/lib/bloomfilter概述
victoriaMetrics的
vmstorage组件会接收上游传递过来的指标，在现实场景中，指标或瞬时指标的数量级可能会非常恐怖，如果不限制缓存的大小，有可能会由于cache miss而导致出现过高的slow insert。为此，vmstorage提供了两个参数：
maxHourlySeries和maxDailySeries，用于限制每小时/每天添加到缓存的序列。序列指表示的时间序列，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 = b labelsHashBufPool.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)
下面是新建限速器的函数，传入一个大(序列)值，以及一个刷新时间。该函数中会：
- 初始化一个限速器，限速器的大元素个数为
maxItems - 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)) //1 l.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))//2 case <-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计算该指标的标识(h)，然后调用下面的Add函数来判断该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 * bitsPerItem bits := make([]uint64, (bitsCount+63)/64) return &filter{ maxItems: maxItems, bits: bits, } }
为什么bitsPerItem为16？这篇文章给出了如何计算布隆过滤器的大小。在本代码中，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) }
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。
- 获取过滤器的完整存储，并转换为以bit单位
- 将元素
h转换为byte数组，便于xxhash.Sum64计算 - 后续将执行hashesCount次哈希，降低漏失率
- 计算元素h的哈希
- 递增元素
h，为下一次哈希做准备 - 取余法获取元素的bit范围
- 获取元素所在的slot(即uint64大小的bit范围)
- 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
- 获取元素所在bit位的掩码
- 加载元素所在的slot的数值
- 如果
w & mask结果为0，说明该元素不存在， - 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 - 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.bits maxBits := uint64(len(bits)) * 64 //1 bp := (*[8]byte)(unsafe.Pointer(&h))//2 b := bp[:] isNew := false for i := 0; i < hashesCount; i++ {//3 hi := xxhash.Sum64(b)//4 h++ //5 idx := hi % maxBits //6 i := idx / 64 //7 j := idx % 64 //8 mask := uint64(1) << j //9 w := atomic.LoadUint64(&bits[i])//10 for (w & mask) == 0 {//11 wNew := w | mask //12 if atomic.CompareAndSwapUint64(&bits[i], w, wNew) {//13 isNew = true//14 break } w = atomic.LoadUint64(&bits[i])//14 } } return isNew }
看懂了Add函数，Has就相当简单了，它只是Add函数的缩减版，无需设置bits[i]：
func (f *filter) Has(h uint64) bool { bits := f.bits maxBits := uint64(len(bits)) * 64 bp := (*[8]byte)(unsafe.Pointer(&h)) b := bp[:] for i := 0; i < hashesCount; i++ { hi := xxhash.Sum64(b) h++ idx := hi % maxBits i := idx / 64 j := idx % 64 mask := uint64(1) << j w := atomic.LoadUint64(&bits[i]) if (w & mask) == 0 { return false } } return true }
总结
由于victoriaMetrics的过滤器采用的是布隆过滤器，因此它的限速并不精准，在源码条件下， 大约有3%的偏差。但同样地，由于采用了布隆过滤器，降低了所需的内存以及相关计算资源。此外victoriaMetrics的过滤器实现了并发访问。
过滤器为了支持并发访问，使用atomic来实现数值存储和加载以及数值变更等操作。
在大流量场景中，如果需要对请求进行相对精准的过滤，可以考虑使用布隆过滤器，降低所需要的资源，但前提是过滤的结果能够忍受一定程度的漏失率。
本文来自博客园，作者：charlieroro，原文链接：https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16101238.html
