出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45652076
作者：温正湖（任职于网易杭州研究院，从事数据库内核开发）
MyRocks是一种经过空间和写性能优化的MySQL数据库，为您业务的数据库选型提供一种靠谱的选择。本文主要介绍什么是MyRocks，包括其功能特性，重点讲解MyRocks相比InnoDB的优势，详细分析MyRocks适用的各种场景。
RocksDB是FaceBook基于Google开源的LevelDB实现的，使用LSM(Log-Structure Merge）树来存储数据。Facebook开发工程师对RocksDB进行了大量的开发，使其符合MySQL的插件式存储引擎框架的要求，移植到了MySQL上，并称之为MyRocks。MyRocks支持基于SQL的数据读写、锁机制、MVCC、事务、主从复制等MySQL绝大部分功能特性。从使用习惯考虑，使用MyRocks还是使用MySQL/InnoDB并没有多大区别。
经过4年多的发展，MyRocks已经成熟，开源的MySQL分支版本Percona和MariaDB已将MyRocks迁移到自己的MySQL分支中，InnoSQL作为网易的MySQL分支，目前也已支持MyRocks，具体版本为InnoSQL 5.7.20-v4，在开源的MyRocks代码基础上，我们对其做了功能优化增强、bugfix，并支持对其进行本地和远程在线物理备份。下面先简要介绍MyRocks特性，让大家对其有个基本认识。由于MyRocks只是将InnoDB替换为RocksDB，所以MySQL Server层的逻辑并没有多大变化，包括SQL解析和执行计划，基于Binlog的多线程复制机制等。我们讨论的焦点主要是存储引擎层，也就是RocksDB上。
本文主要包括3个部分：首先是通过RocksDB读写流程来介绍其整体框架、存储后端和功能特性；接着分多维度分析其与InnoDB的不同点，这些差别所带来的的好处；最后分析RocksDB的这些优势能够用在哪些业务场景上。文章较长，大家可以挑自己感兴趣的部分食用。
RocksDB读写流程
写流程
上图所示为RocksDB的写请求示意图，一个事务的修改在提交前先写入事务线程自身的WriteBatch中（在上图示例中事务仅执行一个Put操作，那么WriteBatch中仅有该Put），在提交时被写入RocksDB位于内存中的MemTable中，MemTable本质上是一个SkipList，里面缓存的记录是有序的。和InnoDB一样，事务更改的数据（WriteBatch）在提交前也会先写Write Ahead Log（WAL），事务提交后，只需保证WAL已经持久化即可，MemTable中数据不需要写入磁盘上的数据文件中。当MemTable大小达到阈值后（比如32MB），RocksDB会产生新的MemTable，原来的MemTable会变为只读状态（Immutable），不再接收新的写入操作。Immutable MemTable会被后台的Flush线程dump成一个sst文件。在磁盘上，RocksDB通过一个个sst文件来保存数据，一个个log文件保存WAL日志。在磁盘上，sst文件是分层的，每层多有一到多个sst文件，文件大小基本固定，层级越大，该层的文件数量越多，意味着该层允许的总大小越大，如下图所示。
一般情况下，从内存中dump出来的文件放在Level0，Level0层的各个sst文件其保存的记录区间是可能重合的，比如sst1保存了1.4.6.9，sst2保存了5.6.10.20。由于采用LSM树技术存储数据，所以一条记录会有多个版本，比如sst1和sst2都有记录6，只不过sst2中的版本更新。同样的，不同层级间也会存在相同记录的不同版本。跟Level0不同，Level1及更高层级的sst文件，同层的sst文件相互间不会有相同的记录。
Compaction机制
既然存在多个不同的记录版本，那么就需要有个机制进行版本合并，这个机制就是Compaction。
上图就是一个Level0的Compaction，将一到多个Level0的文件跟Level1的文件进行compaction的过程。不管是将内存的MemTable dump到sst文件，还是sst文件之间的Compaction，从IO角度都是顺序读写，这不管在SSD还是HDD上都是有利的，对于HDD可以发挥顺序性能远高于随机性能的特点，对于SSD，可以避免随机写带来的Flash介质写放大效应。
读流程
聊完了RocksDB写流程，我们再来看下跟读相关的组件。如下所示：
数据库中的读可分为当前读和快照读，所谓当前读，就是读取记录的最新版本数据，而快照读就是读指定版本的数据。在此我们仅讨论当前读，快照读可做类似的分析。由于采用LSM树存储结构，所以RocksDB的读操作跟InnoDB有较大的不同，这是由于LSM可能存在多个记录的版本（且不像InnoDB那样前后版本有指针相连），且无法通过（严格意义上）的二分查找。因此，在RocksDB中引入Bloom Filter（布隆过滤器）来进行读路径优化，在RocksDB中Bloom Filter可以选择三种不同的方式，分别是基于data block的、基于partition的和基于sst文件的，Bloom Filter可以用来判断所需查找的key一定不在某个block/partition/sst中。RocksDB默认基于data block，其粒度最小。
接下来结合上面2张图简要分析RocksDB读流程。一个Get(key=bbb)请求首先在当前MemTable中通过Bloom Filter查找，若未命中，在进一步到只读MemTable，如果还未命中，说明该key-vaule或者在磁盘sst文件中，或者不存在。所以需要搜索每个sst文件的元数据信息，找出所有key区间包含所请求key值的sst文件。并根据层级从小到大进行查询。对于每个sst文件，通过Bloom Filter进一步查找，若命中，则将sst文件中的data block读入BlockCache，通过二分法在block内部进行遍历查找，最后返回对应key或NotFound，如下图所示。
RocksDB列族
在RocksDB中列族（Column Family）就是在逻辑上独立的一棵LSM树，每个列族都有自己独立的MemTable，所有列族共享一份WAL日志。sst文件的Compaction是以列族为粒度进行的。
默认情况下一个MyRocks实例包括2个列族，分别为用于存放系统元数据的_system_和用于存放所有用户创建的表数据的default。当然，用户在定义表的时候，可以通过在索引后面加备注（comment）来声明该索引使用的列族名，下面的例子即将rdbtable的主键和唯一索引都放在独立的列族cf_pk和cf_uid上。
CREATE TABLE "rdbtable" (
"id" bigint(11) NOT NULL COMMENT '主键',
"userId" bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户ID',
PRIMARY KEY ("id") COMMENT 'cf_pk',
UNIQUE KEY "uid" ("userId") COMMENT 'cf_uid',
) ENGINE=ROCKSDB DEFAULT CHARSET=utf8
MyRocks主要功能特性
并发控制
MyRocks基于行锁（row locking）实现事务并发控制，锁信息都保存在内存中。MyRocks支持shared和exclusive行锁，MyRocks在事务中执行更新时使用RocksDB库进行锁管理。可通过设置unique_check=0来屏蔽行锁和唯一键检查，这样在批量导入数据时会提高性能，但使用时要注意数据key是否有重复，所以一般的高可用实例的从库关闭唯一性检查以加快Binlog回放速度。目前MyRocks还没有实现gap锁，存在幻读问题（phantom read），这与标准的RR隔离级别一样，但弱于InnoDB的RR。
事务隔离级别
MyRocks目前支持2种事务隔离级别：read committed（RC）、repeatable reads（RR）。MyRocks使用快照（snapshot）实现这两种隔离级别，在repeatable reads中，snapshot在整个事务中持有，事务中的语句将看到一致的数据。在read committed隔离级别中，snapshot将被每个语句持有，因此SQL语句可以看见该语句执行前的对数据库的修改。与绝大多数数据库实现一样，在RR隔离级别下snapshot是在事务执行第一条sql时获取而不是事务开始时（begin/start）获取。
与InnoDB相同，MyRocks支持基于MVCC的快照读，快照读无需加锁。MVCC通过RocksDB快照实现，方法类似于InnoDB的read view。
备份与恢复
与InnoDB一样，MyRocks支持进行在线物理备份和逻辑备份。逻辑备份通过mysqldump或mydumper等现有MySQL备份工具。物理备份则通过MyRocks实现的myrocks_hotbackup工具进行远程备份，或者使用mariadb提供的mariabackup工具进行本地备份。
与InnoDB的比较优势
熟悉MySQL的同学们都知道，InnoDB目前是在MySQL上占统治地位的存储引擎。其具备了一个关系型数据库存储引擎应该拥有的绝大部分特性，如强大而完整的事务机制等，MySQL官方已经将InnoDB作为MySQL不可分割的一部分，新加入的MySQL系统表均使用InnoDB而不是MyISAM。那么为什么Facebook不使用InnoDB而另起炉灶基于RocksDB开发MyRocks呢。显然，RocksDB肯定有他过人之处，下面将从多个维度进行对比分析。
更小的存储空间
先来看看InnoDB在存储空间利用上存在的问题，我们知道InnoDB是基于B+树的，避免不了树节点的SMO操作，下面是个叶子节点分裂示意图。
叶子节点Block1在插入user_id=31后触发了节点分裂条件，被从中间拆分为2个Block，每个块占用原Block1约一半的空间，显然每块的填充率不到50%，也就是说此时有一半内碎片。
对于顺序插入的场景，块的填充率较高。但对于随机场景，每个块的空间利用率就急剧下降了。反映到整体上就是一个表占用的存储空间远大于实际数据所需空间。
但基于LSM树的RocksDB不会有该问题，其每次数据插入、更新和删除都是在一个新的sst文件中追加写入，只需在文件内部保证有序即可，不需要通过检索找到B+树的全局有序的某个迁移位置插入或更新，这样就解决了B+树节点的填充率问题，提高了空间利用率。
更进一步，RocksDB的sst文件是分层的，上下层总大小比值最大了10，在大数据量情况下，最坏也只有约10%的空间放大，这相比InnoDB是个很大的提升。
此外，如上图所示，RocksDB在存储时对记录列采用前缀编码。对每行的元数据也采取类似的处理方式。这更进一步减小的所需的存储空间。
更高效的压缩方式
在之前的文章中我们介绍过InnoDB基于记录的压缩机制，大概的实现方式是将16KB页（Page）中每条记录的部分字段进行压缩，再将压缩后的所有记录按照指定的页大小进行存放。比如设置的key_block_size为8，即压缩后按照8KB进行存放，若压缩后页大小为5KB，则浪费了3KB的存储空间。InnoDB在MySQL 5.7版本引入透明页压缩，但仍存在上述的问题。
RocksDB在记录压缩时不是基于页的，无需按key_block_size进行对齐，只需每个sst文件在压缩后按照文件系统块大小（一般为4KB）对齐即可，每个数MB的sst文件对齐开销不超过4KB，远远小于InnoDB压缩的对齐开销。
综合比较，MyRocks相比InnoDB能够节省一半以上的存储空间。
旧版本回收优化
在对记录进行频繁更新的场景下，若存在长时间的一致性快照读，InnoDB会因为记录旧版本无法purge导致undo空间急剧增大。但RocksDB可以有效缓解还问题。下面通过一个示例进行说明。
假设对MySQL进行一致性逻辑备份，开启事务但还未对表t执行select操作前对该表主键为1值为0的记录进行100万次增一操作。根据原理，本次备份需要读到值为0的原始记录。
对于InnoDB，由于备份事务id小于更新100万次增一的事务id，因此，这100万个旧版本记录（即undo）都不会被purge，这意味着在对该记录进行备份时，需要执行100万次版本回溯，每次都是基于记录上的undo指针对undo页进行随机读，效率很低。
RocksDB针对InnoDB存在的旧版本记录purge问题进行了优化，假设原始记录的sequence number为2，该版本即为备份事务可见版本，对于比它更大的版本，在RocksDB将MemTable dump为sst文件，或对sst文件进行Compaction时会删除中间版本，仅保留当前活跃事务可见版本和记录最新的版本。这样既满足MVCC要求，又提高了快照读效率，同时也减少了需占用的存储空间。
更小的写放大
在InnoDB上，一次记录更新操作需要先将当时记录版本写到undo日志中用于进行事务回滚和MVCC（写undo页前也需要先写undo的redo），再写一份更新后记录的redo用于进行宕机恢复，然后才能将更新操作写到对应的数据页上（可能会触发B+树节点分裂），为了避免在刷盘时宕机导致数据页损坏，还需要再写一份到Doublewrite磁盘缓存中。
可以看出，一次更新需要写的东西非常多，特别的，如果是随机更新场景，在写数据页和Doublewrite时，写放大的比率是页大小/记录大小，非常惊人。
RocksDB写放大与其sst文件总层级相关，最坏的写放大情况约为（n-2）*10，其中n为总层数。显然，相比InnoDB会好很多。
写放大变小了，意味着有限的存储写能力能够得到更高效的发挥，可以说在达到存储IO性能瓶颈时，RocksDB能够写更多记录。
另一方面，RocksDB每次数据插入、更新和删除都是追加写入而不是原地更新。这样表现在存储后端上就全都是顺序写，没有随机写。对基于NAND Flash实现的SSD，在不考虑SSD内部对写放大优化的前提下，同样一块SSD，在RocksDB下能够比在InnoDB下用得更久。
更快的写入性能
前面已经提到，InnoDB对记录是原地更新的这意味着在随机DML场景下对每条记录操作都是随机写（即使对二级索引的先删除再写入新记录的情况，也是随机的），如下图所示。
而RocksDB不同，将随机写转换为顺序写，后台进行记录新旧版本合并的多线程Compaction也是批量的顺序写操作。对于批量插入场景，RocksDB也可以关闭记录唯一性检查来进一步加速数据导入速度。
在HDD上，这样的优化能够发挥机械盘顺序读写性能远优于随机读写的特点。即使在SSD上，这样的优化对数据库的性能也是有帮助的。
更小的主从延迟
相比InnoDB，RocksDB还提供了更多的从库DML优化选择。
由于在从库上能够并行回放的事务肯定是没有冲突的，也就是说不存在事务间的锁等待关系，所以，RocksDB引入了一个优化参数rpl_skip_tx_api用来调过对记录加锁等保障事务隔离性的操作，加快了事务回放速度。
类似的，针对从库上事务特点，可以跳过记录插入操作的唯一键约束检查，对于更新和删除操作，可以跳过记录查找操作，因为只要没有实现上的Bug，所操作的记录肯定是满足事务约束的。
其他InnoDB没有的特性
MyRocks在MySQL 5.6/5.7就实现了逆序索引，基于逆序的列族实现，显然，逆序索引不能使用默认的default列族。基于LSM特性，MyRocks还以很低的成本实现了TTL索引，类似于HBase。相比MongoDB遍历记录进行批量删除的TTL实现方式，LSM存储下的TTL特性除了需要保存时间戳外，没有额外的维护性能损耗代价，直接在Compaction时合并处理即可。
MyRocks适用场景
根据上面的描述，可以总结出MyRocks适用的业务场景，包括：
大数据量业务
相比InnoDB，RocksDB占用更少的存储空间，还具备更高的压缩效率，非常适合大数据量的业务。下图为Facebook公开的RocksDB与InnoDB空间占用对比。
下图为网上的RocksDB和InnoDB、TokuDB压缩对比数据
结合上图可以发现，RocksDB所需的存储空间远小于InnoDB，甚至比以高压缩比著称的TokuDB还要好一点。
在网易内部的业务测试中也得到了验证，某个热门业务的DDB实例由于数据量增长很快，DBA不得不频繁进行分表扩容操作。使用MyRocks替换InnoDB发现，启用压缩（key_block_size=8）的165GB的InnoDB单表，在MyRocks压缩下仅为51GB，该DDB实例一共有8个MySQL高可用实例，每个DBN包含10个InnoDB表，统计下来，替换MyRocks后实例所需存储空间从26TB降为不到9TB。这一方面节省了三分之二（约17TB）的存储开销，同时也延长了DBA需要分表扩容的周期，假设DBA之前需要每个季度进行一次扩容操作，现在只需要每三个季度扩容一次即可。
写密集型业务
MyRocks采用追加的方式记录DML操作，将随机写变为顺序写，非常适合用在有批量插入和更新频繁的业务场景。下图为阿里云发布的批量插入场景下的性能对比图，相比基于InnoDB的AliSQL，MyRocks获得了近一倍的性能提升。
在网易内部的某更新密集型业务场景下，也获得了较好的性能表现，除了有不弱于KV存储系统的写入性能外，在读性能上还占据了一定的优势。对比如下：
上图是在只读，1:1和2:1混合读写情况下，测试10分钟获取的结果，可以发现MyRocks在性能和延迟两个方面均有较好的表现。
上图是1:1混合读写和只写场景下，写性能和延迟情况。可以发现在20写并发情况下，MyRocks也有上佳的表现。
缓存持久化方案
由于MyRocks具有高效的空间利用率，相比InnoDB，同样大小的内存可缓存更多的数据量；相比pika等Redis替代方案，具有成熟的故障恢复机制和主从复制架构；此外其更低的复制延迟有利进行读能力扩展。因此，MyRocks也是较合适的Redis缓存替代方案。
替换TokuDB
相比TokuDB，RocksDB/LevelDB拥有毫不逊色的写入性能和压缩比，具有更好的读性能；作为存储引擎被MySQL、MongoDB、Kudu和TiDB等主流数据库系统所使用，有更好的开源社区支持，更快的问题定位和BugFix可能性，更具可读性的源码。在TokuDB越来越不被看好的情况下，MyRocks可用于替换目前线上的TokuDB实例。
低成本低延迟从库
MyRocks的较好的写入性能，再配合从库针对性参数优化，可实现比InnoDB更低的复制延迟。再加上更小的存储空间占用优势，适合用于搭建特殊用途的从库，比如防止线上数据误删除的延迟从库，用于进行大数据统计和分析的从库等。
总结
总的来说，相比InnoDB，MyRocks占用更少的存储空间，能够降低存储成本，提高热点缓存效率；具备更小的写放大比，能够更高效利用存储IO带宽；将随机写变为顺序写，提高了写入性能，延长SSD使用寿命；通过参数优化降低了主从复制延迟。因此，在数据量大、写密集型等业务场景下非常适用。此外，作为同样的MySQL写和空间优化方案，MyRocks具有更好的社区生态，适合用于替换TokuDB实例。MyRocks高效的缓存利用率，成熟的故障恢复和主从复制机制，使得其也可以作为Redis的持久化方案。
参考资料：
1、RocksDB实现分析 http://ks.netease.com/blog?id=10818
2、RocksDB wiki https://github.com/facebook/rocksdb/wiki
3、Facebook、Percona、Alibaba公开的RocksDB相关文档和PPT
全文完。
Enjoy Linux & MySQL :)
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来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4290521/blog/4667514