Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Write an embedded time-series database in Go
Search
nakabonne
November 13, 2021
Programming
1
620
Write an embedded time-series database in Go
nakabonne
November 13, 2021
Tweet
Share
More Decks by nakabonne
See All by nakabonne
Want to quickly put dbg! into external crates?
nakabonne
0
32
モジュールの深さについて / depth of module
nakabonne
0
140
Web API × Clean Architecture / CleanArchitecture Go
nakabonne
3
18k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Haze - Real time background blurring
chrisbanes
1
510
モバイルアプリにおける自動テストの導入戦略
ostk0069
0
110
Go の GC の不得意な部分を克服したい
taiyow
3
790
ゆるやかにgolangci-lintのルールを強くする / Kyoto.go #56
utgwkk
2
390
わたしの星のままで一番星になる ~ 出産を機にSIerからEC事業会社に転職した話 ~
kimura_m_29
0
180
クリエイティブコーディングとRuby学習 / Creative Coding and Learning Ruby
chobishiba
0
3.9k
rails stats で紐解く ANDPAD のイマを支える技術たち
andpad
1
290
fs2-io を試してたらバグを見つけて直した話
chencmd
0
230
ドメインイベント増えすぎ問題
h0r15h0
2
330
create_tableをしただけなのに〜囚われのuuid編〜
daisukeshinoku
0
260
PHPUnitしか使ってこなかった 一般PHPerがPestに乗り換えた実録
mashirou1234
0
190
Mermaid x AST x 生成AI = コードとドキュメントの完全同期への道
shibuyamizuho
0
160
Featured
See All Featured
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
33
2k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
53
13k
Building Adaptive Systems
keathley
38
2.3k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
73
5.4k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
330
21k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
520
39k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
RailsConf 2023
tenderlove
29
940
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
27
5.3k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
67
4.4k
Transcript
Write an embedded time-series database in Go @GoCon 2021 Autumn
Ryo Nakao (@nakabonne)
自己紹介 • 中尾 涼 (@nakabonne) • 株式会社サイバーエージェント • PipeCD フルタイム開発
Agenda • 時系列データの特徴 • tstorageの設計 • Goでの実装について
Write an embedded time-series database in Go Ryo Nakao (@nakabonne)
Write an embedded time-series database in Go Ryo Nakao (@nakabonne)
Embedded database • ライブラリとして提供されている埋め込み可能なデータベース • 有名なものでLevelDBやRocksDBなどがある
モチベーション 00
負荷テストツールのメモリパフォーマンス低下
負荷テストツールのメモリパフォーマンス低下 • 計測結果をSliceにappendしていくだけだった • ディスクも活用したストレージエンジンが欲しい • Go言語からEmbedded databaseとして利用できるものが無い • →
作るしかない
tstorage
時系列データの特徴 01
時系列データ • タイムスタンプ順に並んだ値(データ ポイントと呼ぶ)の集まり • 時間の経過とともにデータがどう変化 するかを見るために使われる • e.g. システムメトリクス、株価データ
時系列データの特徴(一部) • データ量が膨大 • 直近のデータを読み出す • 期間指定して一括で読み出す
データ量が膨大 • 一定間隔おきに、永続的にデータが取り込まれる • データ量は線形的に増えていく
直近のデータを読み出す 直近のデータの推移を観察するために使われることが多い
期間を指定して一括で読み出す 時間の経過と共にどう変化したかを観察するために使われる
速く書いて 速く読みたい こういった特徴がある中で なるべく多くのケースで
できるだけDRAMを使おう
データモデル 02
• タイムスタンプでパーティ ショニング • 完全に独立した小さなDBを 追加していく • 最近のデータはヒープ上 • ほとんどのケースで読み出
しが高速
• (再掲)読み出す時は範囲 指定して一括で読み出す • タイムスタンプが近いデー タが集まっているので、空 間的局所性を高める
Memory Partitionと Disk Partition に分ける とりあえず
実装 ~ Memory Partition 03
Memory Partition • インメモリDB • データロスを防ぐために Write Ahead Logに書き 込む
Logical structure ~ Memory Partition
Logical structure ~ Memory Partition とにかくここへの書き込み &読み込みが 速度パフォーマンスに直結する
How to represent data points • Sliceは基底配列に基づいている • 要素数がcapacityを超えると自動的に基底配列のメモリコピーが 発生
• 際限なくデータが取り込まれるケースでは理論的には要素の追加 をO(1)で行えるLinked-listベースのデータ構造が良さそう
Benchmarks ~ Slice vs Linked-list
Benchmarks ~ Slice vs Linked-list 何度実行しても時間計算量の面ではSliceのほうが僅かに勝利
Benchmarks ~ Slice vs Linked-list 基底配列はRAM上の隣り合った場所に並んでいるため、 キャッシュの空間的局所性が効く
https://groups.google.com/g/golang-nuts/c/mPKCoYNwsoU/m/OSVy4gbCWwMJ
速く書くのはいいけど... • メモリパーティションは揮発性ストレージ上で動作 • 突然のクラッシュに対応したい
Write Ahead Log (WAL) • 書き込みに先行して操作ログをディスクへ書き込む • リカバリ可能な形式で、なるべく小さくエンコード
WAL format op: オペレーションタイプ (Insert, Delete, etc) len metric: 後続するメトリック名文字列の長さ
metric: メトリック名 timestamp: 最大64ビットの整数値型UNIXタイムスタンプ value: 最大64ビットの浮動小数点型の値
WAL format op: オペレーションタイプ (Insert, Delete, etc) len metric: 後続するメトリック名文字列の長さ
metric: メトリック名 timestamp: 最大64ビットの整数値型UNIXタイムスタンプ value: 最大64ビットの浮動小数点型の値
Varints (Variable integers) • Protocol Bufferが内部で使用している可変長エンコーディン グ手法 • 数値の大きさに応じて消費サイズが変わる •
Goでは binary.PutVarint が担当
例) 10を64ビット整数値型として固定長エンコードした場合 → 必ず8バイト(64ビット)消費してしまう
例) Varintsで可変長エンコードした場合 → 1バイト(8ビット)で収まる
適切な位置で読み出しを終了 どのように終了位置を特定しているのか?
Varints の仕組み 先頭ビットが0であればそのバイトで読み出しを停止する
Varints (Variable integers) 数値型の値に関してはこのように Varints を用いて書き込んでいく
実装 ~ Disk Partition 04
Disk Partition • オンディスクDB • 1つのファイルに書き込ま れる
File format • 時系列データは不変で、範囲指定 して一括で読み込むケースがほと んど • Metric 毎にデータポイントをまと めて圧縮することで局所性↑
• mmapによって透過的にキャッ シュ
Memory-mapped data • マップされたファイルは []byte としてアクセス可能 • なんらかのインデックス構造がないと非効率
Metadata file • パーティション毎にjson形式の メタデータファイル • メトリック毎のファイル内バイ トオフセットやサイズが保存さ れている •
ヒープに乗るのはこのメタデー タのみ
やりたいこと • 書き込み時のオフセットの 保存 • 読み出し時のオフセットの 指定 • これらを同じインタフェー スで行いたい
• Goではここでio.Seekerが活 躍
io.Seeker • 次に読み書きする位置を指定する • 現在のオフセットを返してくれるの で、取得も指定もこれ一つで可能 • ランダムアクセスを許容するバイト 列であれば基本何でもOK
When flushing • ディスクへ書き込む際に各メトリッ クのオフセットを保存する必要 • io.Seekerを満たす *os.File を利用 •
メトリックの書き込みを開始するタ イミングでSeek(0, io.SeekCurrent) を呼ぶ
When reading • []byte の指定したオフセットから読 み出したい • io.ReadSeekerを満たす *bytes.Reader を利用
高速に読み出せるようになっ たけど...
(再掲)データ量が膨大 • Varintsでもかなり圧縮されるが、最低でも1バイト必要 • 時系列データの特徴に注目して1バイト未満に圧縮できないか
Encoding • タイムスタンプは単調増加する傾向にある • 差分の差分だけ書き込めば良いのでは? • → Delta-of-delta encoding
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15 ±0
Delta-of-delta encoding 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15 ±0 3番目以降はこの0 (1bit)
だけを書き込んでいく
When reading 1600000000 1600000015 1600000030 ±15 ±15 ±0 シーケンシャルに読み出してこのdelta-of-deltaを加算していく
Bit単位でストリームに読み書きする • Goの標準ioパッケージの読み書き最小単位はbyte • bit単位で読み書きするためにはビット演算する必要
Bit単位でストリームに読み書きする 0001000 1 00010001 io.Writer.Write() byte完成!
Bit単位でストリームに読み書きする • bitはboolで表現
Bit単位でストリームに読み書きする
Bit単位でストリームに読み書きする • 0で敷き詰められた8bitsを 用意
Bit単位でストリームに読み書きする • 1を書き込む場合は末尾の0 と1のビット和を取る • そして必要な分だけ左シフ トする
負荷テストツールのパフォーマンスが改善
• (ja) ゼロから作る時系列データベースエンジン : https://zenn.dev/nakabonne/articles/d300838a1500c7 • (en) Write a time-series
database engine from scratch: https://nakabonne.dev/posts/write-tsdb-from-scratch • Repo: https://github.com/nakabonne/tstorage More...
Thanks Any questions? @nakabonne