一種KV儲存的GC最佳化實踐

作者：vivo 網際網路伺服器團隊- Yuan Jian Wei

從內部需求出發，我們基於TiKV設計了一款相容Redis的KV儲存。基於TiKV的資料儲存機制，對於視窗資料的處理以及過期資料的GC問題卻成為一個難題。本文希望基於從KV儲存的設計開始講解，到GC設計的逐層最佳化的過程，從問題的存在到不同層面的分析，可以給讀者在類似的最佳化實踐中提供一種參考思路。

一、背景介紹

當前公司內部沒有統一的KV儲存服務，很多業務都將 Redis 叢集當作KV儲存服務在使用，但是部分業務可能不需要 Redis 如此高的效能，卻承擔著巨大的機器資源成本（記憶體價格相對磁碟來說更加昂貴）。為了降低儲存成本的需求，同時儘可能減少業務遷移的成本，我們基於 TiKV 研發了一套磁碟KV儲存服務。

1.1 架構簡介

以下對這種KV儲存(下稱磁碟KV)的架構進行簡單描述，為後續問題描述做鋪墊。

1.1.1 系統架構

磁碟KV使用目前較流行的計算儲存分離架構，在TiKV叢集上層封裝計算層（後稱Tula）模擬Redis叢集（對外表現是不同的Tula負責某些slot範圍），直接接入業務Redis客戶端。

圖1：磁碟KV架構圖示

業務寫入資料基於Tula轉換成TiKV中儲存的KV對，基於類似的方式完成業務資料的讀取。

注意：Tula中會選舉出一個leader，用於進行一些後臺任務，後續詳細說。

1.1.2 資料編碼

TiKV對外提供的是一種KV的讀寫功能，但是Redis對外提供的是基於資料結構提供讀寫能力（例如SET，LIST等），因此需要基於TiKV現有提供的能力，將Redis的資料結構進行編碼，並且可以方便地在TiKV中進行讀寫。

TiKV提供的API比較簡單：基於key的讀寫介面，以及基於字典序的迭代器訪問。

因此，Tula層面基於字典序的機制，對Redis的資料結構基於字典序進行編碼，便於訪問。

注意：TiKV的key是可以基於字典序進行遍歷（例如基於某個字首進行遍歷等），後續的編碼，機制基本是基於字典序的特性進行設計。

為了可以更好地基於字典序排列的搜尋特性下對資料進行讀寫，對於複雜的資料結構，我們會使用另外的空間去存放其中的資料（例如SET中的member，HASH中的field）。而對於簡單的資料結構（類似STRING），則可以直接存放到key對應的value中。

為此，我們在編碼設計上，會分為metaKey和dataKey。metaKey是基於使用者直接訪問的key進行編碼，是編碼設計中直接對外的一層；dataKey則是metaKey的儲存指向，用來存放複雜資料結構中的具體內部資料。

另外，為了保證訪問的資料一致性，我們基於TiKV的事務介面進行對key的訪問。

（1）編碼&欄位

以下以編碼中的一些概念以及設定，對編碼進行簡述。

key的編碼規則如下：

圖2：key編碼設計圖示

以下對欄位進行說明

namespace
為了方便在一個TiKV叢集中可以存放不同的磁碟KV資料，我們在編碼的時候新增了字首namespace，方便叢集基於這個namespace在同一個物理TiKV空間中基於邏輯空間進行分割槽。
dbid
因為原生Redis是支援select語句，因此在編碼上需要預留欄位表示db的id，方便後續進行db切換（select語句操作）的時候切換，表示不同的db空間。
role
用於區分是哪種型別的key。
對於簡單的資料結構（例如STRING），只需要直接在key下面儲存對應的value即可。
但是對於一些複雜的資料結構（例如HASH，LIST等），如果在一個value下把所有的元素都儲存了，對與類似SADD等指令的併發，為了保證資料一致性，必然可以預見其效能不足。
因此，磁碟KV在設計的時候把元素資料按照獨立的key做儲存，需要基於一定的規則對元素key進行訪問。這樣會導致在key的編碼上，會存在key的role欄位，區分是使用者看到的key（metaKey），還是這種元素的key（dataKey）。
其中，如果是metaKey，role固定是M；如果是dataKey，則是D。
keyname
在metaKey和dataKey的基礎上，可以基於keyname欄位可以較方便地訪問到對應的key。
suffix
針對dataKey，基於不同的Redis資料結構，都需要不同的dataKey規則進行支援。因此此處需要預留suffix區間給dataKey在編碼的時候預留空間，實現不同的資料型別。

以下基於SET型別的SADD指令,對編碼進行簡單演示：

圖3: SADD指令的編碼設計指令圖示

基於userKey,透過metaKey的拼接方式,拼接metaKey並且訪問
訪問metaKey獲取value中的
基於value中的uuid,生成需要的dataKey
寫入生成的dataKey

（2）編碼實戰

編碼實戰中，會以SET型別的實現細節作為例子，描述磁碟KV在實戰中的編碼細節。

在這之前，需要對metaKey的部分實現細節進行了解

（3）metaKey儲存細節

所有的metaKey中都會儲存下列資料。

圖4：metaKey編碼設計圖示

uuid：每一個metaKey都會有一個對應的uuid，表示這個key的唯一身份。
create_time：儲存該後設資料的建立時間
update_time: 儲存該後設資料的最近更新時間
expire_time: 儲存過期時間
data_type: 儲存該後設資料對應的資料型別，例如SET，HASH，LIST，ZSET等等。
encode_type: 儲存該資料型別的編碼方式

（4）SET實現細節

基於metaKey的儲存內容，以下基於SET型別的資料結構進行講解。

SET型別的dataKey的編碼規則如下：

keyname：metaKey的uuid
suffix：SET對應的member欄位

因此，SET的dataKey編碼如下：

圖5：SET資料結構dataKey編碼設計圖示

以下把使用者可以訪問到的key稱為user-key。集合中的元素使用member1，member2等標註。

這裡，可以梳理出訪問邏輯如下：

圖6：SET資料結構訪問流程圖示

簡述上圖的訪問邏輯：

基於user-key拼接出metaKey，讀取metaKey的value中的uuid。
基於uuid拼接出dataKey，基於TiKV的字典序遍歷機制獲取uuid下的所有member。

1.1.3 過期&GC設計

對標Redis，目前在user-key層面滿足過期的需求。

因為存在過期的資料，Redis基於過期的hash進行儲存。但是如果磁碟KV在一個namespace下使用一個value存放過期的資料，顯然在EXPIRE等指令下存在效能問題。因此，這裡會有獨立的編碼支援過期機制。

鑑於過期的資料可能無法及時刪除（例如SET中的元素），對於這型別的資料需要一種GC的機制，把資料完全清空。

（1）編碼設計

針對過期以及GC（後續會在機制中詳細說），需要額外的編碼機制，方便過期和GC機制的查詢，處理。

過期編碼設計

為了可以方便地找到過期的key（下稱expireKey），基於字典序機制，優先把過期時間的位置排到前面，方便可以更快地得到expireKey。

編碼格式如下：

圖7：expireKey編碼設計圖示

其中：

expire-key-prefix：標識該key為expireKey，使用固定的字串標識
slot：4個位元組，標識slot值，對user-key進行hash之後對256取模得到，方便併發掃描的時候執行緒可以分割槽掃描，減少同key的事務衝突
expire-time：標識資料的過期時間
user-key：方便在遍歷過程中找到user-key，對expireKey做下一步操作

GC編碼設計

目前除了STRING型別，其他的型別因為如果在一次過期操作中把所有的元素都刪除，可能會存在問題：如果一個user-key下面的元素較多，過期進度較慢，這樣metaKey可能會長期存在，佔用空間更大。

因此使用一個GC的key（下稱gcKey）空間，安排其他執行緒進行掃描和清空。

編碼格式如下：

圖8：gcKey編碼設計圖示

（2）機制描述

基於前面的編碼，可以對Tula內部的過期和GC機制進行簡述。

因為過期和GC都是基於事務介面，為了減少衝突，Tula的leader會進行一些後臺的任務進行過期和GC。

過期機制

因為前期已經對過期的user-key進行了slot分開，expireKey天然可以基於併發的執行緒進行處理，提高效率。

圖9：過期機制處理流程圖示

簡述上圖的過期機制：

拉起各個過期作業協程，不同的協程基於分配的slot，拼接協程下的expire-key-prefix，掃描expireKey
掃描expireKey，解析得到user-key
基於user-key拼接得到metaKey，訪問metaKey的value，得到uuid
根據uuid，新增gcKey
新增gcKey成功後，刪除metaKey

就目前來說，過期速度較快，而且key的量級也不至於讓磁碟KV存在容量等過大負擔，基於hash的過期機制目前表現良好。

GC機制

目前的GC機制比較落後：基於當前Tula的namespace的GC字首（gc-key-prefix），基於uuid進行遍歷，並且刪除對應的dataKey。

圖10：GC機制處理流程圖示

簡述上圖的GC機制：

拉起一個GC的協程，掃描gcKey空間
解析掃描到的gcKey，可以獲得需要GC的uuid
基於uuid，在dataKey的空間中基於字典序，刪除對應uuid下的所有dataKey

因此，GC本來就是在expire之後，會存在一定的滯後性。

並且，當前的GC任務只能單執行緒操作，目前來說很容易造成GC的遲滯。

1.2 問題描述

1.2.1 問題現象

業務側多次反饋，表示視窗資料（定期刷入重複過期資料）存在的時候，磁碟KV佔用的空間特別大。

我們使用工具單獨掃描對應的Tula配置namespace下的GC資料結合，發現確實存在較多的GC資料，包括gcKey，以及對應的dataKey也需要及時進行刪除。

1.2.2 成因分析

現網的GC過程速度比不上過期的速度。往往expireKey都已經沒了，但是gcKey很多，並且堆積。

這裡的問題點在於：前期的設計中，gcKey的編碼並沒有像expireKey那樣提前進行了hash的操作，全部都是uuid。

如果有一個類似的slot欄位可以讓GC可以使用多個協程進行併發訪問，可以更加高效地推進GC的進度，從而達到滿足最佳化GC速度的目的，視窗資料的場景可以得到較好的處理。

下面結合兩個機制的優劣，分析存在GC堆積的原因。

圖11：GC堆積成因圖示

簡單來說，上圖的流程中：

過期的掃描速度以及處理速度很快，expireKey很快及時的被清理並且新增到gcKey中
GC速度很慢，新增的gcKey無法及時處理和清空

從上圖分析可以知道：如果視窗資料的寫入完全超過的GC的速度的話，必然導致GC的資料不斷堆積，最後導致所有磁碟KV的儲存容量不斷上漲。

二、最佳化

2.1 目標

分析了原始的GC機制之後，對於GC存在滯後的情況，必然需要進行最佳化。

如何加速GC成為磁碟KV針對視窗資料場景下的強需求。

但是，畢竟TiKV叢集的效能是有上限的，在進行GC的過程也應該照顧好業務請求的表現。

這裡就有了最佳化的基本目標：在不影響業務的正常使用前提下，對儘量減少GC資料堆積，加速GC流程。

2.2 實踐

2.2.1 階段1

在第一階段，其實並沒有想到需要對GC這個流程進行較大的變動，看可不可以從當前的GC流程中進行一些簡單調整，提升GC的效能。

分析

GC的流程相對簡單：

圖12：GC流程圖示

可以看到，如果存在gcKey，會觸發一個批次的刪除gcKey和dataKey的流程。

最初設計存在sleep以及批次的原因在於減少GC對TiKV的影響，降低對現網的影響。

因此這裡可以調整的範圍比較有限：按照批次進行控制，或者縮短批次刪除之間的時間間隔。

嘗試

縮短sleep時間（甚至縮短到0，去掉sleep過程），或者提高單個批次上限。

結果

但是這裡原生sleep時間並不長，而且就算提高批次個數，畢竟單執行緒，提高並沒有太大。

小結

原生GC流程可變動的範圍比較有限，必須打破這種侷限才可以對GC的速度得以更好的最佳化。

2.2.2 階段2

第一階段過後，發現原有機制確實侷限比較大，如果需要真的把GC進行加速，最好的辦法是在原有的機制上看有沒有辦法類似expireKey一樣給出併發的思路，可以和過期一樣在質上提速。

但是當前現網已經不少叢集在使用磁碟KV叢集，併發提速必須和現網存量key設計一致前提下進行調整，解決現網存量的GC問題。

分析

如果有一種可能，更改GC的key編碼規則，類似模擬過期key的機制，新增slot位置，應該可以原生滿足這種多協程併發進行GC的情況。

但是基於當前編碼方式，有沒有其他辦法可以較好地把GC key分散開來？

把上述問題作為階段2的分析切入點，再對當前的GC key進行分析：

圖13：gcKey編碼設計圖示

考慮其中的各個欄位：

namespace：同一個磁碟KV下GC空間的必然一致
gc-key-prefix：不管哪個磁碟KV的欄位必然一致
dbid：現網的磁碟KV都是基於叢集模式，dbid都是0
uuid：對映到對應的dataKey

分析下來，也只有uuid在整個gcKey的編碼中是變化的。

正因為uuid的分佈應該是足夠的離散，此處提出一種比較大膽的想法：基於uuid的前若干位當作hash slot，多個協程可以基於不同的字首進行併發訪問。

因為uuid是一個128bit長度（8個byte）的內容，如果拿出前面的8個bit（1個byte），可以對映到對應的256個slot。

嘗試

基於上述分析，uuid的前一個byte作為hash slot的標記，這樣，GC流程變成：

圖14：基於uuid劃分GC機制圖示

簡單描述下階段2的GC流程：

GC任務使用協程，分成256個任務
每一個任務基於字首掃描的時候，從之前掃描到dbid改成後續補充一個byte，每個協程被分配不同的字首，進行各自的任務執行
GC任務執行邏輯和之前單執行緒邏輯保持不變，處理gcKey以及dataKey。

這樣，基於uuid的離散，GC的任務可以拆散成併發協程進行處理。

這樣的優點不容置疑，可以較好地進行併發處理，提高GC的速度。

結果

基於併發的操作，GC的耗時可以縮短超過一半。後續會有同樣條件下的資料對比。

小結

階段2確實帶來一些突破：再保留原有gcKey設計的前提下，基於拆解uuid的方法使得GC的速度有質的提高。

但是這樣會帶來問題：對於dataKey較多（可以理解為一個HASH，或者一個SET的元素較多）的時候，刪除操作可能對TiKV的效能帶來影響。這樣帶來的副作用是：如果併發強度很高地進行GC，因為TiKV叢集寫入（無論寫入還是刪除）效能是一定的，這樣是不是可能導致業務的正常寫入可能帶來了影響？

如何可以做到兼顧磁碟KV日常的寫入和GC？這成了下一個要考慮的問題。

2.2.3 階段3

階段2之後，GC的速度是得到了較大的提升，但是在測試過程中發現，如果在過程中進行寫入，寫入的效能會大幅度下降。如果因為GC的效能問題忽視了現網的業務正常寫入，顯然不符合線上業務的訴求。

磁碟KV的GC還需要一種能力，可以調節GC。

分析

如果基於階段2，有辦法可以在業務低峰期的時候進行更多的GC，高峰期的時候進行讓路，也許會是個比較好的方法。

基於上面的想法，我們需要在Tula層面可以比較直接地知道當前磁碟KV的效能表現到底到怎樣的層面，當前是負荷較低還是較高，應該用怎樣的指標去衡量當前磁碟KV的效能？

嘗試

此處我們進行過以下的一些摸索：

基於TiKV的磁碟負載進行調整
基於Tula的時延表現進行調整
基於TiKV的介面效能表現進行調整

暫時發現TiKV的介面效能表現調整效果較好，因為基於磁碟負載不能顯式反饋到Tula的時延表現，基於Tula的時延表現應該需要蒐集所有的Tula時延進行調整（對於同一個TiKV叢集接入多個不同的Tula叢集有潛在影響），基於TiKV的介面效能表現調整可以比較客觀地得到Tula的效能表現反饋。

在階段1中，有兩個影響GC效能的引數：

sleep時延
單次處理批次個數

加上階段2併發的話，會有三個可控維度，控制GC的速度。

調整後的GC流程如下：

圖15：自適應GC機制圖示

階段3對GC新增自適應機制，簡述如下：

①開啟協程，蒐集TiKV節點負載
發現TiKV負載較高，控制GC引數，使得GC緩慢進行
發現TiKV負載較低，控制GC引數，使得GC激進進行
②開啟協程，進行GC
發現不需要GC，控制GC引數，使得GC緩慢進行

結果

基於監控表現，可以明顯看到，GC不會一直強制佔據TiKV的所有效能。當Tula存在正常寫入的時候，GC的引數會響應調整，保證現網寫入的時延。

小結

階段３之後，可以保證寫入和但是從TiKV的監控上看，有時候GC並沒有完全把TiKV的效能打滿。

是否有更加高效的GC機制，可以繼續提高磁碟KV的GC效能？

2.2.4 階段4

基於階段3繼續嘗試找到GC效能更高的GC方式。

分析

基於階段3的最佳化，目前基於單個節點的Tula應該可以達到一個可以較高強度的GC，並且可以給現網讓路的一種情況。

但是，實際測試的時候發現，基於單個節點的刪除，速度應該還有提升空間（從TiKV的磁碟IO可以發現，並沒有佔滿）。

這裡的影響因素很多，例如我們發現client-go側存在獲取tso慢的一些報錯。可能是使用客戶端不當等原因造成。

但是之前都是基於單個Tula節點進行處理。既然每個Tula都是模擬了Redis的叢集模式，被分配了slot區間去處理請求。這裡是不是可以借鑑分片管理資料的模式，在GC的過程直接讓每個Tula管理對應分片的GC資料？

這裡先review一次最佳化階段2的解決方式：基於uuid的第一個byte，劃分成256個區間。leader Tula進行處理的時候基於256個區間。

反觀一個Tula模擬的分片範圍是16384（0-16383），而一個byte可以表示256（0-255）的範圍。

如果使用2個byte，可以得到65536（0-65535）的範圍。

這樣，如果一個Tula可以基於自己的分片範圍，對映到GC的範圍，基於Tula的Redis叢集模擬分片分佈去做基於Tula節點的GC分片是可行的。

假如某個Tula的分片是從startSlot到endSlot（範圍：0-16383），只要經過簡單的對映：

startHash = startSlot* 4
endHash = （endSlot + 1）* 4 - 1

基於這樣的對映，可以直接把Tula的GC進行分配，而且基本在最佳化階段2中無縫銜接。

嘗試

基於分析得出的機制如下：

圖16：多Tula節點GC機制圖示

可以簡單地描述最佳化之後的GC流程：

① 基於當前拓撲劃分當前Tula節點的startHash與endHash
② 基於步驟1的startHash與endHash，Tula分配協程進行GC，和階段2基本一致：
GC任務使用協程，分成多個任務。
每一個任務基於字首掃描的時候，從之前掃描到dbid改成後續補充2個byte，每個協程被分配不同的字首，進行各自的任務執行。
GC任務執行邏輯和之前單執行緒邏輯保持不變，處理gcKey以及dataKey。

基於節點分開之後，可以滿足在每個節點併發地前提下，各個節點不相干地進行GC。

結果

基於併發的操作，GC的耗時可以在階段2的基礎上繼續縮短。後續會有同樣條件下的資料對比。

小結

基於節點進行併發，可以更加提高GC的效率。

但是我們在這個過程中也發現，client-go的使用上可能存在不當的情況，也許調整client-go的使用後可以獲得更高的GC效能。

三、最佳化結果對比

我們基於一個寫入500W的SET作為寫入資料。其中每一個SET都有一個元素，元素大小是4K。

因為階段2和階段4的提升較大，效能基於這兩個進行對比：

表1：各階段GC耗時對照表

可以比較明顯地看出：

階段2之後的GC時延明顯縮減
階段4之後的GC時延可以隨著節點數的增長存在部分縮減

四、後續計劃

階段4之後，我們發現Tula的單節點效能應該有提升空間。我們會從以下方面進行入手：

補充更多的監控專案，讓Tula更加可視，觀察client-go的使用情況。
基於上述調整跟進client-go在不同場景下的使用情況，嘗試找出client-go在使用上的瓶頸。
嘗試調整client-go的使用方式，在Tula層面提高從指令執行，到GC，過期的效能。

五、總結

回顧我們從原來的單執行緒GC，到基於編碼機制做到了多執行緒GC，到為了減少現網寫入效能影響，做到了自適應GC，再到為了提升GC效能，進行多節點GC。

GC的效能提升階段依次經歷了以下過程：

單程式單協程
單程式多協程
多程式多協程

突破點主要在於進入階段2（單程式多協程）階段，設計上的困難主要來源於：已經存在存量資料，我們需要兼顧存量資料的資料分佈情況進行設計，這裡我們必須在考慮存量的gcKey存在的前提下，原版gcKey的編碼設計與基於字典序的遍歷機制對改造造成的約束。

但是這裡基於原有的設計，還是有空間進行一些二次設計，把原有的問題進行調優。

這個過程中，我們認為有幾點比較關鍵：

在第一次設計的時候，應該從多方面進行衡量，思考好某種設計會帶來的副作用。
在上線之前，對各種場景（例如不同的指令，資料大小）進行充分測試，提前發現出問題及時修正方案。
已經是存量資料的前提下，更應該對原有的設計進行重新梳理。也許原有的設計是有問題的，遵循當前設計的約束，找出問題關鍵點，基於現有的設計嘗試找到空間去調整，也許存在調優的空間。