XTDB存储层优化：基于文件大小的合并策略演进

背景与问题分析

XTDB作为新一代时序数据库，其存储层的设计直接影响着系统性能。在早期版本中，XTDB采用基于行数的文件合并策略，即当文件达到预定行数阈值时触发合并操作。这种设计存在几个关键问题：

1. 行数作为大小代理的局限性：不同行的实际数据量差异可能很大，导致文件物理大小与行数不成正比，影响存储效率
2. 命名冗余：文件名中包含首行/下一行信息，这些原本作为事务ID代理的字段已不再必要
3. 合并确定性挑战：在基于行数的策略下，合并后的文件行数是输入文件行数之和，而改为基于大小后这一关系不再成立

技术方案演进

文件大小阈值设计

新方案将文件"满"的标准改为物理大小，初步设定为64MB-128MB范围。这一调整带来以下优势：

• 更精确控制存储使用量
• 避免因行大小差异导致的存储效率问题
• 与主流云存储服务的设计理念更契合

文件命名简化

新版文件名格式大幅简化：

• L0/L1层级：{l00,l01}/<next-tx-id>.arrow
• L2+层级：l02/<iidpart>/<next-tx-id>.arrow

移除了冗余的首行/下一行信息，仅保留事务ID，使命名更加简洁高效。未来随着版本演进，这一格式还将进一步优化为时间分区与索引ID分区的组合结构。

云存储集成优化

充分利用云服务特性：

• 各主流云平台的对象列表API已包含大小信息，无需在文件名中冗余存储
• 启动时通过listObjects获取完整文件树并缓存
• 通过文件变更通知主题维护缓存一致性

合并策略改进

基于大小的合并引入了新的挑战，解决方案包括：

1. 确定性合并：不再简单合并所有未压缩的L0文件，而是智能选择不超过大小限制的最大文件集
2. 渐进式合并：当合并后文件仍低于阈值时，先上传非满文件，再逐个合并剩余L0文件
3. 大小感知：合并时考虑schema去重带来的空间节省，确保输出文件不超过目标大小

技术影响与优势

这一优化带来多方面提升：

1. 存储效率：精确控制文件物理大小，避免存储浪费
2. 性能优化：减少不必要的合并操作，降低I/O压力
3. 云原生适配：更好地利用云存储特性，提升整体性能
4. 简化设计：移除冗余信息，使系统更易于维护和扩展

未来展望

该优化为XTDB存储层奠定了更坚实的基础，后续可在此基础上进一步探索：

• 更智能的大小阈值动态调整
• 基于工作负载特性的自适应合并策略
• 深度集成云存储特性，如生命周期管理等

这一系列改进使XTDB在云原生环境下能够更高效地处理时序数据，为大规模部署提供了更好的支持。