【KWDB 创作者计划】_深度解析KWDB存储引擎

每日一句正能量

你大概误会大学文凭是世界之匙，开启顺风顺水之门，这并不正确。读书目的是进修学问，拓阔胸襟。人生所有烦恼会不多不少永远追随，只不过学识涵养可以使一个人更加理智冷静地分析处理这些难题而已。

引言

KWDB（KaiwuDB）是一款为AIoT（人工智能物联网）场景设计的分布式多模数据库，其存储引擎设计兼顾了“高并发写入、时序压缩、高效检索和分布式扩展”等多重需求。以下是对KWDB存储引擎的深度解析，结合代码示例展示其技术实现。

一、存储引擎核心模块结构

KWDB的存储引擎主要分为以下几个模块：

kwdb/
├── engine/          # 存储引擎实现目录
│   ├── tsstore/     # 时序数据的写入与存储
│   ├── kvstore/     # 键值结构底层引擎（封装RocksDB）
│   ├── planner/     # 查询执行计划生成
│   ├── reader/      # 查询读取器
│   ├── wal/         # 写前日志（Write-Ahead Log）
│   └── index/       # 倒排索引模块

二、写前日志 WAL（Write-Ahead Log）

KWDB采用WAL机制保证数据一致性与故障恢复。写入流程如下：

graph TD;
A[用户写入数据] --> B[构造写入请求]
B --> C[写入WAL日志]
C --> D[缓存写入MemTable]
D --> E[异步Flush落盘]

代码片段示例（伪简化）：

// engine/wal/wal_writer.cc
Status WalWriter::Append(const LogEntry& entry) {
    Encode(entry);
    file_.Append(encoded_entry);
    return Status::OK();
}

三、列式压缩存储（Columnar Compression）

为了提升时序数据查询效率，KWDB对大部分度量数据采用列式压缩：

• 利用时间戳递增的规律做Delta Encoding。
• 数值数据采用Gorilla编码/LZ4压缩。
• 结合时间分区，实现冷热数据自动归档。

实测压缩比通常能达到1:10 ~ 1:20，显著降低存储占用。

四、索引机制与混合查询调度

KWDB支持三类索引：

类型	用途	示例
主键索引	唯一定位数据	device_id + timestamp
倒排索引	用于标签快速检索	设备类型:温控器
时间索引	加速区间查询	time > now() - 1h

联合查询调度示例（跨模）：

SELECT device_id, temperature, model
FROM ts_metrics
JOIN device_info ON ts_metrics.device_id = device_info.id
WHERE time > now() - interval '1 hour'
AND device_info.model = 'ABC-1000';

五、分布式核心功能：租约管理实战

在分布式系统中，KWDB通过租约管理实现资源互斥访问。

代码片段：

// pkg/sqlmigrations/migrations.go
type leaseManager interface {
    AcquireLease(ctx context.Context, key roachpb.Key) (*leasemanager.Lease, error)
    ExtendLease(ctx context.Context, l *leasemanager.Lease) error
    ReleaseLease(ctx context.Context, l *leasemanager.Lease) error
    TimeRemaining(l *leasemanager.Lease) time.Duration
}

实现示例：

func (lm *raftLeaseManager) AcquireLease(ctx context.Context, key roachpb.Key) (*leasemanager.Lease, error) {
    resp, err := lm.raftClient.Send(ctx, &roachpb.LeaseAcquireRequest{Key: key})
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return &leasemanager.Lease{
        Key:       key,
        LeaseID:   resp.LeaseID,
        Expiration: resp.Expiration,
    }, nil
}

六、时间序列数据处理：查询与降采样

KWDB支持时间序列数据的降采样查询。

代码片段：

query := tm.makeQuery("test.metric", resolution1ns, 0, 60)
query.SampleDurationNanos = 10 // 设置采样间隔10ns
query.assertSuccess(6, 2)      // 预期6个时间点，2个数据源

七、集群元数据管理：分区与索引格式化

KWDB提供了表结构格式化工具，方便调试。

代码片段：

func FormatTable(cat Catalog, tab Table, tp treeprinter.Node) {
    for i := 0; i < tab.DeletableColumnCount(); i++ {
        formatColumn(tab.Column(i), IsMutationColumn(tab, i), &buf)
        child.Child(buf.String())
    }
    for i := 0; i < tab.DeletableIndexCount(); i++ {
        formatCatalogIndex(...)
    }
}

八、性能测试与优化

KWDB通过多种技术优化性能：

• 批写优化（batch write）。
• 内存结构为多级MemTable。
• 定时合并压缩（Compaction）。
• 冷热分区策略（自动落盘、冷存归档）。

性能测试脚本：

sysbench --test=oltp --oltp-table-size=1000000 \
--mysql-host=localhost --mysql-port=3306 \
--mysql-user=root --mysql-password=123456 \
--mysql-db=kwdb_test prepare
sysbench --test=oltp --oltp-table-size=1000000 \
--mysql-host=localhost --mysql-port=3306 \
--mysql-user=root --mysql-password=123456 \
--mysql-db=kwdb_test run

总结

KWDB的存储引擎通过WAL机制、列式压缩、索引机制等技术，实现了高并发写入、高效检索和分布式扩展。其多模数据存储能力使其在物联网场景中表现出色。通过上述代码示例和解析，开发者可以更好地理解和使用KWDB的存储引擎。

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u014727709/article/details/147599614
欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏，欢迎指正