前言

最近在读 MyRocks 存储引擎2020年的论文，因为这个存储引擎是在Rocksdb之上进行封装的，并且作为Facebook 内部MySQL的底层引擎，用来解决Innodb的空间利用率低下 和 压缩效率低下的问题。而且MyRocks 在接入他们UDB 之后成功达成了他们的目标：将以万为单位的服务器集群server个数缩减了一半。

MyRocks 在facebook内部的成功实践证明了LSM-tree的存储引擎经过一系列优化之后能够达到和B±tree存储引擎性能接近且节约大量存储成本的目的。对于我们底层存储引擎开发者来说，MyRocks 的实践过程在rocksdb上做了大量的通用型特性的开发。其中就包括针对rocksdb的反向迭代的优化。

迭代器 正向 或者 反向 扫描 描述

关于迭代器的扫描方向，大体代码如下：

• 正向扫描(字节序升序扫描)

  auto begin_it = db->NewIterator(rocksdb::ReadOptions());
  for (begin_it->SeekToFirst(); begin_it->Valid(); begin_it->Next()) { assert(begin_it->Valid());
  }
  delete begin_it;
  

  最终的结果类似：

  3499211612
  3586334585
  3890346734
  545404204
  581869302
  

• 反向扫描(字节序降序扫描)

  auto it = db->NewIterator(rocksdb::ReadOptions());
  for (it->SeekToLast(); it->Valid(); it->Prev()) { assert(it->Valid());
  }
  delete it;
  

  最终的扫描结果类似：

  581869302
  545404204
  3890346734
  3586334585
  3499211612
  

这两种扫描方式中我们使用单机存储引擎大多数的scan都是第一种方式，即按照key写入的顺序，从头开始遍历。

然而方向扫描 则是在数据库使用单机存储引擎中出现的需求，单机引擎没办法在分布式场景支持MVCC，所以一般上层分布式数据库会为每一个写入到引擎的key都会增加一个时间戳，来支持多版本。很多时候需要按照key的更新时间降序扫描key，这个时候一般情况就需要通过第二种方式来进行扫描。这个问题在 MyRocks 接入 UDB 的实现过程中就是一个痛点，UDB 会有固定的场景需要按照更新时间降序获取好友关系。

先不说两种方式的实现，我们先看看两种方式的扫描性能。

性能测试

测试描述：完全随机写入2百万 条key，扫描的时候不打开block-cache。

测试代码：

#include 
#include 
#include 
#include #include 
#include 
#include 
#include using namespace std;
using namespace rocksdb;static const int write_count = 2000000;
rocksdb::DB* db = nullptr;
rocksdb::Options option;
std::mt19937 generator_; // 随机数生成器static string seq_value(int num) { return string(100, 'a' + (num % 26));
}uint64_t NowMicros() { struct timeval tv;gettimeofday(&tv, nullptr);return static_cast<uint64_t>(tv.tv_sec* 1000000 + tv.tv_usec);
}void OpenDB() { option.create_if_missing = true;option.compression = rocksdb::CompressionType::kNoCompression;option.comparator = rocksdb::ReverseBytewiseComparator();rocksdb::BlockBasedTableOptions table_options;table_options.no_block_cache = true;table_options.cache_index_and_filter_blocks = false;option.table_factory.reset(NewBlockBasedTableFactory(table_options));auto s = rocksdb::DB::Open(option, "./db", &db);if (!s.ok()) { cout << "open faled :  " << s.ToString() << endl;exit(-1);}cout << "Finish open !"<< endl;
}void DoWrite() { int j = 0;while (j < write_count) { string key = std::to_string(generator_());string value = seq_value(j);auto s = db->Put(rocksdb::WriteOptions(),key, value);if (!s.ok()) { cout << "Put value failed: " << s.ToString() << endl;exit(-1);}j++;}cout << "Finish write !" << endl;
}void ForwardTraverse() { uint64_t start_ts = NowMicros();auto begin_it = db->NewIterator(rocksdb::ReadOptions());for (begin_it->SeekToFirst(); begin_it->Valid(); begin_it->Next()) { assert(begin_it->Valid());}delete begin_it;cout << "ForwardTraverse use time: " << NowMicros() - start_ts << endl;
}void ReverseTraverse() { uint64_t start_ts = NowMicros();auto begin_it = db->NewIterator(rocksdb::ReadOptions());for (begin_it->SeekToLast(); begin_it->Valid(); begin_it->Prev()) { assert(begin_it->Valid());}delete begin_it;cout << "BackwardTraverse use time: " << NowMicros() - start_ts << endl;
}int main() { OpenDB();DoWrite();ForwardTraverse();ReverseTraverse();return 0;
}

测试结果：

...
87
Finish open !
Finish write !
ForwardTraverse use time: 496311
BackwardTraverse use time: 565935
88
Finish open !
Finish write !
ForwardTraverse use time: 447470
BackwardTraverse use time: 565372
89
Finish open !
Finish write !
ForwardTraverse use time: 441705
BackwardTraverse use time: 563440
...

测试了100次，基本都是这个耗时的量级，可以发现两种扫描的耗时相差15%-25%。如果MyRocks 中使用传统的反向扫描，性能则相比于本身的正向扫描损失15-25%，这对于想要节约50% 集群server的目标来收显然不可忍。

当然，还有更为方便的测试方式，就是使用db_bench，可以使用它的readseq和readreverse两种benchmark进行测试，因为我是在mac上，rocksdb的完整编译不太方便，跑db_bench有点麻烦，就写一个简单的小脚本测试就可以了。

正反 扫描迭代器 实现

通过使用两种迭代器，我们能够很容易发现两种扫描的方式差异主要体现在获取下一个key的方式，一个是Next，一个是Prev。

我们将刚才的sst文件dump出来，可以发现sst内部的datablock 存储的key的方式本身就是字节升序存储，而且为了节约存储成本，底层实际采用的是delta方式的存储。即如果两个key拥有公共前缀，则两个key的实际形态是公共前缀+后面一个不同的字符进行存储，并非存储完整的两个key,所以 在prev的时候不仅仅需要读当前key，还需要找到前面第比他小的key来进行key的delta补全。



再分别看看我们的Next和 Prev的实现

在Next中，无需考虑其他，只需要按照顺序拿到key，并根据key的类型进行相应的处理就可以了。

void DBIter::Next() { assert(valid_);assert(status_.ok());PERF_CPU_TIMER_GUARD(iter_next_cpu_nanos, env_);// Release temporarily pinned blocks from last operation// 释放上一次Next占用的资源ReleaseTempPinnedData();local_stats_.skip_count_ += num_internal_keys_skipped_;local_stats_.skip_count_--;num_internal_keys_skipped_ = 0;bool ok = true;if (direction_ == kReverse) { is_key_seqnum_zero_ = false;if (!ReverseToForward()) { ok = false;}} else if (!current_entry_is_merged_) { // If the current value is not a merge, the iter position is the// current key, which is already returned. We can safely issue a// Next() without checking the current key.// If the current key is a merge, very likely iter already points// to the next internal position.assert(iter_.Valid());iter_.Next();PERF_COUNTER_ADD(internal_key_skipped_count, 1);}local_stats_.next_count_++;if (ok && iter_.Valid()) {  // 根据key的类型处理就可以了。FindNextUserEntry(true /* skipping the current user key */,prefix_same_as_start_);} else { is_key_seqnum_zero_ = false;valid_ = false;}if (statistics_ != nullptr && valid_) { local_stats_.next_found_count_++;local_stats_.bytes_read_ += (key().size() + value().size());}
}

而Prev的实现则没有这么单一了，因为底层的存储本身是升序存储，Next只需要在mem/imm/l0(多个iter)/l1/l2… 这一些迭代器做堆排序就可以了。prev还需要不断得向前读，直到读到一个restart点（读完完整的data-block）确认好当前key的delta部分。

如下代码是Prev的核心部分实现：

void DBIter::PrevInternal() { while (iter_.Valid()) { saved_key_.SetUserKey(ExtractUserKey(iter_.key()),!iter_.iter()->IsKeyPinned() || !pin_thru_lifetime_ /* copy */);if (prefix_extractor_ && prefix_same_as_start_ &&prefix_extractor_->Transform(saved_key_.GetUserKey()).compare(prefix_start_key_) != 0) { // Current key does not have the same prefix as startvalid_ = false;return;}assert(iterate_lower_bound_ == nullptr || iter_.MayBeOutOfLowerBound() ||user_comparator_.Compare(saved_key_.GetUserKey(),*iterate_lower_bound_) >= 0);if (iterate_lower_bound_ != nullptr && iter_.MayBeOutOfLowerBound() &&user_comparator_.Compare(saved_key_.GetUserKey(),*iterate_lower_bound_) < 0) { // We've iterated earlier than the user-specified lower bound.valid_ = false;return;}// 对当前key的type进行处理，确保读到的key是最新的// 如果读到的是merge类型，则需要不断得向前mege// 如果读到的是Delete类型，则需要不断得向前读，// 直到遇到一个大于这个key版本的key//（reverse过程中遇到的delete版本较低，需要继续向前读才能读到同一个userkey的更新版本）if (!FindValueForCurrentKey()) {   // assigns valid_return;}// Whether or not we found a value for current key, we need iter_ to end up// on a smaller key.// 不断得向前扫描，直到找到了一个小于当前key的key才结束。if (!FindUserKeyBeforeSavedKey()) { return;}if (valid_) { // Found the value.return;}if (TooManyInternalKeysSkipped(false)) { return;}}// We haven't found any key - iterator is not validvalid_ = false;
}

总结下来就是Prev的过程需要读额外的key，因为prev的过程同一个user key的更新版本需要不断得向前读，才能读到。相比于Next原生 就能读到当前userkey的最新版本来说 scan的代价确实大了不少。

更底层的迭代器的Prev和Next可以看block.cc中的DataBlockIter，它提供了在不同 datablock 之间如何通过和 indexblock 的 restart点来读取指定的key。

优化

MyRocks 开发之前的性能测试 就发现了Rocksdb的这个问题，那他们也提出了比较友好的解决方案，那就是Reverse Comparator。我们知道Rocksdb 的key的写入/读取顺序是依赖 Comparator ，也就是sst内部的有序是由Comparator决定的。

就像是 我们为一个vector排序，可以通过一个自定义comparator来决定vector中元素的排序行为。对于Rocksdb来说，这个Comparator 作用的地方主要是 memtable中skiplist的构建以及 compaction过程中将key写入一个新的sst。所以这个comparator 决定了keys在sst文件中的顺序。所以，MyRocks 针对 Reverse-scan 痛点 实现了Reverse Comparator : ReverseBytewiseComparator，它就是指定key的存储顺序和原来相反。

可以通过options.comparator = rocksdb::ReverseBytewiseComparator();指定，因为UDB的这种reverse-scan 模式比较固定，所以可以在构建db的时候直接用这个comparator。很明显这个优化的好处就是将原来的Reverse-scan 变更为 Forward-scan，性能能够提升10-15%的样子（可以使用上面的代码进行测试）。

总结

这里MyRocks 开发团队 仅仅实现了一个ReverseBytewiseComparator 在MyRocks 的 scan 痛点中 得到这样的优化提升，所以能够看出来 Rocksdb 的可扩展性。在MyRocks 的论文中也有很多次表示对Rocksdb 可扩展性的认可。

同样，我们也能理解到rocksdb 这个引擎的定位 并不是说实现了一个全方位性能超越B±tree 的引擎，而是针对 任何用户的workload 经过非常简单的开发或者参数调整 能够达到超越其他引擎 或者 与其他引擎持平 的性能/功能。Rocksdb 将应用的可扩展性做到了极致，这是它广受欢迎的关键。