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Yishan Managing large-scale cloud database instances via machine learning
Timon
Blind Write VS. Read-Modify-Write
out-of-order events不用进行RMW，直接blind write
幂等保证Exactly Once
对于At-least Once的系统Kafka，记录每个Partition的latest offset，避免重复存储
数据模型
如图，
一组一同采集的metric，metricSet，具有一个时间戳，等同于row
一个metricSet的collection，称为StreamSet ，具有一个uuid，比如对于某一个主机发送的指标组，就用一个uuid标识
以uuid为标准，匹配一组TagSet，即一个StreamSet可以附加一组特殊的属性
TagSet单独存储，作为元数据，存储在本地的rocksDB中
SEDA (Staged Event Driven Architecture)
Windows聚合和Late数据的处理
首先，数据写入时，有两个MemTable，其中一个是为了late数据的
为何要单独分出一个late的，因为late的会破坏连续性，不便于后续用数组来存储数据
这里之所以有late的说法，就需要参考dataflow里面对于窗口的解释
然后提出一个page的概念，600条records，一个UUID至少对应于一个page，一个page中的数据属于一个UUID，因为后面以page为维度要聚合
一个page写满，就会排序并聚合，这个取决于时间戳的精度，如果是秒级精度就按秒级聚合，聚合的算子定义的时候可以指定
这里sealed page的实现用数组，这样避免search的代价，因为根据数组的下标就可以直接找到相应的时间，
所以这里甚至不用事先排序，直接乱序插入即可，插入的过程本身就是排序的过程
有个问题是如果这里的时间是sparse的，那么数组中就会有很多的空洞，下面也说如果太过sparse那么就暂时不seal，多等一会，但这毕竟不是根本的解决方法。
这也是为何还需要一个late的内存表，
这里又有一个假设，就是写入的数据是在时间上dense的，这个对于监控数据而言是成立的
SSTable的存储结构
内存中的数据会定期的flush成SSTable，内存中的page对应于block
一个SSTable中包含很多block，按时间戳排序，并且没有overlap，这样可以精准查询，因为late单独存，所以没有overlap
这里在一个SSTable中，对每一个UUID会建立一个时间的线段树索引，即按时间维度聚合，便于long time span的查询
SSTable由如下组成，
首先是MetaZone，元数据，比如时间戳范围，这个meta非常小，所以可以将所有的meta都放在内存中
再者是所谓的bucket和collision，其实就是一个序列化的hash table，记录每个UUID的数据的时间戳范围和offset；
这个hash table也是用array来实现的，避免二分search；用uuid的hash找到index，如果冲突则使用64byte指向其他collided的UUID
最后是DataZone，这个是按UUID分开的，先存一个时间的线段树索引，接着是一堆的blocks
时间线段树
可以记录不同时间粒度的聚合数据，
这里做的优化是，这个线段树是用数组存储的，知道depth和local position，就可以计算出在数组的中的index
