Prometheus时序数据库-磁盘中的存储结构

本文转载自解bug之路 作者alchemystarlzy

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)

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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