Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构-技术圈

Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构

前言

之前的文章里，笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构，也是非常有意思的,关于这部分内容，将在本篇文章进行阐述。

磁盘目录结构

首先我们来看Prometheus运行后，所形成的文件目录结构

在笔者自己的机器上的具体结构如下:

prometheus-data
    |-01EY0EH5JA3ABCB0PXHAPP999D (block)
    |-01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D (block)
        |-chunks
            |-000001
            |-000002
            .....
            |-000021
        |-index
        |-meta.json
        |-tombstones
    |-wal
    |-chunks_head

Block

一个Block就是一个独立的小型数据库，其保存了一段时间内所有查询所用到的信息。包括标签/索引/符号表数据等等。Block的实质就是将一段时间里的内存数据组织成文件形式保存下来。

最近的Block一般是存储了2小时的数据，而较为久远的Block则会通过compactor进行合并，一个Block可能存储了若干小时的信息。值得注意的是，合并操作只是减少了索引的大小(尤其是符号表的合并)，而本身数据(chunks)的大小并没有任何改变。

meta.json

我们可以通过检查meta.json来得到当前Block的一些元信息。

{
    "ulid":"01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D"
    // maxTime-minTime = 7200s => 2 h
    "minTime": 1611664000000
    "maxTime": 1611671200000
    "stats": {
        "numSamples": 1505855631,
        "numSeries": 12063563,
        "numChunks": 12063563
    }
    "compaction":{
        "level" : 1
        "sources: [
            "01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D"
        ]
    }
    "version":1
}

其中的元信息非常清楚明了。这个Block记录了2个小时的数据。

让我们再找一个比较陈旧的Block看下它的meta.json.

    "ulid":"01EXTEH5JA3QCQB0PXHAPP999D",
    // maxTime - maxTime =>162h
    "minTime":1610964800000,
    "maxTime":1611548000000
    ......
    "compaction":{
        "level": 5,
        "sources: [
            31个01EX......
        ]
    },
    "parents: [
        {    
            "ulid": 01EXTEH5JA3QCQB1PXHAPP999D
            ...
        }
        {    
            "ulid": 01EXTEH6JA3QCQB1PXHAPP999D
            ...
        }
                {    
            "ulid": 01EXTEH5JA31CQB1PXHAPP999D
            ...
        }
    ]

从中我们可以看到，该Block是由31个原始Block经历5次压缩而来。最后一次压缩的三个Block ulid记录在parents中。如下图所示:

Chunks结构

CUT文件切分

所有的Chunk文件在磁盘上都不会大于512M,对应的源码为:

func (w *Writer) WriteChunks(chks ...Meta) error {
    ......
    for i, chk := range chks {
        cutNewBatch := (i != 0) && (batchSize+SegmentHeaderSize > w.segmentSize)
        ......
        if cutNewBatch {
            ......
        }
        ......
    }
}

当写入磁盘单个文件超过512M的时候，就会自动切分一个新的文件。

一个Chunks文件包含了非常多的内存Chunk结构,如下图所示:

图中也标出了，我们是怎么寻找对应Chunk的。通过将文件名(000001，前32位)以及(offset,后32位)编码到一个int类型的refId中，使得我们可以轻松的通过这个id获取到对应的chunk数据。

chunks文件通过mmap去访问

由于chunks文件大小基本固定(最大512M),所以我们很容易的可以通过mmap去访问对应的数据。直接将对应文件的读操作交给操作系统，既省心又省力。对应代码为:

func NewDirReader(dir string, pool chunkenc.Pool) (*Reader, error) {
    ......
    for _, fn := range files {
        f, err := fileutil.OpenMmapFile(fn)
        ......
    }
    ......
    bs = append(bs, realByteSlice(f.Bytes()))
}
通过sgmBytes := s.bs[offset]就直接能获取对应的数据

index索引结构

前面介绍完chunk文件，我们就可以开始阐述最复杂的索引结构了。

寻址过程

索引就是为了让我们快速的找到想要的内容，为了便于理解。笔者就通过一次数据的寻址来探究Prometheus的磁盘索引结构。考虑查询一个

拥有系列三个标签
({__name__:http_requests}{job:api-server}{instance:0})
且时间为start/end的所有序列数据

我们先从选择Block开始,遍历所有Block的meta.json，找到具体的Block

前文说了，通过Labels找数据是通过倒排索引。我们的倒排索引是保存在index文件里面的。那么怎么在这个单一文件里找到倒排索引的位置呢？这就引入了TOC(Table Of Content)

TOC(Table Of Content)

由于index文件一旦形成之后就不再会改变，所以Prometheus也依旧使用mmap来进行操作。采用mmap读取TOC非常容易:

func NewTOCFromByteSlice(bs ByteSlice) (*TOC, error) {
    ......
    // indexTOCLen = 6*8+4 = 52
    b := bs.Range(bs.Len()-indexTOCLen, bs.Len())
    ......
    return &TOC{
        Symbols:           d.Be64(),
        Series:            d.Be64(),
        LabelIndices:      d.Be64(),
        LabelIndicesTable: d.Be64(),
        Postings:          d.Be64(),
        PostingsTable:     d.Be64(),
    }, nil
}

Posting offset table 以及 Posting倒排索引

首先我们访问的是Posting offset table。由于倒排索引按照不同的LabelPair(key/value)会有非常多的条目。所以Posing offset table就是决定到底访问哪一条Posting索引。offset就是指的这一Posting条目在文件中的偏移。

Series

我们通过三条Postings倒排索引索引取交集得出

{series1,Series2,Series3,Series4}
∩
{series1,Series2,Series3}
∩
{Series2,Series3}
=
{Series2,Series3}

也就是要读取Series2和Serie3中的数据，而Posting中的Ref(Series2)和Ref(Series3)即为这两Series在index文件中的偏移。

Series以Delta的形式记录了chunkId以及该chunk包含的时间范围。这样就可以很容易过滤出我们需要的chunk,然后再按照chunk文件的访问，即可找到最终的原始数据。

SymbolTable

值得注意的是，为了尽量减少我们文件的大小，对于Label的Name和Value这些有限的数据，我们会按照字母序存在符号表中。由于是有序的，所以我们可以直接将符号表认为是一个
[]string切片。然后通过切片的下标去获取对应的sting。考虑如下符号表:

读取index文件时候，会将SymbolTable全部加载到内存中，并组织成symbols []string这样的切片形式，这样一个Series中的所有标签值即可通过切片下标访问得到。

Label Index以及Label Table

事实上，前面的介绍已经将一个普通数据寻址的过程全部讲完了。但是index文件中还包含label索引以及label Table，这两个是用来记录一个Label下面所有可能的值而存在的。
这样，在正则的时候就可以非常容易的找到我们需要哪些LabelPair。详情可以见前篇。

事实上，真正的Label Index比图中要复杂一点。它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有数据。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。

完整的index文件结构

这里直接给出完整的index文件结构，摘自Prometheus中index.md文档。

┌────────────────────────────┬─────────────────────┐
│ magic(0xBAAAD700) <4b>     │ version(1) <1 byte> │
├────────────────────────────┴─────────────────────┤
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │                 Symbol Table                 │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                    Series                    │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                 Label Index 1                │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                      ...                     │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                 Label Index N                │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                   Postings 1                 │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                      ...                     │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                   Postings N                 │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │               Label Index Table              │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                 Postings Table               │ │
│ ├──────────────────────────────────────────────┤ │
│ │                      TOC                     │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────┘

tombstones

由于Prometheus Block的数据一般在写完后就不会变动。如果要删除部分数据，就只能记录一下删除数据的范围，由下一次compactor组成新block的时候删除。而记录这些信息的文件即是tomstones。

Prometheus入门书籍推荐

总结

Prometheus作为时序数据库，设计了各种文件结构来保存海量的监控数据，同时还兼顾了性能。只有彻底了解其存储结构，才能更好的指导我们应用它！

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