| 导语 对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？ 如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状态？
RocksDB是基于LSM结构的K-V存储引擎，由于数据文件采用Append Only方式写入，而对于过期的数据、重复的数据必然会存在有多份副本，这部分数据通过Compact的方式进行逐步的清理。
那么这里好奇的提出几个问题，由这几个问题引出下文：
- RocksDB是如何进行Compact 的？
- Compact的时候这些文件是如何进行选择的？
- Compact在什么时候、或者什么条件下触发？
- 对于Compact我们能知道哪些信息？通过TRedis怎么查看这部分信息？
- 有哪些参数可以控制或者影响到Compact
由于我们的TRedis底层采用RocksDB存储引擎进行持久化，底层数据文件采用分层的方式管理，故这里讨论的Compact 基于Level Compact 。
数据怎么来？我们调用TRedis接口进行写数据时，数据会先写入到内存中的Memtable里边，当Memtable写满后会写入下一个Memtable，Memtable采用Skiplist结构以此保证数据按照Key的字典序进行排序，同时这个Memtable会被后台线程刷到磁盘文件–Level-0，当Level-0文件个数达到一定数量，Compact线程可能会进行Compact，由此产生Level-1，当Level-1文件总大小达到一定大小后， Compact线程可能会进行Compact，由此产生Level-2，…….
RocksDB对每一层的处理规则不太一样，由于Level-0层的数据直接由Memtable dump得到，从而不能保证Level-0层的每个文件Key的范围不能有交集，故对Level-0层的会进行特殊处理，而对于Level-1+层处理规则一样。
Level-0 层的文件在不停的从Memtable 中dump出来，那么何时才会把这些Level-0层的文件合并到Level-1 ？
RocksDB对对每一层进行打分，分数从0~1000000，这个分数的大小决定了进行Compact 的优先级，分数越大，越先进行Compact。
那么这个分数如何计算出来？
- 如果是Level-0层，会先算出当前有多少个没有进行Compact 的文件个数numfiles, 然后根据这个文件的个数进行判断，
当numfiles<20 时，Score = numfiles/4；当24>numfiles>=20时，Score = 10000；当 numfiles>=24时，Score = 1000000：
相关参数 | 值 | 说明 |
level0_file_num_compaction_trigger | 4 | 当有4个未进行Compact的文件时，达到触发Compact的条件 |
level0_slowdown_writes_trigger | 20 | 当有20个未进行Compact的文件时，触发RocksDB，减慢写入速度 |
level0_stop_writes_trigger | 24 | 当有24个未进行Compact的文件时，触发RocksDB停止写入文件，此时会尽快的Compact Level-0层文件 |
- 如果是Level-1+层，会去计算每一层未进行Compact文件的总Size，然后再和这一层的”容量值”做对比，得到一个比值，这个值就是该层的 CompactScore ，也就是说对于Level-1+层，Compact 触发条件是看这一层文件的大小而不是个数。
Score = level_bytes / MaxBytesForLevel(level)
对于Level-1+层，每一层的最大Bytes 是如何计算出来的？
Level-1 层 文件总大小由 max_bytes_for_level_base 参数控制，而 Level-2 层的大小通过： Level_max_bytes[N] = Level_max_bytes[N-1] * max_bytes_for_level_multiplier^(N-1)*max_bytes_for_level_multiplier_additional[N-1] 计算得出：
参数 | 值 | 说明 |
max_bytes_for_level_base | 10485760 | 用于指定Level-1 层总大小，超过这个值满足触发Compact条件 |
max_bytes_for_level_multiplier | 10 | 每一层最大Bytes 乘法因子 |
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[2] | 1 | Level-2 层总大小调整参数 |
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[3] | 1 | Level-3 层总大小调整参数 |
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[4] | 1 | Level-4 层总大小调整参数 |
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[5] | 1 | Level-5 层总大小调整参数 |
max_bytes_for_level_multiplier_addtl[6] | 1 | Level-6 层总大小调整参数 |
if (i > 1) {
level_max_bytes[i] = MultiplyCheckOverflow(
MultiplyCheckOverflow(level_max_bytes[i - 1],
max_bytes_for_level_multiplier),
max_bytes_for_level_multiplier_additional[i - 1]);
} else {
level_max_bytes[i] = max_bytes_for_level_base;
}在进行Compact的时候，会选择哪些文件进行Compact操作呢？
对于Level-0层文件，RocksDB总是选择所有的文件进行Compact操作，因为Level-0层的文件之间，可能会有key范围的重叠。
对于Level-N （N>1）层的文件，会先按照文件大小排序(冒泡排序)，选出最大的文件，并计算这个文件Key 的起止范围，通过这个范围查找Level-N+1层文件，把选出的Level-N 文件和Level-N+1 文件做为输入，并且在Level-N+1新建一个或多个SST文件作为输出。
可以通过设置max_background_compactions 大于1 来使用并行Compact，不过这个并行Compact 不能作用到Level-0层。
// Find the compactions by size on all levels.
for (int i = 0; i < NumberLevels() - 1; i++) {
double score = vstorage->CompactionScore(i);
level = vstorage->CompactionScoreLevel(i);
assert(i == 0 || score <= vstorage->CompactionScore(i - 1));
if ((score >= 1)) {
c = PickCompactionBySize(mutable_cf_options, vstorage, level, score);
if (c == nullptr ||
ExpandWhileOverlapping(cf_name, vstorage, c) == false) {
delete c;
c = nullptr;
} else {
break;
}
}
}如何查看RocksDB内部状态？
一般情况下内部状态会定时dump出来存放到LOG文件里，这个时间可以通过：stats_dump_period_sec 来控制这个dump内部状态的频率，如果是TRedis V1.2.9 版本以上可以通过 rocksprop rocksdb.cfstats 得到这些信息：
关于这些参数的解释如下：
列名 | 解释 |
Level | Level0~N、或者合计值、或者Int |
Files | SST文件数量/待进行compact的SST文件数 |
Size(MB) | SST文件总大小 |
Score Read(GB) | 代表进行compact的优先级，分数越高越会优先进行compact |
Rn(GB) | 进行compact时，读当前层文件的大小 |
Rnp1(GB) | 进行compact时，读取下一层文件的大小 |
Write(GB) | compact完成时，写入文件的大小 |
Wnew(GB) | 新产生的数据大小： 写入到Level-(N+1)层的大小 - 从Level-(N+1)层读的大小 |
RW-Amp | 读写放大比例 ： 总的读写 / 从Level-N层读的大小 |
W-Amp | 写放大比例： 写入Level-(N+1)层大小/从Level-N层的大小 |
Rd(MB/s) | 读文件速度： (bytes_readn + bytes_readnp1 )/((micros + 1) / 1000000.0) |
Wr(MB/s) | 写文件速度： bytes_written / ((micros + 1) / 1000000.0) |
Rn(cnt) | Files read from level N during compaction between levels N and N+1 |
Rnp1(cnt) | Files read from level N+1 during compaction between levels N and N+1 |
Wnp1(cnt) | Files written during compaction between levels N and N+1 |
Wnew(cnt) | Wnp1 - Rnp1 |
Comp(sec) | Compact 累计耗时：micros / 1000000.0 |
Comp(cnt) | Compact累计的次数 |
Avg(sec) | 平均每次Compact耗时 |
Stall(sec) | level0_slowdown 耗时 |
Stall(cnt) | level0_slowdown 累计次数 |
Avg(ms) | 平均每次Stall耗时 |
RecordIn | Compact 进行时，所有Level-N，Level-(N+1) 输入的entries数 |
RecordDrop | Compact 进行时: RecordIn - 输出到Level-（N+1） |
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