目录
1. 整体架构
文件类型
文件组织结构
2. Flush
3. Compaction
4. Write Stall
RocksDB是facebook开发的一款高性能的kv数据库，源自于LevelDB，并且针对闪存进行了良好的优化。
RocksDB内部基于LSM tree的结构，LSM（Log-structured Merge Tree，日志结构化的合并书），核心在于写入时先将数据缓存在内存中，然后定时刷入底层存储，这样做的优点是提供很快的写入速度，因为将大量的随机写变成了批量的顺序写。
简单介绍一下RocksDB的文件类型、总体结构和写流程等。下文中图片大多源自RocksDB的官方文档，想了解可以自行翻阅。
RocksDB Wiki - 《RocksDB Document（20191008）》
1. 整体架构
文件类型
RocksDB的文件类型主要有MemTable，SST，WAL（写前日志，对应log文件），此外还有MANIFEST文件存储元信息，Current文件指向当前版本，以及OPTION文件，LOCK，IDENTITY文件等等。本文主要介绍RocksDB的compaction和flush，以及涉及到的MemTable，SST文件。
文件组织结构
RocksDB的文件整体结构分为内存和外存两部分，MemTable存储在内存中，SST和WAL在外存中。MemTable和SST类似，都是存储kv数据的内部有序文件，是存储数据的基本单位，RocksDB中大小默认是64MB。
内存有几个MemTables接受和存储KV对。 当一个活跃MemTable被填满时，它变成一个immutable MemTable，新的kv将被写入另一个MemTable。而写满了的MenTable将被刷入外存中成为SST，这个过程称为Flush。
外存中的SSTs被划分在了不同的level：L0, L1, L2......Ln，level的大小从上(L0)到下(Ln)成倍数增长，即Ln+1的大小是Ln的x倍，RocksDB中默认为10x。除了L0之外，一个level都是整体有序的，无论是SST内部还是相邻SST之间。而L0中，不同的SST之间的key值范围是可以重合的。L0接受从内存Flush下来的文件，而Compaction使用归并排序的方式将数据往下层放，从而保持LSM树的结构稳定。
Rocksdb的Flush和Compaction都通过后台线程触发，Rocksdb通过线程池管理这些后台线程，通常flush的线程池优先级高于compaction。参数max_background_jobs、max_background_compactions、max_background_flushes用来限制这些后台线程的最大数量。
2. Flush
写操作不会造成立即的数据持久化，而是用内存吸收了写入的数据，当内存中的数据到达一定量后，再将它们一次性下刷到持久性存储中。
一个memtable的大小超过write_buffer_size（默认64MB）
满足触发条件时，将调用优先级为HIGH的后台线程来进行新创建的flush工作，将一个imutable写入L0中。RocksDB不用对这个MemTable做过多调整，因为L0中的文件之间是无序的，可以将MemTable中的kv稍做整理，去掉无效kv后直接写入L0中。
3. Compaction
Compaction操作的大体过程是在Lk中选取SST，然后再选取Lk+1中有重叠的SST文件，使用归并排序合并到一起后再放入Lk+1中。由于L0的特殊性，Compaction也分为两种：L0和非L0.
（1）Level 0
触发条件：文件个数到达level0_file_num_compaction_trigger，默认为4。
压缩方式：选取所有key范围重合的文件，合并到L1，一般会选取所有文件，因为L0无序。
L0 Compaction
（2）Level n，n>1
触发条件：文件总大小到达MaxBytesForLevel(level最大阈值)。阈值选取分为静态值预设和动态调整两种方式，动态调整时，RocksDB会算出所有文件大小总和，然后再计算各层相应的大小。
压缩方式：选取至少一个SST，一般从最大的选起，然后在L(n+1)中选取key值范围重合的sst文件，并合并到L(n+1)中。 Note：1. 触发条件中的总大小不包含已经决定要合并到下层的文件大小，因为它马上就不在这一层了；2. 选取L(n+1)中的文件时，注意不能有正在压缩的文件，这是compaction能并行的基本条件。
Ln Compaction
那么如果有多个level超过限制怎么办？RocksDB通过计算score，即通过文件大小（或个数）除以阈值，获得比例值。score值越大，优先级越高。
subcompaction：RocksDB中Flush和Compaction允许并行，从而加快了压缩速率，然而由于L0的Compaction通常选取了所有SST，导致不能同时进行多个Compaction线程，因此L0的压缩速率可能成为系统瓶颈。因此，RocksDB从单个compaction内部并行的角度设计了subcompaction机制。
subcompaction示意
当使用subcompaction时，一个compaction线程的工作函数，会将key range分为若干份，每个sub-compaction处理其中一份，并创建相应的子线程来运行。具体是如何做切割的暂时没有研究。在一般情况下，subcompaction开关是关闭的，因为它是为了解决L0 compaction太慢的问题而提出的方案。
4. Write Stall
根据RocksDB官方给出的文档， 当rocksdb认定磁盘压缩的速度跟不上写入速度时，会主动减慢write速率，甚至停止。Performance - Write Stalls - 《RocksDB Document（20191008）》
触发条件：
- 内存写满：memtable个数达到max_write_buffer_number。
- L0文件个数达到level0_slowdown_writes_trigger/ level0_stop_writes_trigger
- pending_compaction_bytes（等待compaction的文件总大小）到达soft_pending_compaction_bytes/ hard_pending_compaction_bytes
