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

• 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, trailinga.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 - trailinga.b.writeBits(uint64(sigbits), 6)a.b.writeBits(vDelta>>trailing, int(sigbits))}
}

xor 压缩效果

• 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