RocksDB SSTable详解：数据结构与Compaction策略

RocksDB是一种高效的键值存储系统，以其强大的数据压缩和持久化能力闻名。在这个PowerPoint演示文稿中，我们主要探讨了RocksDB的核心组件——SSTable（Sorted String Table）文件及其管理机制。 1. SSTable数据结构： SSTable文件是RocksDB中用于持久化数据的关键组成部分，它们一旦创建便不可修改，只有通过compaction过程才会被更新。SSTable文件内容划分为五个部分：Footer、MetaBlocks、MetaIndexBlock、DataBlock和FilterBlock。 - Footer：位于文件尾部，存储重要的元信息，如IndexBlock和MetaIndexBlock在文件中的位置索引，便于快速定位关键数据块。 - MetaBlocks：存储数据库的元数据，如版本信息、文件属性等。 - MetaIndexBlock：负责记录MetaBlocks的索引信息，便于管理和查找。 - DataBlock：存储实际的键值对，按照排序顺序紧凑地排列。 - FilterBlock：用于布隆过滤器，帮助快速判断数据是否存在，提高查询效率。 2. Compaction算法： - Minor Compaction：处理内存表（MemTable）中的数据，将它们写入SSTable文件，确保数据持久化并减少内存占用。 - Major Compaction：将不同层级的SSTable文件进行合并，减少层级间的文件重叠，优化存储空间。例如，L0通常包含最新数据，可能存在key重叠，而L1及以上级别则相对有序，文件之间无重叠。 - Level-based Compaction：RocksDB采用分层的存储策略，每个级别（Level）都有一个目标大小，compaction的目标是保持各层级的文件大小在目标范围内。L0文件数量达到特定阈值时会触发compaction，通常包括所有文件；随着层级升高，如果某个层级的文件过大，会触发向下一个层级的迁移。 - 并行化：多线程或多进程执行compaction，通过max_background_compactions参数设置并发上限，以提高系统的吞吐量。 RocksDB的SSTable文件结构和compaction策略是其高效性能的关键，它们确保了数据的持久性、有序性和空间的有效管理。通过合理的层级设计和compaction策略，RocksDB能够在保持数据一致性的同时，提供极快的读写速度和较低的磁盘I/O。