從內部需求出發，我們基于TiKV設計了一款兼容Redis的KV存儲。基于TiKV的數據存儲機制，對于窗口數據的處理以及過期數據的GC問題卻成為一個難題。本文希望基于從KV存儲的設計開始講解，到GC設計的逐層優化的過程，從問題的存在到不同層面的分析，可以給讀者在類似的優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存儲服務，很多業務都將 Redis 集群當作KV存儲服務在使用，但是部分業務可能不需要 Redis 如此高的性能，卻承擔著巨大的機器資源成本（內存價格相對磁盤來說更加昂貴）。為了降低存儲成本的需求，同時盡可能減少業務遷移的成本，我們基于 TiKV 研發了一套磁盤KV存儲服務。

1.1 架構簡介

以下對這種KV存儲(下稱磁盤KV)的架構進行簡單描述，為后續問題描述做鋪墊。

1.1.1 系統架構

磁盤KV使用目前較流行的計算存儲分離架構，在TiKV集群上層封裝計算層（后稱Tula）模擬Redis集群（對外表現是不同的Tula負責某些slot范圍），直接接入業務Redis客戶端。

圖1：磁盤KV架構圖示

業務寫入數據基于Tula轉換成TiKV中存儲的KV對，基于類似的方式完成業務數據的讀取。

注意：Tula中會選舉出一個leader，用于進行一些后臺任務，后續詳細說。

1.1.2 數據編碼

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

TiKV提供的API比較簡單：基于key的讀寫接口，以及基于字典序的迭代器訪問。

因此，Tula層面基于字典序的機制，對Redis的數據結構基于字典序進行編碼，便于訪問。

注意：TiKV的key是可以基于字典序進行遍歷（例如基于某個前綴進行遍歷等），后續的編碼，機制基本是基于字典序的特性進行設計。

為了可以更好地基于字典序排列的搜索特性下對數據進行讀寫，對于復雜的數據結構，我們會使用另外的空間去存放其中的數據（例如SET中的member，HASH中的field）。而對于簡單的數據結構（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是基于用戶直接訪問的key進行編碼，是編碼設計中直接對外的一層；dataKey則是metaKey的存儲指向，用來存放復雜數據結構中的具體內部數據。

另外，為了保證訪問的數據一致性，我們基于TiKV的事務接口進行對key的訪問。

（1）編碼&字段

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

以下對字段進行說明

namespace

為了方便在一個TiKV集群中可以存放不同的磁盤KV數據，我們在編碼的時候添加了前綴namespace，方便集群基于這個namespace在同一個物理TiKV空間中基于邏輯空間進行分區。

dbid

因為原生Redis是支持select語句，因此在編碼上需要預留字段表示db的id，方便后續進行db切換（select語句操作）的時候切換，表示不同的db空間。

role

用于區分是哪種類型的key。

對于簡單的數據結構（例如STRING），只需要直接在key下面存儲對應的value即可。

但是對于一些復雜的數據結構（例如HASH，LIST等），如果在一個value下把所有的元素都存儲了，對與類似SADD等指令的并發，為了保證數據一致性，必然可以預見其性能不足。

因此，磁盤KV在設計的時候把元素數據按照獨立的key做存儲，需要基于一定的規則對元素key進行訪問。這樣會導致在key的編碼上，會存在key的role字段，區分是用戶看到的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，可以基于keyname字段可以較方便地訪問到對應的key。

suffix

針對dataKey，基于不同的Redis數據結構，都需要不同的dataKey規則進行支持。因此此處需要預留suffix區間給dataKey在編碼的時候預留空間，實現不同的數據類型。

以下基于SET類型的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

基于userKey,通過metaKey的拼接方式,拼接metaKey并且訪問

訪問metaKey獲取value中的

基于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類型的實現細節作為例子，描述磁盤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存儲細節

所有的metaKey中都會存儲下列數據。

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：保存該元數據的創建時間

update_time:保存該元數據的最近更新時間

expire_time:保存過期時間

data_type:保存該元數據對應的數據類型，例如SET，HASH，LIST，ZSET等等。

encode_type:保存該數據類型的編碼方式

（4）SET實現細節

基于metaKey的存儲內容，以下基于SET類型的數據結構進行講解。

SET類型的dataKey的編碼規則如下：

keyname：metaKey的uuid

suffix：SET對應的member字段

因此，SET的dataKey編碼如下：

圖5：SET數據結構dataKey編碼設計圖示

以下把用戶可以訪問到的key稱為user-key。集合中的元素使用member1，member2等標注。

這里，可以梳理出訪問邏輯如下：

圖6：SET數據結構訪問流程圖示

簡述上圖的訪問邏輯：

基于user-key拼接出metaKey，讀取metaKey的value中的uuid。

基于uuid拼接出dataKey，基于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。

因為存在過期的數據，Redis基于過期的hash進行保存。但是如果磁盤KV在一個namespace下使用一個value存放過期的數據，顯然在EXPIRE等指令下存在性能問題。因此，這里會有獨立的編碼支持過期機制。

鑒于過期的數據可能無法及時刪除（例如SET中的元素），對于這類型的數據需要一種GC的機制，把數據完全清空。

（1）編碼設計

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

過期編碼設計

為了可以方便地找到過期的key（下稱expireKey），基于字典序機制，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，使用固定的字符串標識

slot：4個字節，標識slot值，對user-key進行hash之后對256取模得到，方便并發掃描的時候線程可以分區掃描，減少同key的事務沖突

expire-time：標識數據的過期時間

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類型，其他的類型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，占用空間更大。

因此使用一個GC的key（下稱gcKey）空間，安排其他線程進行掃描和清空。

編碼格式如下：

圖8：gcKey編碼設計圖示

（2）機制描述

基于前面的編碼，可以對Tula內部的過期和GC機制進行簡述。

因為過期和GC都是基于事務接口，為了減少沖突，Tula的leader會進行一些后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天然可以基于并發的線程進行處理，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，不同的協程基于分配的slot，拼接協程下的expire-key-prefix，掃描expireKey

掃描expireKey，解析得到user-key

基于user-key拼接得到metaKey，訪問metaKey的value，得到uuid

根據uuid，添加gcKey

添加gcKey成功后，刪除metaKey

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

GC機制

目前的GC機制比較落后：基于當前Tula的namespace的GC前綴（gc-key-prefix），基于uuid進行遍歷，并且刪除對應的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

基于uuid，在dataKey的空間中基于字典序，刪除對應uuid下的所有dataKey

因此，GC本來就是在expire之后，會存在一定的滯后性。

并且，當前的GC任務只能單線程操作，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，表示窗口數據（定期刷入重復過期數據）存在的時候，磁盤KV占用的空間特別大。

我們使用工具單獨掃描對應的Tula配置namespace下的GC數據結合，發現確實存在較多的GC數據，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，并且堆積。

這里的問題點在于：前期的設計中，gcKey的編碼并沒有像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字段可以讓GC可以使用多個協程進行并發訪問，可以更加高效地推進GC的進度，從而達到滿足優化GC速度的目的，窗口數據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很快及時的被清理并且添加到gcKey中

GC速度很慢，添加的gcKey無法及時處理和清空

從上圖分析可以知道：如果窗口數據的寫入完全超過的GC的速度的話，必然導致GC的數據不斷堆積，最后導致所有磁盤KV的存儲容量不斷上漲。

二、優化

2.1 目標

分析了原始的GC機制之后，對于GC存在滯后的情況，必然需要進行優化。

如何加速GC成為磁盤KV針對窗口數據場景下的強需求。

但是，畢竟TiKV集群的性能是有上限的，在進行GC的過程也應該照顧好業務請求的表現。

這里就有了優化的基本目標：在不影響業務的正常使用前提下，對盡量減少GC數據堆積，加速GC流程。

2.2.實踐

2.2.1 階段1

在第一階段，其實并沒有想到需要對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的性能。

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以及批次的原因在于減少GC對TiKV的影響，降低對現網的影響。

因此這里可以調整的范圍比較有限：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

但是這里原生sleep時間并不長，而且就算提高批次個數，畢竟單線程，提高并沒有太大。

小結

原生GC流程可變動的范圍比較有限，必須打破這種局限才可以對GC的速度得以更好的優化。

2.2.2 階段2

第一階段過后，發現原有機制確實局限比較大，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一樣給出并發的思路，可以和過期一樣在質上提速。

但是當前現網已經不少集群在使用磁盤KV集群，并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，添加slot位置，應該可以原生滿足這種多協程并發進行GC的情況。

但是基于當前編碼方式，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

考慮其中的各個字段：

namespace：同一個磁盤KV下GC空間的必然一致

gc-key-prefix：不管哪個磁盤KV的字段必然一致

dbid：現網的磁盤KV都是基于集群模式，dbid都是0

uuid：映射到對應的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的分布應該是足夠的離散，此處提出一種比較大膽的想法：基于uuid的前若干位當作hash slot，多個協程可以基于不同的前綴進行并發訪問。

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），可以映射到對應的256個slot。

嘗試

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

圖14：基于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

每一個任務基于前綴掃描的時候，從之前掃描到dbid改成后續補充一個byte，每個協程被分配不同的前綴，進行各自的任務執行

GC任務執行邏輯和之前單線程邏輯保持不變，處理gcKey以及dataKey。

這樣，基于uuid的離散，GC的任務可以拆散成并發協程進行處理。

這樣的優點不容置疑，可以較好地進行并發處理，提高GC的速度。

結果

基于并發的操作，GC的耗時可以縮短超過一半。后續會有同樣條件下的數據對比。

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，基于拆解uuid的方法使得GC的速度有質的提高。

但是這樣會帶來問題：對于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的性能帶來影響。這樣帶來的副作用是：如果并發強度很高地進行GC，因為TiKV集群寫入（無論寫入還是刪除）性能是一定的，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盤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之后，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，寫入的性能會大幅度下降。如果因為GC的性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。

磁盤KV的GC還需要一種能力，可以調節GC。

分析

如果基于階段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。

基于上面的想法，我們需要在Tula層面可以比較直接地知道當前磁盤KV的性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盤KV的性能？

嘗試

此處我們進行過以下的一些摸索：

基于TiKV的磁盤負載進行調整

基于Tula的時延表現進行調整

基于TiKV的接口性能表現進行調整

暫時發現TiKV的接口性能表現調整效果較好，因為基于磁盤負載不能顯式反饋到Tula的時延表現，基于Tula的時延表現應該需要搜集所有的Tula時延進行調整（對于同一個TiKV集群接入多個不同的Tula集群有潛在影響），基于TiKV的接口性能表現調整可以比較客觀地得到Tula的性能表現反饋。

在階段1中，有兩個影響GC性能的參數：

sleep時延

單次處理批次個數

加上階段2并發的話，會有三個可控維度，控制GC的速度。

調整后的GC流程如下：

圖15：自適應GC機制圖示

階段3對GC添加自適應機制，簡述如下：

①開啟協程，搜集TiKV節點負載

發現TiKV負載較高，控制GC參數，使得GC緩慢進行

發現TiKV負載較低，控制GC參數，使得GC激進進行

②開啟協程，進行GC

發現不需要GC，控制GC參數，使得GC緩慢進行

結果

基于監控表現，可以明顯看到，GC不會一直強制占據TiKV的所有性能。當Tula存在正常寫入的時候，GC的參數會響應調整，保證現網寫入的時延。

小結

階段３之后，可以保證寫入和但是從TiKV的監控上看，有時候GC并沒有完全把TiKV的性能打滿。

是否有更加高效的GC機制，可以繼續提高磁盤KV的GC性能？

2.2.4 階段4

基于階段3繼續嘗試找到GC性能更高的GC方式。

分析

基于階段3的優化，目前基于單個節點的Tula應該可以達到一個可以較高強度的GC，并且可以給現網讓路的一種情況。

但是，實際測試的時候發現，基于單個節點的刪除，速度應該還有提升空間（從TiKV的磁盤IO可以發現，并沒有占滿）。

這里的影響因素很多，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。

但是之前都是基于單個Tula節點進行處理。既然每個Tula都是模擬了Redis的集群模式，被分配了slot區間去處理請求。這里是不是可以借鑒分片管理數據的模式，在GC的過程直接讓每個Tula管理對應分片的GC數據？

這里先review一次優化階段2的解決方式：基于uuid的第一個byte，劃分成256個區間。leader Tula進行處理的時候基于256個區間。

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

如果使用2個byte，可以得到65536（0-65535）的范圍。

這樣，如果一個Tula可以基于自己的分片范圍，映射到GC的范圍，基于Tula的Redis集群模擬分片分布去做基于Tula節點的GC分片是可行的。

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

startHash = startSlot* 4

endHash = （endSlot + 1）* 4 - 1

基于這樣的映射，可以直接把Tula的GC進行分配，而且基本在優化階段2中無縫銜接。

嘗試

基于分析得出的機制如下：

圖16：多Tula節點GC機制圖示

可以簡單地描述優化之后的GC流程：

① 基于當前拓撲劃分當前Tula節點的startHash與endHash

② 基于步驟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。

每一個任務基于前綴掃描的時候，從之前掃描到dbid改成后續補充2個byte，每個協程被分配不同的前綴，進行各自的任務執行。

GC任務執行邏輯和之前單線程邏輯保持不變，處理gcKey以及dataKey。

基于節點分開之后，可以滿足在每個節點并發地前提下，各個節點不相干地進行GC。

結果

基于并發的操作，GC的耗時可以在階段2的基礎上繼續縮短。后續會有同樣條件下的數據對比。

小結

基于節點進行并發，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的使用后可以獲得更高的GC性能。

三、優化結果對比

我們基于一個寫入500W的SET作為寫入數據。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，性能基于這兩個進行對比：

表1：各階段GC耗時對照表

可以比較明顯地看出：

階段2之后的GC時延明顯縮減

階段4之后的GC時延可以隨著節點數的增長存在部分縮減

四、后續計劃

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

補充更多的監控項目，讓Tula更加可視，觀察client-go的使用情況。

基于上述調整跟進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，過期的性能。

五、總結

回顧我們從原來的單線程GC，到基于編碼機制做到了多線程GC，到為了減少現網寫入性能影響，做到了自適應GC，再到為了提升GC性能，進行多節點GC。

GC的性能提升階段依次經歷了以下過程：

單進程單協程

單進程多協程

多進程多協程

突破點主要在于進入階段2（單進程多協程）階段，設計上的困難主要來源于：已經存在存量數據，我們需要兼顧存量數據的數據分布情況進行設計，這里我們必須在考慮存量的gcKey存在的前提下，原版gcKey的編碼設計與基于字典序的遍歷機制對改造造成的約束。

但是這里基于原有的設計，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，數據大小）進行充分測試，提前發現出問題及時修正方案。

已經是存量數據的前提下，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，基于現有的設計嘗試找到空間去調整，也許存在調優的空間。

審核編輯：劉清