compaction主要包括两类：将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction；磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction。对于myrocks来说，compaction过程都由后台线程触发，对于minor compaction和major compaction分别对应一组线程，通过参数rocksdb_max_background_flushes和rocksdb_max_background_compactions可以来控制。通过minor compaction，内存中的数据不断地写入的磁盘，保证有足够的内存来应对新的写入；而通过major compaction，多层之间的SST文件的重复数据和无用的数据可以迅速减少，进而减少sst文件占用的磁盘空间。对于读而言，由于需要访问的sst文件变少了，也会有性能的提升。由于compaction过程在后台不断地做，单位时间内compaction的内容不多，不会影响整体的性能，当然这个可以根据实际的场景对参数进行调整。了解了compaction的基本概念，下面会详细介绍compaction的流程，主要包括两部分flush(minor compaction)，compaction(major compaction)，对应的入口函数分别是BackgroundFlush和BackgroundCompaction。

flush(minor-compaction)

Rockdb中在内存的数据都是通过memtable存储，主要包括两种形式，active-memtable和immutable-memtable。active-memtable是当前正在提供写操作的memtable，当active-memtable写入超过阀值(通过参数wirte_buffer_size控制)，会将这个memtable标记为read-only，然后再创建一个新的memtable供新的写入，这个read-only的memtable就是immutable-memtable。我们所说的flush操作就是将imumutable-memtable 写入到level0的过程。flush过程以column family为单位进行，一个column family是一组sst文件的集合，在myrocks中一个表可以是一个单独的column family，也可以多个表共用一个column family。每个column family中可能包含一个或多个immutable-memtable，一个flush线程会抓取column family中所有的immutable-memtable进行merge，然后flush到level0。由于一个线程在flush过程中，新的写入也源源不断进来，进而产生新的immutable-memtable，其它flush线程可以新起一个任务进行flush，因此在rocksdb体系下，active-memtable->immutable-memtable->sst文件转换过程是流水作业，并且flush可以并发执行，相对于levelDB，并发compaction的速度要快很多。通过参数max_write_buffer_number可以控制memtable的总数量，如果写入非常快，而compaction很慢，会导致memtable数量超过阀值，导致write stall的严重后果。另外一个参数是min_write_buffer_number_to_merge，整个参数是控制至少几个immutable才会触发flush，默认是1。flush的基本流程如下：

1.遍历immutable-list,如果没有其它线程flush，则加入队列

2.通过迭代器逐一扫描key-value，将key-value写入到data-block

3.如果data block大小已经超过block_size(比如16k)，或者已经key-value对是最后的一对，则触发一次block-flush

4.根据压缩算法对block进行压缩，并生成对应的index block记录(begin_key, last_key, offset)

5.至此若干个block已经写入文件，并为每个block生成了indexblock记录

6.写入index block，meta block，metaindex block以及footer信息到文件尾

7.将变化sst文件的元信息写入manifest文件

flush实质是对memtable中的记录进行一次有序遍历，在这个过程中会去掉一些冗余的记录，然后以block为单位写入sst文件，写入文件时根据压缩策略确定是否对block进行压缩。为什么会有冗余记录？这个主要是因为rocksdb中无论是insert，update还是delete，所有的写入操作都是以append的方式写入memtable，比如先后对key=1的记录执行三个操作insert(1),update(1),delete(1),在rocksdb中会产生3条不同记录。(在innodb中，对于同一个key的操作都是原地更新，只有一条记录)。实际上delete后这个记录不应该存在了，所以在合并时，可以干掉这些冗余的记录，比如这里的insert(1),update(1)，这种合并使得flush到level0的sst已经比较紧凑。冗余记录主要有以下三种情况：(user_key, op)表示对user_key的操作,比如put，delete等。

1.对于(user_key,put),(user_key,delete),则可以将put删掉

2.对于(user_key,single-delete),(user_key,put)，single-delete保证put，delete成对出现，可以同时将两条记录都删掉。

3.对于(user_key,put1)，(user_key,put2)，(user_key,put3)可以干掉比较老的put

对于以上3种情况，都要考虑snapshot，如果要删除的key在某个snapshot可见，则不能删除。注意第1种情况，(user_key,delete)这条记录是不能被删除的，因为对用户而言，这条记录已经不存在了，但由于rocksdb的LSM-tree存储结构，这个user_key的记录可能在level0，level1或者levelN，所以(user_key, delete)这条记录要保留，直到进行最后一层的compaction操作时才能将它干掉。第2种情况，single-delete是一个特殊的delete操作，这个操作保证了put，delete一定是成对出现的，所以flush时，可以将这两条记录同时干掉。

compaction(major-compaction)

我们通常所说的compaction就是major-compaction，sst文件从低level合并到高level的过程，这个过程与flush过程类似，也是通过迭代器将多个sst文件的key进行merge，遍历key然后创建sst文件。flush的触发条件是immutable memtable的数量是否超过了min_write_buffer_number_to_merge，而compaction的触发条件是两类：文件个数和文件大小。对于level0，触发条件是sst文件个数，通过参数level0_file_num_compaction_trigger控制，score通过sst文件数目与level0_file_num_compaction_trigger的比值得到。level1-levelN触发条件是sst文件的大小，通过参数max_bytes_for_level_base和max_bytes_for_level_multiplier来控制每一层最大的容量，score是本层当前的总容量与能存放的最大容量的比值。rocksdb中通过一个任务队列维护compaction任务流，通过判断某个level是否满足compaction条件来加入队列，然后从队列中获取任务来进行compact。

Level-0 层的文件在不停的从Memtable 中dump出来，那么何时才会把这些Level-0层的文件合并到Level-1 ？

RocksDB对对每一层进行打分，分数从0~1000000，这个分数的大小决定了进行Compact 的优先级，分数越大，越先进行Compact。

那么这个分数如何计算出来？

如果是Level-0层，会先算出当前有多少个没有进行Compact 的文件个数numfiles, 然后根据这个文件的个数进行判断，当numfiles<20 时，Score = numfiles/4；当24>numfiles>=20时，Score = 10000；当 numfiles>=24时，Score = 1000000：

相关参数

值

说明

level0_file_num_compaction_trigger

4

当有4个未进行Compact的文件时，达到触发Compact的条件

level0_slowdown_writes_trigger

20

当有20个未进行Compact的文件时，触发RocksDB，减慢写入速度

level0_stop_writes_trigger

24

当有24个未进行Compact的文件时，触发RocksDB停止写入文件，此时会尽快的Compact Level-0层文件

如果是Level-1+层，会去计算每一层未进行Compact文件的总Size，然后再和这一层的”容量值”做对比，得到一个比值，这个值就是该层的 CompactScore ，也就是说对于Level-1+层，Compact 触发条件是看这一层文件的大小而不是个数。Score = level_bytes / MaxBytesForLevel(level)

对于Level-1+层，每一层的最大Bytes 是如何计算出来的？

Level-1 层 文件总大小由 max_bytes_for_level_base 参数控制，而 Level-2 层的大小通过： Level_max_bytes[N] = Level_max_bytes[N-1] * max_bytes_for_level_multiplier^(N-1)*max_bytes_for_level_multiplier_additional[N-1] 计算得出：

参数

值

说明

max_bytes_for_level_base

10485760

用于指定Level-1 层总大小，超过这个值满足触发Compact条件

max_bytes_for_level_multiplier

10

每一层最大Bytes 乘法因子

max_bytes_for_level_multiplier_addtl[2]

1

Level-2 层总大小调整参数

max_bytes_for_level_multiplier_addtl[3]

1

Level-3 层总大小调整参数

max_bytes_for_level_multiplier_addtl[4]

1

Level-4 层总大小调整参数

max_bytes_for_level_multiplier_addtl[5]

1

Level-5 层总大小调整参数

max_bytes_for_level_multiplier_addtl[6]

1

Level-6 层总大小调整参数

在进行Compact的时候，会选择哪些文件进行Compact操作呢？

对于Level-0层文件，RocksDB总是选择所有的文件进行Compact操作，因为Level-0层的文件之间，可能会有key范围的重叠。

对于Level-N (N>1)层的文件，会先按照文件大小排序(冒泡排序)，选出最大的文件，并计算这个文件Key 的起止范围，通过这个范围查找Level-N+1层文件，把选出的Level-N 文件和Level-N+1 文件做为输入，并且在Level-N+1新建一个或多个SST文件作为输出。

可以通过设置max_background_compactions 大于1 来使用并行Compact，不过这个并行Compact 不能作用到Level-0层。

Universal Compaction

前面介绍的compaction类型是level compaction，在rocksdb中还有一类compaction，称之为Univeral Compaction。Univeral模式中，所有的sst文件都可能存在重叠的key范围。对于R1,R2,R3,...,Rn,每个R是一个sst文件，R1中包含了最新的数据，而Rn包含了最老的数据。合并的前提条件是sst文件数目大于level0_file_num_compaction_trigger，如果没有达到这个阀值，则不会触发合并。在满足前置条件的情况下，按优先级顺序触发以下合并。

1.如果空间放大超过一定的比例，则所有sst进行一次compaction，所谓的full compaction，通过参数max_size_amplification_percent控制。

2.如果前size(R1)小于size(R2)在一定比例，默认1%，则与R1与R2一起进行compaction，如果(R1+R2)*(100+ratio)%100

3.如果第1和第2种情况都没有compaction，则强制选择前N个文件进行合并。

相对于level compaction，Univeral compaction由于每一次合并的文件较多，相对于level compaction的多层合并，写放大较小，付出的代价是空间放大较大。除了前面介绍的level compaction和univeral compaction，rocksdb还支持一种FIFO的compaction。FIFO顾名思义就是先进先出，这种模式周期性地删除旧数据。在FIFO模式下，所有文件都在level0，当sst文件总大小超过阀值max_table_files_size，则删除最老的sst文件。