serise文件夹找到本次查询涉及到的全部SeriesKey。

TSM数据检索

我们先来看一下TSM的设计。一个TSM被设计为4个区域:Header、Blocks、Index和Footer。


test6


其中Header是4位的magic number(用于定义文件类型)以及1个1位的版本号。

在Blocks区域,是一系列独立的数据Block组成,每个Block包含一个CRC32算法生成的checksum保证block的完整性。data内部,时间戳与数据分开存储,按不同的压缩算法进行压缩。拆解图如下:


test7


在Index区域,存放的是Blocks区域的索引。Index区由一系列的index entries组成,它们先按key后按时间戳、以字典顺序排序。一条index entry内部组成包括:key长度、key、数据类型、当前blocks数量、本block的最大最小时间、block文件偏移、block长度。


test7


footer区域存储索引区的文件偏移。

TSM文件的索引层,在InfluxDB启动之后就会全部加载到内存之中,数据部分则因消耗内存过大不加载。数据检索一般安装以下几个步骤执行:

1、首先根据TSI查询获得的所有SeriesKey找到所有对应的Index中的Index Entry,由于Key是有序的,因此可以使用二分查找来具体实现。
2、找到所有Index Entry之后,再根据查找的时间范围,使用[MinTime, MaxTime]过滤剩余需要的Index Entries。
3、通过Index Entries定位到可能的Data Blocks列表。
4、将满足条件的Data Blocks加载到内存中,用对应数据类型的解压算法解压数据,进一步使用二分查找算法查找即可找到。

总结

InfluxDB的查询流程是一个较为复杂的过程,源码实现的逻辑精妙、模块划分清晰,很适合时序数据库领域的开发者深入学习其中思想。由于篇幅有限,本文涉及到的部分并不完整,很多细节需要读者在阅读过程中参照社区开源代码对比研究,由于笔者学识有限也可能有描述失误的地方,欢迎大家斧正。

阿里云InfluxDB®现已正式商业化,欢迎访问购买页面(https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=hitsdb_influxdb_pre#/buy)与文档(https://help.aliyun.com/document_detail/113093.html?spm=a2c4e.11153940.0.0.57b04a02biWzGa)。

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