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Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构

发布时间：2021-04-08 00:00| 有 位朋友查看

简介：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……

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:

  1. prometheus-data 
  2.     |-01EY0EH5JA3ABCB0PXHAPP999D (block) 
  3.     |-01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D (block) 
  4.         |-chunks 
  5.             |-000001 
  6.             |-000002 
  7.             ..... 
  8.             |-000021 
  9.         |-index 
  10.         |-meta.json 
  11.         |-tombstones 
  12.     |-wal 
  13.     |-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。

  1. { 
  2.     "ulid":"01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D" 
  3.     // maxTime-minTime = 7200s => 2 h 
  4.     "minTime": 1611664000000 
  5.     "maxTime": 1611671200000 
  6.     "stats": { 
  7.         "numSamples": 1505855631, 
  8.         "numSeries": 12063563, 
  9.         "numChunks": 12063563 
  10.     } 
  11.     "compaction":{ 
  12.         "level" : 1 
  13.         "sources: [ 
  14.             "01EY0EH5JA3QCQB0PXHAPP999D" 
  15.         ] 
  16.     } 
  17.     "version":1 
  18. } 

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.

  1. "ulid":"01EXTEH5JA3QCQB0PXHAPP999D", 
  2.  // maxTime - maxTime =>162h 
  3.  "minTime":1610964800000, 
  4.  "maxTime":1611548000000 
  5.  ...... 
  6.  "compaction":{ 
  7.      "level": 5, 
  8.      "sources: [ 
  9.          31个01EX...... 
  10.      ] 
  11.  }, 
  12.  "parents: [ 
  13.      {     
  14.          "ulid": 01EXTEH5JA3QCQB1PXHAPP999D 
  15.          ... 
  16.      } 
  17.      {     
  18.          "ulid": 01EXTEH6JA3QCQB1PXHAPP999D 
  19.          ... 
  20.      } 
  21.              {     
  22.          "ulid": 01EXTEH5JA31CQB1PXHAPP999D 
  23.          ... 
  24.      } 
  25.  ] 

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:

  1. func (w *Writer) WriteChunks(chks ...Meta) error { 
  2.     ...... 
  3.     for i, chk := range chks { 
  4.         cutNewBatch := (i != 0) && (batchSize+SegmentHeaderSize > w.segmentSize) 
  5.         ...... 
  6.         if cutNewBatch { 
  7.             ...... 
  8.         } 
  9.         ...... 
  10.     } 
  11. } 

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:

  1. func NewDirReader(dir string, pool chunkenc.Pool) (*Reader, error) { 
  2.     ...... 
  3.     for _, fn := range files { 
  4.         f, err := fileutil.OpenMmapFile(fn) 
  5.         ...... 
  6.     } 
  7.     ...... 
  8.     bs = append(bs, realByteSlice(f.Bytes())) 
  9. } 
  10. 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

  1. 拥有系列三个标签 
  2. ({__name__:http_requests}{job:api-server}{instance:0}) 
  3. 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:

  1. func NewTOCFromByteSlice(bs ByteSlice) (*TOC, error) { 
  2.     ...... 
  3.     // indexTOCLen = 6*8+4 = 52 
  4.     b := bs.Range(bs.Len()-indexTOCLen, bs.Len()) 
  5.     ...... 
  6.     return &TOC{ 
  7.         Symbols:           d.Be64(), 
  8.         Series:            d.Be64(), 
  9.         LabelIndices:      d.Be64(), 
  10.         LabelIndicesTable: d.Be64(), 
  11.         Postings:          d.Be64(), 
  12.         PostingsTable:     d.Be64(), 
  13.     }, nil 
  14. } 

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

  1. {series1,Series2,Series3,Series4} 
  2. ∩ 
  3. {series1,Series2,Series3} 
  4. ∩ 
  5. {Series2,Series3} 
  6. = 
  7. {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。

  1. ┌────────────────────────────┬─────────────────────┐ 
  2. │ magic(0xBAAAD700) <4b>     │ version(1) <1 byte> │ 
  3. ├────────────────────────────┴─────────────────────┤ 
  4. │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ 
  5. │ │                 Symbol Table                 │ │ 
  6. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  7. │ │                    Series                    │ │ 
  8. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  9. │ │                 Label Index 1                │ │ 
  10. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  11. │ │                      ...                     │ │ 
  12. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  13. │ │                 Label Index N                │ │ 
  14. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  15. │ │                   Postings 1                 │ │ 
  16. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  17. │ │                      ...                     │ │ 
  18. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  19. │ │                   Postings N                 │ │ 
  20. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  21. │ │               Label Index Table              │ │ 
  22. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  23. │ │                 Postings Table               │ │ 
  24. │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ 
  25. │ │                      TOC                     │ │ 
  26. │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ 
  27. └──────────────────────────────────────────────────┘ 

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。

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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