VictoriaMetrics中vmstorage缓存不一致导致查询数据异常问题分析
问题现象
在VictoriaMetrics集群版本v1.93.16中,用户发现一个奇怪的查询现象:当选择较长的查询时间范围时,某些数据点会神秘消失;而选择另一个时间范围时,这些数据又能正常查询出来。更令人困惑的是,重启vmstorage组件后,之前消失的数据又能被正确查询到。
问题根源
经过深入分析,发现问题出在vmstorage的索引数据库查询缓存机制上。具体来说,当查询超时(DeadlineExceeded)发生时,系统错误地将部分结果缓存了起来,导致后续查询无法获取完整数据。
在VictoriaMetrics的索引查询流程中,系统会先在当前索引数据库(current indexdb)中查找,如果找不到再到历史索引数据库(previous indexdb)中查找。查询结果会被缓存以提升后续查询性能。然而,当查询超时时,系统没有正确处理这种特殊情况,仍然将部分结果缓存起来,造成了数据不一致。
技术细节
在index_db.go文件的查询逻辑中,存在以下关键代码片段:
is := extDB.getIndexSearch(accountID, projectID, deadline)
extMetricIDs, err = is.searchMetricIDs(qtChild, tfss, tr, maxMetrics)
extDB.putIndexSearch(is)
extDB.putMetricIDsToTagFiltersCache(qtChild, extMetricIDs, tfKeyExtBuf.B)
这段代码的问题在于,无论查询是否成功(包括超时情况),都会将结果缓存起来。对于超时这种特殊错误,实际上查询可能只是暂时失败,后续重试可能会成功,因此不应该缓存部分结果。
解决方案
修复方案相对简单但有效:在缓存结果前,显式检查错误类型是否为DeadlineExceeded。只有当错误不是超时类型时,才将结果缓存。修改后的代码如下:
is := extDB.getIndexSearch(accountID, projectID, deadline)
extMetricIDs, err = is.searchMetricIDs(qtChild, tfss, tr, maxMetrics)
if !errors.Is(ErrDeadlineExceeded, err) {
extDB.putIndexSearch(is)
extDB.putMetricIDsToTagFiltersCache(qtChild, extMetricIDs, tfKeyExtBuf.B)
}
这个修改确保在查询超时的情况下不会缓存部分结果,避免了数据不一致的问题。同时,对于其他类型的错误,仍然保持原有的缓存行为。
影响版本与修复
该问题影响多个VictoriaMetrics版本,修复已被纳入以下版本:
- v1.113.0
- lts-1.110.3
- lts-1.102.15
总结
这个案例展示了在高性能时序数据库系统中,缓存机制设计的重要性。特别是在处理可能超时的操作时,需要特别小心部分结果缓存带来的数据一致性问题。VictoriaMetrics团队通过精确识别错误类型并相应调整缓存策略,有效解决了这个隐蔽但影响严重的问题。
对于使用VictoriaMetrics的用户,如果遇到类似查询结果不一致的情况,可以考虑检查是否运行了受影响的版本,并及时升级到包含修复的版本。同时,这也提醒我们在设计类似系统时,需要对各种边界条件(如超时、部分失败等)进行充分考虑,确保系统在各种异常情况下的行为符合预期。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00