当前位置: 首页 > article >正文

31.3 XOR压缩和相关的prometheus源码解读

本节重点介绍 :

  • xor 压缩value原理
  • xor压缩过程讲解
  • xor压缩prometheus源码解读
  • xor 压缩效果

xor 压缩value原理

  • 原理:时序数据库相邻点变化不大,采用异或压缩float64的前缀和后缀0个数

xor压缩过程讲解

gorilla_04.jpg

gorilla_05.jpg

  • 第一个值使用原始点存储
  • 计算和前面的值的xor
    • 如果XOR值为0,即两个Value相同,那么存为’0’,只占用一个bit。
    • 如果XOR为非0,首先计算XOR中位于前端的和后端的0的个数,即Leading Zeros与Trailing Zeros。
      • 第一个bit值存为’1’。
      • 如果Leading Zeros与Trailing Zeros与前一个XOR值相同,则第2个bit值存为’0’,而后,紧跟着去掉Leading Zeros与Trailing Zeros以后的有效XOR值部分。
      • 如果Leading Zeros与Trailing Zeros与前一个XOR值不同,则第2个bit值存为’1’,而后,紧跟着5个bits用来描述Leading Zeros的值,再用6个bits来描述有效XOR值的长度,最后再存储有效XOR值部分(这种情形下,至少产生了13个bits的冗余信息)

xor压缩prometheus源码解读

  • xorAppender.Append 中调用的writeVDelta ,位置 D:\go_path\src\github.com\prometheus\prometheus\tsdb\chunkenc\xor.go
  • vDelta代表xor的结果值,然后进行判断
func (a *xorAppender) writeVDelta(v float64) {
	vDelta := math.Float64bits(v) ^ math.Float64bits(a.v)

	if vDelta == 0 {
		a.b.writeBit(zero)
		return
	}
	a.b.writeBit(one)

	leading := uint8(bits.LeadingZeros64(vDelta))
	trailing := uint8(bits.TrailingZeros64(vDelta))

	// Clamp number of leading zeros to avoid overflow when encoding.
	if leading >= 32 {
		leading = 31
	}

	if a.leading != 0xff && leading >= a.leading && trailing >= a.trailing {
		a.b.writeBit(zero)
		a.b.writeBits(vDelta>>a.trailing, 64-int(a.leading)-int(a.trailing))
	} else {
		a.leading, a.trailing = leading, trailing

		a.b.writeBit(one)
		a.b.writeBits(uint64(leading), 5)

		// Note that if leading == trailing == 0, then sigbits == 64.  But that value doesn't actually fit into the 6 bits we have.
		// Luckily, we never need to encode 0 significant bits, since that would put us in the other case (vdelta == 0).
		// So instead we write out a 0 and adjust it back to 64 on unpacking.
		sigbits := 64 - leading - trailing
		a.b.writeBits(uint64(sigbits), 6)
		a.b.writeBits(vDelta>>trailing, int(sigbits))
	}
}

xor 压缩效果

xor.png

  • 从结果来看:
  • 只占用1个bit的Value比例高达59.06%,这说明约一半以上的Point Value较之上一个Value并未发生变化。
  • 30%比例的Value平均占用26.6 bits,即上面的情形2.1。
  • 余下的12.64%的Value平均占用39.6 bits,即上面的情形2.2。
  • 我认为xor压缩效果取决于series曲线波动情况,越剧烈压缩效果越差,越平滑压缩效果越好

本节重点总结 :

  • xor 压缩value原理
  • xor压缩过程讲解
  • xor压缩prometheus源码解读
  • xor 压缩效果

http://www.kler.cn/a/397544.html

相关文章:

  • HBase压测 ycsb
  • 数仓建设之Oracle常见语法学习
  • Docker+Django项目部署-从Linux+Windows实战
  • ubuntu 22.04 shell
  • git如何开启SSH?
  • 【网络安全 | 甲方建设】双/多因素认证、TOTP原理及实现
  • MySQL的编程语言
  • 鸿蒙 管理应用拥有的状态有Localstorage、Appstorage、PersistentStorage、Environment、用户首选项、持久化方案。
  • react项目通过http调用后端springboot服务最简单示例
  • 如何在 Ubuntu 上安装 Emby 媒体服务器
  • 【人工智能】迁移学习在深度学习中的应用:用Python实现自定义数据集图像分类
  • 云原生之运维监控实践-使用Telegraf、Prometheus与Grafana实现对InfluxDB服务的监测
  • 【自学笔记】神经网络(2) -- 模型评估和优化
  • ArrayList 源码分析
  • 【鸿蒙开发】第十八章 Media媒体服务(一)
  • 37.超级简易的计算器 C语言
  • SpringBoot使用AspectJ的@Around注解实现AOP全局记录接口:请求日志、响应日志、异常日志
  • 打印1~N
  • PHP正则表达式
  • 【Java SE】lambda 表达式
  • 15分钟学 Go 第 56 天:架构设计基本原则
  • 浪潮服务器(BMC)监控易监测指标解读
  • 4399 C++面试题及参考答案
  • IT行业现状与未来趋势
  • SOL链上Meme生态的崛起与未来#Dapp开发#链游#交易所#公链搭建
  • 和 Nostr 探索 Web5 的未来