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你大概誤會大學文憑是世界之匙，開啟順風順水之門，這并不正確。讀書目的是進修學問，拓闊胸襟。人生所有煩惱會不多不少永遠追隨，只不過學識涵養可以使一個人更加理智冷靜地分析處理這些難題而已。

引言

KWDB（KaiwuDB）是一款為AIoT（人工智能物聯網）場景設計的分布式多模數據庫，其存儲引擎設計兼顧了“高并發寫入、時序壓縮、高效檢索和分布式擴展”等多重需求。以下是對KWDB存儲引擎的深度解析，結合代碼示例展示其技術實現。

一、存儲引擎核心模塊結構

KWDB的存儲引擎主要分為以下幾個模塊：

kwdb/
├── engine/          # 存儲引擎實現目錄
│   ├── tsstore/     # 時序數據的寫入與存儲
│   ├── kvstore/     # 鍵值結構底層引擎（封裝RocksDB）
│   ├── planner/     # 查詢執行計劃生成
│   ├── reader/      # 查詢讀取器
│   ├── wal/         # 寫前日志（Write-Ahead Log）
│   └── index/       # 倒排索引模塊

二、寫前日志 WAL（Write-Ahead Log）

KWDB采用WAL機制保證數據一致性與故障恢復。寫入流程如下：

graph TD;
A[用戶寫入數據] --> B[構造寫入請求]
B --> C[寫入WAL日志]
C --> D[緩存寫入MemTable]
D --> E[異步Flush落盤]

代碼片段示例（偽簡化）：

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

三、列式壓縮存儲（Columnar Compression）

為了提升時序數據查詢效率，KWDB對大部分度量數據采用列式壓縮：

• 利用時間戳遞增的規律做Delta Encoding。
• 數值數據采用Gorilla編碼/LZ4壓縮。
• 結合時間分區，實現冷熱數據自動歸檔。

實測壓縮比通常能達到1:10 ~ 1:20，顯著降低存儲占用。

四、索引機制與混合查詢調度

KWDB支持三類索引：

類型	用途	示例
主鍵索引	唯一定位數據	device_id + timestamp
倒排索引	用于標簽快速檢索	設備類型:溫控器
時間索引	加速區間查詢	time > now() - 1h

聯合查詢調度示例（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：租約管理實戰

在分布式系統中，KWDB通過租約管理實現資源互斥訪問。

代碼片段：

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

實現示例：

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、時間序列數據處理：查詢與降采樣

KWDB支持時間序列數據的降采樣查詢。

代碼片段：

query := tm.makeQuery("test.metric", resolution1ns, 0, 60)
query.SampleDurationNanos = 10 // 設置采樣間隔10ns
query.assertSuccess(6, 2)      // 預期6個時間點，2個數據源

七、集群元數據管理：分區與索引格式化

KWDB提供了表結構格式化工具，方便調試。

代碼片段：

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、性能測試與優化

KWDB通過多種技術優化性能：

• 批寫優化（batch write）。
• 內存結構為多級MemTable。
• 定時合并壓縮（Compaction）。
• 冷熱分區策略（自動落盤、冷存歸檔）。

性能測試腳本：

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

總結

KWDB的存儲引擎通過WAL機制、列式壓縮、索引機制等技術，實現了高并發寫入、高效檢索和分布式擴展。其多模數據存儲能力使其在物聯網場景中表現出色。通過上述代碼示例和解析，開發者可以更好地理解和使用KWDB的存儲引擎。

轉載自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/147599614
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