VictoriaMetrics缓存限制之：布隆过滤器

1、场景

VictoriaMetrics的vmstorage组件接收上游传递过来的指标，在现实场景中，指标的数量级或者瞬态指标可能会非常可怕，如果不限制缓存的大小，就会存在由于缓存导致插入速度过慢的风险错过了。

slow insert问题参考官方issue：what-is-a-slow-insert

2、VictoriaMetrics解决办法：布隆过滤器

在这里插入图片描述

为此，vmstorage提供了两个参数：maxHourlySeries和maxDailySeries，用于限制每小时/每天添加到缓存的唯一序列。

唯一序列指表示唯一的时间序列，如metrics{label1=“value1”,label2=“value2”}属于一个时间序列，但多条不同值的metrics{label1=“value1”,label2=“value2”}属于同一条时间序列。victoriaMetrics使用如下方式来获取时序的唯一标识：

func getLabelsHash(labels []prompbmarshal.Label) uint64 {bb := labelsHashBufPool.Get()b := bb.B[:0]for _, label := range labels {b = append(b, label.Name...)b = append(b, label.Value...)}h := xxhash.Sum64(b)bb.B = blabelsHashBufPool.Put(bb)return h

限速器的初始化

victoriaMetrics使用了一个类似限速器的概念，限制每小时/每天新增的唯一序列，但与普通的限速器不同的是，它需要在序列级别进行限制，即判断某个序列是否是新的唯一序列，如果是，则需要进一步判断一段时间内缓存中新的时序数目是否超过限制，而不是简单地在请求层面进行限制。

hourlySeriesLimiter = bloomfilter.NewLimiter(*maxHourlySeries, time.Hour)
dailySeriesLimiter = bloomfilter.NewLimiter(*maxDailySeries, 24*time.Hour)

新建限速器的函数，传入一个最大(序列)值，以及一个刷新时间。该函数中会：

1、初始化一个限速器，限速器的最大元素个数为maxItems
2、则启用了一个goroutine，当时间达到refreshInterval时会重置限速器

func NewLimiter(maxItems int, refreshInterval time.Duration) *Limiter {l := &Limiter{maxItems: maxItems,stopCh:   make(chan struct{}),}l.v.Store(newLimiter(maxItems)) //1l.wg.Add(1)go func() {defer l.wg.Done()t := time.NewTicker(refreshInterval)defer t.Stop()for {select {case <-t.C:l.v.Store(newLimiter(maxItems))//2case <-l.stopCh:return}}}()return l
}

限速器只有一个核心函数Add，当vmstorage接收到一个指标之后，会(通过getLabelsHash计算该指标的唯一标识(h)，然后调用下面的Add函数来判断该唯一标识是否存在于缓存中。

如果当前存储的元素个数大于等于允许的最大元素，则通过过滤器判断缓存中是否已经存在该元素；否则将该元素直接加入过滤器中，后续允许将该元素加入到缓存中。

func (l *Limiter) Add(h uint64) bool {lm := l.v.Load().(*limiter)return lm.Add(h)
}func (l *limiter) Add(h uint64) bool {currentItems := atomic.LoadUint64(&l.currentItems)if currentItems >= uint64(l.f.maxItems) {return l.f.Has(h)}if l.f.Add(h) {atomic.AddUint64(&l.currentItems, 1)}return true
}

上面的过滤器采用的是布隆过滤器，核心函数为Has和Add，分别用于判断某个元素是否存在于过滤器中，以及将元素添加到布隆过滤器中。

过滤器的初始化函数如下，bitsPerItem是个常量，值为16。bitsCount统计了过滤器中的总bit数，每个bit表示某个值的存在性。bits以64bit为单位的(后续称之为slot，目的是为了在bitsCount中快速检索目标bit)。计算bits时加上63的原因是为了四舍五入向上取值，比如当maxItems=1时至少需要1个unit64的slot。

func newFilter(maxItems int) *filter {bitsCount := maxItems * bitsPerItembits := make([]uint64, (bitsCount+63)/64)return &filter{maxItems: maxItems,bits:     bits,}
}

为什么bitsPerItem为16？

在代码中，k为4(hashesCount)，期望的漏失率为0.003(可以从官方的filter_test.go中看出)，则要求总存储和总元素的比例为15，为了方便检索slot(64bit，为16的倍数)，将之设置为16。

	if p > 0.003 {t.Fatalf("too big false hits share for maxItems=%d: %.5f, falseHits: %d", maxItems, p, falseHits)}

在这里插入图片描述

下面是过滤器的Add操作，目的是在过滤器中添加某个元素。Add函数中没有使用多个哈希函数来计算元素的哈希值，转而改变同一个元素的值，然后对相应的值应用相同的哈希函数，元素改变的次数受hashesCount的限制。

1、获取过滤器的完整存储，并转换为以bit单位
2、将元素h转换为byte数组，便于xxhash.Sum64计算
3、后续将执行hashesCount次哈希，降低漏失率
4、计算元素h的哈希
5、递增元素h，为下一次哈希做准备
6、取余法获取元素的bit范围
7、获取元素所在的slot(即uint64大小的bit范围)
8、获取元素所在的slot中的bit位，该位为1表示该元素存在，为0表示该元素不存在
9、获取元素所在bit位的掩码
10、加载元素所在的slot的数值
11、如果w & mask结果为0，说明该元素不存在，
12、将元素所在的slot(w)中的元素所在的bit位(mask)置为1，表示添加了该元素
13、由于Add函数可以并发访问，因此bits[i]有可能被其他操作修改，因此需要通过重新加载(14)并通过循环来在bits[i]中设置该元素的存在性

func (f *filter) Add(h uint64) bool {bits := f.bitsmaxBits := uint64(len(bits)) * 64 //1bp := (*[8]byte)(unsafe.Pointer(&h))//2b := bp[:]isNew := falsefor i := 0; i < hashesCount; i++ {//3hi := xxhash.Sum64(b)//4h++ //5idx := hi % maxBits //6i := idx / 64 //7j := idx % 64 //8mask := uint64(1) << j //9w := atomic.LoadUint64(&bits[i])//10for (w & mask) == 0 {//11wNew := w | mask //12if atomic.CompareAndSwapUint64(&bits[i], w, wNew) {//13isNew = true//14break}w = atomic.LoadUint64(&bits[i])//14}}return isNew
}

Has只是Add函数的缩减版，无需设置bits[i]：

func (f *filter) Has(h uint64) bool {bits := f.bitsmaxBits := uint64(len(bits)) * 64bp := (*[8]byte)(unsafe.Pointer(&h))b := bp[:]for i := 0; i < hashesCount; i++ {hi := xxhash.Sum64(b)h++idx := hi % maxBitsi := idx / 64j := idx % 64mask := uint64(1) << jw := atomic.LoadUint64(&bits[i])if (w & mask) == 0 {return false}}return true
}