CN103812877B - 基于Bigtable分布式存储系统的数据压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于Bigtable分布式存储系统的数据压缩方法，主要解决现有技术生成的SSTable文件大小不可预测的问题，其实现步骤是：1）系统根据运行情况为每个层级的SSTable文件设置数量阈值；2）检测系统中第L层的SSTable文件数量是否超过阈值，若超过则执行步骤3，否则，继续检测；3）从第L层中轮流选择待压缩的SSTable文件；4）从第L+1层中找出所有与L层选定的SSTable文件在键值区间上有重叠的文件，并将这两个层级中选出的SSTable文件进行合并压缩。本发明充分利用了SSTable文件的层级结构，加快了数据的读取速度，可用于分布式存储系统中数据的合并和压缩。

Description

基于Bigtable分布式存储系统的数据压缩方法

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别涉及一种数据压缩方法，可用于类似Bigtable分布式存储系统的存储和管理。

背景技术

Bigtable是Google设计的分布式数据存储系统，是一种用来处理海量数据的非关系型数据库，能够可靠地部署到成千上万台服务器上。Bigtable内部采用SSTable的格式存储数据，Bigtable中子表的持久化状态信息保存在Google文件系统GFS之上。Bigtable中数据的读写操作流程如图1所示，当写操作到达子表服务器时，首先将事务信息记录在日志中，成功后将记录插入Memtable有序内存缓冲区中。由于内存空间有限，当Memtable大小达到阈值时就会被冻结，新的Memtable被创建。被冻结的Memtable被转化为不可更改的SSTable，并写入GFS文件系统。

Bigtable采用三级压缩机制：1）次压缩：当Memtable大小达到阈值时会被转化为SSTable；2）合并压缩：将Memtable和一部分SSTable合并成一个新的SSTable；3）主压缩：将所有SSTable重写成一个更大的SSTable。SSTable是由内存中的数据不断导出并经过压缩之后形成的，因为Bigtable采取了三级压缩机制，所以SSTable的所有文件形成了一种层级结构，每执行一次压缩，SSTable的层级会增加一次。本方法将第一层记为Level0，第二层记为Level1，并以此类推。

Bigtable使用Manifest文件记录各个SSTable文件的管理信息，包括文件所在层级、文件名、最小键值和最大键值，Manifest文件的存储示意如图2所示。SSTable中的记录都是键值有序的，但Level0中可能存在两个SSTable文件的键值重叠的情况。在Bigtable的三级压缩中除次级压缩外都是定期执行的，而Bigtable并未指定压缩周期的大小。当写操作比较频繁时，新生成的SSTable也会比较多。如果周期较长，经过一次压缩后，会合并成一个较大的SSTable，在这个大的SSTable中进行读操作会比较耗时；如果周期较短则会频繁执行压缩，加重了系统的负担。对于定期执行的方案，通常的处理方法是根据实际运行情况设置一个经验值，然而在云时代的Bigtable中，读写操作具有不可预测性和高并发性，一个固定不变的压缩周期会导致所生成的SSTable大小不可预测。因此，Bigtable需要一种高效的数据压缩方案，既可以满足Bigtable的应用需求，又能够预测每个层级的SSTable大小。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于Bigtable分布式存储系统的数据压缩方法，以解决Bigtable现有方法在面对高并发的读写操作时，生成的SSTable文件大小不可预测的问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

（1）Bigtable分布式存储系统根据其实际运行情况，为每个层级的SSTable文件设置数量阈值；

（2）检测Bigtable分布式存储系统中第L层的SSTable文件数量是否超过该层的数量阈值，若超过则执行步骤（3），否则，继续检测；

（3）采用轮流的方式从第L层中选择待压缩的SSTable文件：

当L>0时，从第L层中任意选择一个SSTable文件；

当L=0时，在选定一个SSTable文件之后，找出该层中所有与选定的SSTable文件在关键字区间上有重合的文件；

（4）从第L+1层中找出所有与第L层中选定的SSTable文件在键值区间上有重叠的文件，并将找出的SSTable文件与第L层中选定的SSTable文件进行如下合并压缩：

4a)将第L层中选定的SSTable文件和第L+1层中找出的SSTable文件进行汇总，并分解成K个能够一次性装入内存的部分；

4b)依次将这K个部分读入内存，并利用内部排序算法对每一部分进行排序；

4c)采用多路归并排序法将排序后的K个初始有序部分进行归并。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明通过为各个SSTable层级设置数量限制，而不是采用定期压缩的方式，从而克服了定期压缩所固有的缺点：如果周期较长，压缩后合并成的SSTable太大，要进行读操作会比较耗时；如果周期较短则会频繁执行压缩，加重系统的负担。

第二，本发明通过以轮流的方式从某一层中选择SSTable文件，和高一层级中的SSTable文件进行合并，使得每个文件都有机会和高层的文件进行合并；

第三，本发明通过选择高一层级中与所选文件在键值区间上有重叠的SSTable文件进行合并，可以充分利用SSTable的层级结构，使得每个层级的SSTable大小是可预测的，进一步减少子表服务器的内存使用率，加快了文件的读取速度。

附图说明

图1为Bigtable现有的三级压缩机制；

图2为Manifest文件的存储示意图；

图3为本发明的实现总流程图；

图4为本发明中在第0层选定一个SSTable文件之后，找出所有与之在关键字区间上有重合文件的子流程图；

图5为本发明中对SSTable文件进行合并压缩的子流程图；

图6为本发明中对SSTable文件进行归并排序的子流程图。

具体实施方式

下面结合附图对发明做进一步的详细描述。

参照图3，本发明的数据压缩，包括如下步骤：

步骤1.Bigtable分布式存储系统根据其实际运行情况，为每个层级的SSTable文件设置数量阈值。

步骤2.检测Bigtable分布式存储系统中第L层的SSTable文件数量是否超过该层的数量阈值，若超过则执行步骤3，否则，继续检测。

步骤3.采用轮流的方式从第L层中选择待压缩的SSTable文件。

根据SSTable文件所在层级L的不同，有如下两种情况：

当L>0时，从第L层中任意选择一个SSTable文件；

这是因为在L>0的层级中，每个SSTable文件均按照关键字的词典序排列，且任意两个SSTable文件的关键字区间不会重叠，所以在L>0的层级进行压缩时可以任意选择其中一个文件。

当L=0时，在选定一个SSTable文件之后，找出该层中所有与选定的SSTable文件在关键字区间上有重合的文件；

这是由于L=0层级中的SSTable文件是通过次压缩直接生成的，任意两个L=0层级中的SSTable文件可能存在关键字范围上的重叠。选定L=0层级的某个文件后，需要在该层找出所有与选定文件在关键字区间上有重合的文件，进而与高一层的文件进行合并，即L=0层级在进行文件选择时，可能会有多个文件参与压缩。

参照图4，当L=0时，本步骤的具体实现如下：

3a)查看所选定的SSTable文件的键值范围，并记为{N0，N1}；

3b)加载Bigtable分布式文件系统中的Manifest文件，依次读取Manifest文件的每条记录；

Bigtable使用Manifest文件记录各个SSTable文件的管理信息，包括文件所在层级、文件名、最小键值和最大键值。根据Manifest文件，读取所选层级的所有SSTable文件的键值范围；

3c)读取Manifest文件中所在层级为L的记录，并将SSTable文件的键值范围记为{M0，M1}，如果N0≤M0≤N1或M0≤N0≤M1，说明两个SSTable文件在键值区间上存在重叠部分，将该SSTable文件加入待压缩集合。

步骤4.从第L+1层中找出所有与第L层中选定的SSTable文件在键值区间上有重叠的文件，并将找出的SSTable文件与第L层中选定的SSTable文件进行合并压缩。

参照图5，本步骤的具体实现如下：

4a)将第L层中选定的SSTable文件和第L+1层中找出的SSTable文件进行汇总，并分解成K个能够一次性装入内存的部分；

4b)依次将这K个部分读入内存，并利用内部排序算法对每一部分进行排序；

4c)采用多路归并排序法将排序后的K个初始有序部分进行归并：

参照图6，本步骤的具体实现如下：

4c1)依次遍历排序后的K个初始有序部分，对其中的所有记录按照关键字的字典序进行重新排序；

4c2)依次读取排序后的记录，判断某个关键字所对应的的记录是否需要保存：如果某个关键字同时在第L层和第L+1层中出现，则仅保留第L层中的记录；如果某个关键字被设置了删除标志，则将其删除，否则，保留该关键字所对应的记录；

4c3)根据上述判断标准，将没有保存价值的记录直接丢弃，否则将记录写入第L+1层中新生成的一个SSTable文件中；

4c4)将之前参与合并的第L层中选定的SSTable文件和第L+1层中找出的SSTable文件删除。

通过上述步骤4c1～4c3，使SSTable文件中的关键字通过梳理，形成了一系列新的L+1层SSTable文件，之前第L层中和第L+1层中参与压缩的文件已经没有意义了，故可全部删除，这样就完成了L层与L+1层文件记录的合并过程。

Claims (3)

1.一种基于Bigtable分布式存储系统的数据压缩方法，包括如下步骤：

(1)Bigtable分布式存储系统根据其实际运行情况，为每个层级的SSTable文件设置数量阈值；

(2)检测Bigtable分布式存储系统中第L层的SSTable文件数量是否超过该层的数量阈值，若超过则执行步骤(3)，否则，继续检测；

(3)采用轮流的方式从第L层中选择待压缩的SSTable文件：

当L>0时，从第L层中任意选择一个SSTable文件；

当L＝0时，在选定一个SSTable文件之后，找出该层中所有与选定的SSTable文件在关键字区间上有重合的文件；

(4)从第L+1层中找出所有与第L层中选定的SSTable文件在键值区间上有重叠的文件，并将找出的SSTable文件与第L层中选定的SSTable文件进行如下合并压缩：

4a)将第L层中选定的SSTable文件和第L+1层中找出的SSTable文件进行汇总，并分解成K个能够一次性装入内存的部分；

4b)依次将这K个部分读入内存，并利用内部排序算法对每一部分进行排序；

4c)采用多路归并排序法将排序后的K个初始有序部分进行归并。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述步骤(3)中当L＝0时，在选定一个SSTable文件之后，找出该层中所有与选定的SSTable文件在键值范围上有重叠的文件，其步骤如下：

3a)查看所选定的SSTable文件的键值范围，并记为_[N0，N1]；

3b)加载Bigtable分布式文件系统中的Manifest文件，依次读取Manifest文件的每条记录；

3c)读取Manifest文件中所在层级为L的记录，并将SSTable文件的键值范围记为[M0，M1]，如果N0≤M0≤N1或M0≤N0≤M1，说明两个SSTable文件在键值区间上存在重叠部分，将该SSTable文件加入待压缩集合。

3.根据权利要求1所述的基于Bigtable分布式存储系统的数据压缩方法，其中所述步骤4c)中采用多路归并排序法将排序后的K个初始有序部分进行归并，其步骤如下：

4c1)依次遍历排序后的K个初始有序部分，对其中的所有记录按照关键字的字典序进行重新排序；

4c2)依次读取排序后的记录，判断某个关键字所对应的的记录是否需要保存：如果某个关键字同时在第L层和第L+1层中出现，则仅保留第L层中的记录；如果某个关键字被设置了删除标志，则将其删除，否则，保留该关键字所对应的记录；

4c3)根据上述判断标准，将没有保存价值的记录直接丢弃，否则将记录写入第L+1层中新生成的一个SSTable文件中；

4c4)将之前参与合并的第L层中选定的SSTable文件和第L+1层中找出的SSTable文件删除。