FIFO压缩风格是最简单的压缩策略。很适合用于保存不是那么重要的事件日志数据(例如查询日志)。他会周期性删除旧的数据,所以基本来说,他是一种TTL压缩风格。
在FIFO压缩里,所有的文件都在Level 0。当数据的总大小超过CompactionOptionsFIFO::max_table_files_size配置的大小时,我们删除最老的表文件。这意味着数据的写放大总是1(还有WAL的写放大)
目前,CompactRange函数只是强制触发压缩,然后如果有需要,删除旧的表文件。他忽略函数的参数(开始和结束key)
由于我们不会重写键值对,我们也不会对key执行压缩过滤器方法。
请小心使用FIFO压缩风格。与其他压缩风格不同,他可能在不通知用户的情况下删除数据。
FIFO压缩可能会导致大量L0文件。查询可能会变得很慢,因为最坏情况下,我们可能需要搜索所有的这些文件。即使是bloom过滤器也可能无法得到一个好的性能。加入有1%的假阳性结果,1000个L0文件平均会导致10个假阳性结果,然后在最坏情况下,每个查询会生成10个IO。用户可以选择使用更多的bloom位来减少假阳性结果,但是他们需要为此付出更多的内存。在某些情况下,bloom过滤器检查的CPU开支可能会过高。
为了解决这个问题,用户可以选择允许一些轻量压缩发生。这可能会让写IO变成两倍,但是可以显著减少L0的文件。某些时候对于用户来说是合理的权衡。
这个功能在5.5版本中引入。用户可以通过CompactionOptionsFIFO.allow_compaction = true来打开这个功能。他会尝试选择至少level0_file_num_compaction_trigger个从memtable落盘的文件,然后合并他们。
特别的,我们总是从最新的level0_file_num_compaction_trigger文件开始,尝试包含尽可能多的文件进行压缩。我们使用 total_compaction_size / (number_files_in_compaction - 1) 计算已经压缩的每个文件的大小。我们总是以保证这个数字最小,并且不多于options.write_buffer_size,这两个条件来挑选文件。在一个典型的工作场景,他总会压缩level0_file_num_compaction_trigger个刚落盘的文件。
例如,如果level0_file_num_compaction_trigger = 8,每个罗盘文件为100MB。那么只要达到了8个文件,他们会被压缩为一个800MB的文件。然后等我们有了8个新的100MB文件,他们会被压缩成第二个800MB的文件,以此类推。最终我们有一系列800MB,但是不超过8100MB的文件。
请注意,由于最老的文件被压缩了,FIFO删除的文件也变大了,所以可能排序好的数据会比没有压缩的数据略微少一点。
一个新的,名为FIFO带TTL压缩的功能在RocksDB5.7被引入。
目前,FIFO压缩目前只考虑文件总大小,比如:如果db的大小超过compaction_options_fifo.max_table_files_size,丢弃最老的文件,一个个地删除知道总大小小于阈值。有时候,生产环境上打开这个,会随着有机增长把生产环境搞乱。
一个新的选项,compaction_options_fifo.ttl,被引入,用来删除超过TTL的SST文件。这个功能允许用户根据时间丢弃文件而不总是根据大小来,比如说,丢弃所有一周前或者一个月前的数据。
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