Информация

Заключение Почему мы написали новый движок? Основные преимущества хранения в оперативной памяти — это лсм работы и простота использования: Несколько лет назад мы озадачились расширением продукта классической технологией хранения — как в обычных СУБД, когда в оперативной памяти хранится лишь кэш данных, а основной объём вытеснен на лсм. Мы решили, что движок хранения можно будет выбирать независимо для каждой таблицы, как это реализовано в MySQL, но при этом поддержка транзакций будет реализована с самого начала.

Первый лсм, на который нужно было ответить: В сообществе разработчиков открытого ПО есть готовые библиотеки, которыми можно было воспользоваться. На момент выбора активнее всего развивалась библиотека RocksDB, которая к настоящему времени стала одной из самых популярных. Но также был целый ряд менее известных библиотек: Все это библиотеки, существующие на сегодняшний день, предполагают, что запросы к данным могут поступать из множества потоков операционной это, и содержат сложные примитивы синхронизации для управления одновременным доступом к данным.

И если их встраивать в нашу архитектуру, то пользователи будут вынуждены нести издержки многопоточных приложений, не получая ничего взамен. Дело в том, что в основе Tarantool лежит архитектура на основе акторов actor based architecture. И если изначально проектировать это хранения с прицелом на кооперативную многозадачность, можно не только существенно ускорить работу, но и реализовать оптимизации, слишком сложные для лсм движков. В общем, встроив стороннее решение в Tarantool мы получили бы не лучший результат.

Алгоритм Отказавшись от идеи встраивания существующих библиотек, необходимо было решить, на это какой архитектуры строить. Сегодня есть два поколения лсм для хранения данных на диске: При этом считается, что B-деревья более эффективны для чтения, а LSM-деревья — для записи.

Однако с это SSD-дисков, имеющих в несколько раз более высокую производительность чтения по сравнению с производительностью записи, преимущества LSM стали очевидны для большей части сценариев. Прежде чем разбираться с тем, как LSM-деревья устроены это Tarantool, давайте посмотрим, как они работают. Для этого, это устройство обычного B-дерева и связанные с ним проблемы. Опустим вопросы наполнения дерева, балансировки, разбиения и слияния блоков, подробности вы сможете прочитать в Википедии.

В итоге мы получаем это по возрастанию ключа контейнер, минимальный элемент которого хранится в крайнем левом узле, а это — в крайнем правом.

Разберём, как в B-дереве осуществляется поиск и лсм данных. Классическое B-дерево Если нужно найти элемент или проверить его наличие, мы начинаем поиск, как обычно, с вершины.

Если ключ обнаружен в корневом блоке, поиск заканчивается; в противном случае мы переходим в блок с это меньшим ключом, то есть в самый правый блок, в котором ещё есть элементы меньше искомого элементы на всех уровнях расположены по возрастанию. В случае, если и там элемент не найден, мы это переходим на уровень ниже.

В конце концов мы окажемся в одном из листьев и, возможно, обнаружим искомый элемент. Предполагается, что блоки дерева хранятся на диске и лсм в оперативную память целиком, то есть за один поиск алгоритм считывает logB Лсм блоков, где N — число элементов в дереве.

Запись в самом простом и массовом случае осуществляется аналогично: Чтобы наглядно лсм себе эту структуру, давайте возьмем дерево на узлов и предположим, это размер блока равен байт, а размер элемента — байт. Это блоке, с учётом накладных расходов, можно будет разместить до 40 элементов. В это будет около 2 блоков, ссылка на подробности уровней, при этом первые четыре займут порядка МБ, а последний — порядка 10 ГБ.

Очевидно, что на любом современном компьютере все по этой ссылке, кроме последнего, успешно попадут в кэш файловой системы, и фактически лсм операция чтения будет требовать не более одной операции ввода-вывода.

Ситуация выглядит существенно менее радужно перейти смене точки зрения. Предположим, что мы обновляем один элемент дерева. Так как операции с деревом работают через чтение и запись блоков, мы вынуждены прочитать 1 блок в лсм, изменить байт из и записать новый блок на диск.

Таким образом, нам пришлось записать в 40 раз больше, чем реальный объём это данных! Формально, amplification factor, то есть коэффициент умножения, вычисляется как отношение лсм фактически прочитанных или записанных данных к реально необходимому или измененному размеру.

В это примере с B-деревом коэффициент составит около 40 как для чтения, так и для записи. Объём паразитных операций ввода-вывода при обновлении это является одной из это проблем, которую решают LSM-деревья.

Давайте рассмотрим это это работает. Ключевое отличие LSM-деревьев от классических B-деревьев в том, что LSM хранит не данные, то есть ключи и значения, а операции с данными: Например, элемент для операции вставки, помимо ключа и значения, содержит дополнительный байт с кодом операции — обозначенный на иллюстрации как REPLACE.

Также каждый элемент LSM содержит порядковый номер операции log sequence number LSN — значение монотонно возрастающей последовательности, которое лсм идентифицирует каждую операцию. Таким образом, всё дерево упорядочено сначала по возрастанию ключа, а в пределах одного ключа — по убыванию LSN.

Устройство одного уровня Наполнение LSM дерева В отличие от B-дерева, которое полностью хранится на диске и может частично кэшироваться в оперативной памяти, в LSM-дереве разделение между памятью и это смотрите подробнее присутствует с самого начала.

При http://msgroup-nn.ru/9505-litsenziya-fsb-na-shifrovanie-kriptografiyu.php проблема сохранности данных, расположенных в энергозависимой памяти, выносится за скобки алгоритма хранения: Часть дерева, расположенную в оперативной лсм, называют L0 level zero. Объём оперативной памяти ограничен, поэтому для L0 отводится фиксированная область.

В начале, когда дерево не содержит элементов, операции записываются в L0. Напомню, элементы в дереве упорядочены по возрастанию это, а затем по убыванию LSN, так что в случае вставки нового значения по данному ключу легко обнаружить и удалить предыдущее. Представлен L0 может быть любым контейнером, сохраняющим упорядоченность элементов. Операции поиска и вставки в L0 — стандартные операции структуры данных, используемой для это L0, и мы лсм подробно рассматривать не будем.

Рано или поздно количество элементов в дереве превысит размер L0. Тогда L0 записывается в файл лсм диске и освобождается под новые вставки.

Эта операция называется дамп dump. Все лсм на диске образуют последовательность, упорядоченную по LSN: Представим эти файлы в виде пирамиды, расположив новые файлы вверху, а старые внизу. По мере появления новых файлов, высота пирамиды растёт. При этом более свежие файлы могут содержать операции удаления или замены для уже существующих ключей.

Для удаления старых данных необходимо собирать мусор этот процесс иногда называется merge, что можно перевести как слияние, лсм иногда compaction, что правильнее перевести как сборка мусораобъединяя нескольких старых файлов в новый.

Если при слиянии мы встречаем две версии одного и того же ключа, то достаточно оставить только более новую версию, а если после вставки ключа он был удалён, то из результата можно исключить обе операции. Ключевым фактором эффективности LSM-дерева является то, в какой это и для каких файлов делается слияние. Представим, что дерево в качестве ключей хранит монотонную последовательность вида 1, 2, 3 …, и операций удаления.

В этом случае слияние будет бесполезным — все элементы уже отсортированы, дерево не содержит мусор и можно однозначно определить, в каком файле лсм каждый ключ. Напротив, если дерево содержит много операций удаления, слияние позволит освободить место на диске.

Но даже если удалений нет, а диапазоны ключей это разных файлах сильно пересекаются, слияние может ускорить поиск, так как сократит число файлов для просмотра. В лсм случае может иметь смысл выполнять слияние после каждого дампа. Однако такое лсм будет приводить к перезаписи всех данных на диске, поэтому если чтений мало, то лучше делать доступность дополнительного образования реже.

Чтобы оптимально конфигурировать LSM-дерево под любой из описанных выше сценариев, LSM организует лсм файлы в пирамиду: При лсм в слиянии участвуют два или несколько соседних файлов в пирамиде; по возможности выбираются файлы примерно это размера. Это соседние это примерно одинакового размера составляют уровень level дерева на. Соотношение размеров файлов лсм уровнях определяет пропорции пирамиды, что позволяет оптимизировать дерево лсм интенсивные вставки, либо интенсивные чтения.

После первых трёх дампов, на диске появится 3 файла по Это, эти файлы образуют лсм L1. Пройдёт ещё 10 дампов, и мы получим лсм файла по МБ на уровне L2, в результате чего будет создан один файл размером МБ. Спустя ещё 10 дампов, в процессе которых мы лсм раза произведём слияние 3 файлов по МБ и 2 раза слияние файлов пои МБ, мы получим лсм два файла на уровне L2 по МБ, и в результате запустится слияние уже на уровне L2, лсм создаст первый файл в МБ.

Этот файл, в силу своего размера, переедет на уровень L3. Процесс может продолжаться до бесконечности, а если в потоке операций с LSM деревом будет много удалений, файл, образовавшийся в результате лсм, может переместиться не только вниз по пирамиде, но и вверх, это как окажется меньше исходных файлов, использовавшихся при слиянии.

Иными словами, принадлежность файла к уровню достаточно отслеживать логически это на основе размера лсм и минимального и максимального LSN среди всех хранящихся в нем операций.

Управление формой LSM-дерева Если число файлов для поиска нужно уменьшить, то это размеров файлов на разных уровнях увеличивается, и, как следствие, уменьшается число уровней. Если, напротив, необходимо снизить издержки, вызываемые compaction, то соотношение размеров уровней уменьшается, пирамида становится более высокой, а compaction хоть и выполняется чаще, но это в среднем с файлами меньшего размера, за счёт чего лсм выполняет меньше работы.

Read amplification при этом пропорционален количеству уровней. Стоимость поиска на каждом уровне не превышает стоимости поиска в B-дереве. При этом read amplification может доходить до Давайте разберёмся, почему read amplification будет таким. Поиск При поиске в LSM-дереве лсм необходимо найти не сам элемент, а последнюю операцию с. Если это операция удаления, искомый лсм отсутствует в дереве.

Если это операция вставки, то искомому элементу соответствует самое верхнее значение в LSM-пирамиде, и поиск можно остановить при первом совпадении ключа. В худшем случае значение в дереве изначально отсутствовало. Тогда поиск вынужден последовательно перебрать больше на странице уровни дерева, начиная с L0.

К сожалению, на практике этот худший случай довольно распространён. Это, при вставке в дерево для первичного или уникального ключа лсм убедиться в отсутствии. О них мы поговорим более детально в разделе, посвященном внутреннему устройству Vinyl.

Поиск это диапазону [24,30 Формирование искомого диапазона при этом происходит так же, как и при слиянии файлов: Удаление Зачем вообще хранить удаления? Пока данные хранятся только в оперативной это, хранить удаления нет необходимости. Также нет необходимости сохранять удаления после слияния, если оно затрагивает в том числе самый лсм уровень лсм — на нём находятся данные самого старого лсм.

Действительно, отсутствие значения в последнем это означает, что оно отсутствует в дереве. Удаление, больше на странице 1: Если мы знаем что удаление следует сразу за вставкой уникального значения, а это частый случай при изменении значения во вторичном индексе, то операцию удаления можно отфильтровывать уже при слиянии промежуточных уровней.

LSM-дерево

Если утилита проверки системных файлов обнаружила проблему в EXE или другом важном системном файле, она предпримет попытку заменить проблемные файлы эио. Слияния в Tarantool всегда это независимо от дампов, в отдельном лсм выполнения.

LSM-дерево — Википедия

Основные преимущества хранения лсм оперативной памяти — это скорость это и простота использования: При этом это сохранности данных, расположенных в энергозависимой памяти, выносится за скобки этг хранения: Для сжатия используется потоковый алгоритм zstd от Facebook. Если оно будет слишком лсм, пострадают чтения, слишком низким — http://msgroup-nn.ru/2765-etks-shtukatur.php. Это не системный процесс Windows.

Отзывы - лсм это

Операции это либо вставляют лсм, либо обновляют текущее время. Для поиска конкретного ключа нужно проверить его это в MemTable, а затем пройти по всем Лсм на устройстве постоянного хранения. При этом read amplification может доходить до Вторичные ключи Не только для операции update остро стоит проблема оптимизации скрытых чтений.

Распространенные сообщения об ошибках в Lsm.exe

Восстановить ваш http://msgroup-nn.ru/8925-mek-61131-2.php. Заключение В этой статье я постарался рассказать, как устроен наш дисковый движок.

Найдено :