Nutanix 是一家做超融合的云计算厂商，实话，我之前对这家公司是一无所知，但在 2018 年 RocksDB meetup 上面，他们做了一个如何在 RocksDB 支持 coroutine read 以及 async write 的 talk 之后，我突然对这家厂商有了兴趣。佩服他们对 RocksDB 有非常深的研究，顺带在 Scholar 上面查了查，然后又发现了 TRIAD: Creating synergies between memory, disk and log in log structured key-value stores 这篇 Paper，觉得有必要整理下他们公司对 RocksDB 的研究了。
需要注意，下面的东西只是根据 Nutanix 公开的 talk 和 paper 做的一些调研以及猜想，具体他们怎么做的，我其实是不清楚的。
Filter + Async I/O
对于 RocksDB 来说，它的读写 I/O 都是同步的，大家都知道，一般同步的东西，代码写起来是挺简单，但性能其实并不是特别的高效。所以 RocksDB 的 team 一直想引入 Async I/O，也有了一些讨论，也有了一些 PR，但无奈改动太大了。
Nutanix 采用了另一种方案来支持 Async I/O，也就是使用 coroutine，而且对 RocksDB core 几乎代码没有改动。
原理也比较简单，因为 RocksDB 提供了比较好的抽象，对于文件的操作，都是使用一个 Env 对外提供的，所以只需要实习一个自己的 Env，就能控制 RocksDB 的文件读写了。
Nutanix 实现了一个自己的应用线程池，类似于 Folly 的 Fibers 库，然后实现了一个 Async I/O 的 thread pool，用来提交和处理 RocksDB 的 I/O 请求，然后这个 AIO pool 再去跟底层真正的 AIO 交互。
因为他们没有透漏更多，我猜想 Nutanix 的流程应该是：
- 操作跑在一个单线程上面，基于 Fibers
- RocksDB 需要读取某个文件的数据
- RocksDB 将请求发给 AIO thread pool
- 挂起当前的 coroutine
- AIO pool 发给底层的 AIO
- 等 I/O 处理结束在重新 resume 挂起的 coroutine 继续处理
其实这个跟通常的 coroutine 方式差不多，Nutanix 在 talk 里面说到对于单个线程，吞吐能提升 8 倍，还是很猛的一个数字了。
Async Write
上面提到的主要是 Nutanix 对于 Async I/O 的优化，在写入上面，他们也做了优化。
对于 LSM 这种数据结构来说，一次 Write，我们会先将数据 append 到 WAL 上面，然后在写入 memtable。RocksDB 支持多线程写，虽然它提供了 lock-free 的 memtable，但在 append WAL 仍然是不可能做到多线程并发的。所以 RocksDB 做了一些优化。一个是会选出一个 leader 线程，收集其他所有线程的写入，做个 batch，批量写入 WAL。另外就是引入了 pipeline 机制，一个线程先写 WAL，然后写 memtable，这时候另外的线程可以写 WAL 了。
虽然有这些优化，但对于 write 来说，仍然可以认为是同步的，Nutanix 这里引入了 async write，其实原理很简单，就是在 write 的时候带上一个 callback，内部启动了一个新的 leader 线程用来收集数据，batch 写入，然后等写入成功之后调用 callback。这里，Nutanix 额外提到使用了 direct I/O 来操作 WAL，这个还是比较有意思的，因为我以前一直以为对于 append 这种 I/O 操作，direct I/O 其实没啥太大的作用，所以也不知道他们是如何实现的。
基于这个优化，Nutanix 说写入提升了 3 到 4 倍，latency 减少了 2 倍，这个已经很猛了。
TRIAD
最后再来聊聊 TRIAD 这篇论文，这里来个小插曲，Facebook 的技术大佬 Mark 也提到了这篇 Paper，他说到之前竟然没看到这篇文章（毕竟是 2017 年发布的），我猜想他其实之前也没怎么关注 Nutanix，然后也是因为 RocksDB meetup 知道了，然后在 Google 出来的。。。
TRIAD 的原理还是非常简单的，对于一些热点频繁更新的数据，在 Memtable flush 到 Level 0 的时候，并不会 flush 到 Level 0，而是重新写回到 memtable，当然为了保证数据安全，会额外将这些数据写入到一个 log 里面。
在 Memtable 里面，每个 key 会有额外的 4 字节空间来统计 key 的频率，然后在 flush 的时候统计出最 hot 的 k 个 key。现在的算法比较简单，只要大于平均频率的 key 就是 hot key，这个算法其实在多数场景下面都是有效的。
对于 Level 0 和 Level 1 compaction，TRIAD 采用了 Hyperloglog 来计算两层之间的重叠情况，如果如果有足够的重叠了，就触发 compaction，否则则是延迟触发。计算重叠的公式为 UniqueKeys(file-1, file-2, ... file-n) / sum( Keys( file-i ) )，其中 Keys( file-i ) 表明是第 I 个 SST 的总的 key 的个数，而 UniqueKeys 则是估算的所有 SST 的唯一 key 的个数。
对于 LSM 来说，一个被刷到 Level 0 的 memtable，通常数据其实也存在 WAL 里面，所以 TRIAD 做了一些改进，在 flush 到 Level 0 的时候，只是将一个 index（CL-SSTable） 刷到了 Level 0，这样通过 index 就能在 WAL 找到对应的数据了。然后在 Level 0 compacted 到 Level 1 的时候，WAL 才会被删除。
关于 TRIAD，大家可以直接去看源码。
总结
上面只是一些我自己的理解，直观的感受就是 Nutanix 这家公司在 RocksDB 上面也做了很多东西，但网上能 Google 出来的东西挺少的。对于我们来说，这些优化如果 RocksDB 能引入那当然最好，如果不能，短期对我们意义不大，毕竟我们现在没太多的人力去开发相关的东西，如果你对这块感兴趣，欢迎联系我 tl@pingcap.com。
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