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From: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Thu, 21 May 2020 14:46:27 +0800
Subject: [PATCH 01/13] add docs for rocksdb

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literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
new file mode 100644
index 000000000000..f184f8fe42a8
--- /dev/null
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+title: TiCDC 简介
+category: reference
+aliases: ['/docs-cn/dev/reference/rocksdb/overview/']
+---
+
+# RocksDB 简介
+
+[RocksDB](https://github.com/facebook/rocksdb) 是由 Facebook 基于 LevelDB 开发的一款提供键值存储与读写功能的 LSM-tree 架构引擎，用户写入的 key-value 会先写入磁盘上的 WAL （Write Ahead Log），然后再写入内存中的跳表（SkipList，这部分结构又被称作 MemTable），由于将用户的随机修改（插入）转化为了对 WAL 文件的顺序写，因此具有比 B 树类存储引擎更高的写吞吐。内存中的数据达到一定阈值后会刷到磁盘上生成 SST 文件（Sorted String Table），SST 又分为多层 （默认至多 6 层），每一层的数据达到一定阈值后会挑选一部分 SST 合并到下一层，每一层的数据是上一层的 10 倍（因此 90% 的数据存储在最后一层） RocksDB 允许用户创建多个 ColumnFamily ，这些 ColumnFamily 各自拥有独立的内存跳表以及 SST 文件，但是共享同一个 WAL 文件，这样的好处是可以根据应用特点为不同的 ColumnFamily 选择不同的配置，但是又没有增加对 WAL 的写次数。
+
+## TiKV 架构
+
+TiKV 的系统架构如下图所示：
+
+![TiKV RocksDB](/media/tikv-rocksdb.png)
+
+* TiKV 使用 RocksDB 作为自己的核心存储引擎用于存储 Raft 日志以及用户数据。每个 TiKV 实例中有两个 RocksDB 实例，一个用于存储 Raft 日志（我们称作 raftdb ），另一个用于存储用户数据以及 MVCC 信息（我们称作 kvdb）。kvdb 中有四个 ColumnFamily ：raft，lock，default，write:
+    * raft 列用于存储各个 region 的元信息，仅占极少量空间，用户可以不必关注。 
+    * lock 列用于存储悲观事务的悲观锁以及分布式事务的一阶段 Prewrite 锁，当用户的事务提交之后， lock cf 中对应的数据会很快删除掉，因此大部分情况下 lock cf 中的数据也很少（少于 1GB），如果 lock cf 中的数据大量增加，说明有大量事务等待提交，系统出现了 bug 或者故障。
+    * write 列存储的是用户真实的写入数据以及 MVCC 信息（该数据所属事务的开始时间以及提交时间），当用户写入了一行数据时，如果这一行数据小于 255 字节，那么会被存储 write 列中，否则的话这行数据会被存入到 default 列中。我们知道 TiDB 的非 unique 索引存储的 value 为空，unique 索引存储的 value 为主键索引，因此二级索引只会占用 writecf 的空间
+    * default 列存储的长度超过 255 字节的数据。 
+
+## RocksDB 的内存占用
+
+* 为了提高读取性能以及减少对磁盘的读取，RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block （默认是 64KB），读取 block 时先去内存中的 BlockCache 中查看该块数据是否存在，存在的话则可以直接从内存中读取而不必访问磁盘。BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统总内存大小的 45% 用于 BlockCache，用户也可以自行修改 `storage.block-cache.capacity` 配置设置为合适的值，但是不建议超过系统总内存的 60%。
+* 写入 RocksDB 中的数据会写入 MemTable，当一个 MemTable 的大小超过 128MB 时会切换到一个新的 MemTable 来提供写入，TiKV 中一共有 2 个 RocksDB 实例，合计 4 个 ColumnFamily，每个 ColumnFamily 的单个 MemTable 大小限制是 128MB，最多允许 5 个 MemTable 存在，否则会阻塞前台写入，因此这部分占用的内存最多为 4 * 5 * 128MB = 2.5GB。这部分占用内存较少，不建议用户自行更改。
+
+## RocksDB 的空间占用
+
+* 多版本：RocksDB 作为一个 LSM-tree 结构的键值存储引擎，MemTable 中的数据会首先被刷到 L0。L0 层的 SST 之间的范围可能存在重叠（因为文件顺序是按照生成的顺序排列），因此同一个 key 在 L0 中可能存在多个版本。当文件从 L0 合并到 L1 的时候，会按照一定大小（默认是 8MB）切割为多个文件，同一层的文件的范围互不重叠，所以 L1 及其以后的层每一层的 key 都只有一个版本。
+* 空间放大：RocksDB 的每一层文件总大小都是上一层的 x 倍，在 TiKV 中这个配置默认是 10，因此 90% 的数据存储在最后一层，这也意味着 RocksDB 的空间放大不超过 1.11 (L0 层的数据较少，可以忽略不计)
+* TiKV 的空间放大：TiKV 在 RocksDB 之上还有一层自己的 MVCC，当用户写入一个 key 的时候，tikv 实际上写入 RocksDB 是 key + commit_ts，这也就是说用户的更新和删除都是会写入新的 key 进入到 RocksDB。TiKV 会每隔一段时间删除旧版本的数据（通过 RocksDB 的 Delete 接口），因此我们可以认为用户存储在 TiKV 上的数据的实际空间放大为，1.11 加最近 10 分钟内写入的数据（假设 TiKV 回收旧版本数据足够及时）。 详细可见[tidb-in-action](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter7/compact.md#tikv-%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%94%BE%E5%A4%A7)
+
+## RocksDB 后台线程与 Compact
+* RocksDB 将内存中的 MemTable 转化为磁盘上的 SST 文件以及合并各个层级的 SST 文件都是在后台线程池中执行的，后台线程池的默认大小是 8，当机器 CPU 数量小于等于 8 时，后台线程池默认大小 CPU 数量减一。通常来说用户不需要更改这个配置，如果用户在一个机器上部署了多个 TiKV 实例的话，或者机器的读负载比较高而写负载比较低，那么可以适当调低 `rocksdb/max-background-jobs` 至 3 或者 4。
+
+## WriteStall
+* RocksDB 的 L0 与其他层不同，L0 的各个 SST 是按照生成顺序排列，各个 SST 之间的 key 范围存在重叠，因此查询的时候必须依次查询 L0 中的每一个 SST，为了不影响查询性能，当 L0 中的文件数量过多时，会触发 WriteStall 阻塞写入。如果用户遇到了写延迟突然大幅度上涨，可以先查看 Grafana RocksDB KV 面板 WriteStall Reason 指标，如果是 L0 文件数量过多引起的 WriteStall，可以调整下面几个配置到 64，详细见 [tidb-in-action](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter8/threadpool-optimize.md#5-rocksdb)
+
+```
+rocksdb.defaultcf.level0-slowdown-writes-trigger
+rocksdb.writecf.level0-slowdown-writes-trigger
+rocksdb.lockcf.level0-slowdown-writes-trigger
+rocksdb.defaultcf.level0-stop-writes-trigger
+rocksdb.writecf.level0-stop-writes-trigger
+rocksdb.lockcf.level0-stop-writes-trigger
+```
+

From f906b33be523e3487fdf7ef7f9a1fae47ca4435e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Fri, 22 May 2020 15:59:54 +0800
Subject: [PATCH 02/13] fix blank

Signed-off-by: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 4 +++-
 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index f184f8fe42a8..1e6c93250736 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -23,6 +23,7 @@ TiKV 的系统架构如下图所示：
 ## RocksDB 的内存占用
 
 * 为了提高读取性能以及减少对磁盘的读取，RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block （默认是 64KB），读取 block 时先去内存中的 BlockCache 中查看该块数据是否存在，存在的话则可以直接从内存中读取而不必访问磁盘。BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统总内存大小的 45% 用于 BlockCache，用户也可以自行修改 `storage.block-cache.capacity` 配置设置为合适的值，但是不建议超过系统总内存的 60%。
+
 * 写入 RocksDB 中的数据会写入 MemTable，当一个 MemTable 的大小超过 128MB 时会切换到一个新的 MemTable 来提供写入，TiKV 中一共有 2 个 RocksDB 实例，合计 4 个 ColumnFamily，每个 ColumnFamily 的单个 MemTable 大小限制是 128MB，最多允许 5 个 MemTable 存在，否则会阻塞前台写入，因此这部分占用的内存最多为 4 * 5 * 128MB = 2.5GB。这部分占用内存较少，不建议用户自行更改。
 
 ## RocksDB 的空间占用
@@ -32,9 +33,11 @@ TiKV 的系统架构如下图所示：
 * TiKV 的空间放大：TiKV 在 RocksDB 之上还有一层自己的 MVCC，当用户写入一个 key 的时候，tikv 实际上写入 RocksDB 是 key + commit_ts，这也就是说用户的更新和删除都是会写入新的 key 进入到 RocksDB。TiKV 会每隔一段时间删除旧版本的数据（通过 RocksDB 的 Delete 接口），因此我们可以认为用户存储在 TiKV 上的数据的实际空间放大为，1.11 加最近 10 分钟内写入的数据（假设 TiKV 回收旧版本数据足够及时）。 详细可见[tidb-in-action](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter7/compact.md#tikv-%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%94%BE%E5%A4%A7)
 
 ## RocksDB 后台线程与 Compact
+
 * RocksDB 将内存中的 MemTable 转化为磁盘上的 SST 文件以及合并各个层级的 SST 文件都是在后台线程池中执行的，后台线程池的默认大小是 8，当机器 CPU 数量小于等于 8 时，后台线程池默认大小 CPU 数量减一。通常来说用户不需要更改这个配置，如果用户在一个机器上部署了多个 TiKV 实例的话，或者机器的读负载比较高而写负载比较低，那么可以适当调低 `rocksdb/max-background-jobs` 至 3 或者 4。
 
 ## WriteStall
+
 * RocksDB 的 L0 与其他层不同，L0 的各个 SST 是按照生成顺序排列，各个 SST 之间的 key 范围存在重叠，因此查询的时候必须依次查询 L0 中的每一个 SST，为了不影响查询性能，当 L0 中的文件数量过多时，会触发 WriteStall 阻塞写入。如果用户遇到了写延迟突然大幅度上涨，可以先查看 Grafana RocksDB KV 面板 WriteStall Reason 指标，如果是 L0 文件数量过多引起的 WriteStall，可以调整下面几个配置到 64，详细见 [tidb-in-action](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter8/threadpool-optimize.md#5-rocksdb)
 
 ```
@@ -45,4 +48,3 @@ rocksdb.defaultcf.level0-stop-writes-trigger
 rocksdb.writecf.level0-stop-writes-trigger
 rocksdb.lockcf.level0-stop-writes-trigger
 ```
-

From 4a0ca40156b59472a09747366b034338d633c4b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Fri, 22 May 2020 16:05:26 +0800
Subject: [PATCH 03/13] replace * with x

Signed-off-by: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 3 +--
 1 file changed, 1 insertion(+), 2 deletions(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 1e6c93250736..8b4ab3bf85f6 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -23,8 +23,7 @@ TiKV 的系统架构如下图所示：
 ## RocksDB 的内存占用
 
 * 为了提高读取性能以及减少对磁盘的读取，RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block （默认是 64KB），读取 block 时先去内存中的 BlockCache 中查看该块数据是否存在，存在的话则可以直接从内存中读取而不必访问磁盘。BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统总内存大小的 45% 用于 BlockCache，用户也可以自行修改 `storage.block-cache.capacity` 配置设置为合适的值，但是不建议超过系统总内存的 60%。
-
-* 写入 RocksDB 中的数据会写入 MemTable，当一个 MemTable 的大小超过 128MB 时会切换到一个新的 MemTable 来提供写入，TiKV 中一共有 2 个 RocksDB 实例，合计 4 个 ColumnFamily，每个 ColumnFamily 的单个 MemTable 大小限制是 128MB，最多允许 5 个 MemTable 存在，否则会阻塞前台写入，因此这部分占用的内存最多为 4 * 5 * 128MB = 2.5GB。这部分占用内存较少，不建议用户自行更改。
+* 写入 RocksDB 中的数据会写入 MemTable，当一个 MemTable 的大小超过 128MB 时会切换到一个新的 MemTable 来提供写入，TiKV 中一共有 2 个 RocksDB 实例，合计 4 个 ColumnFamily，每个 ColumnFamily 的单个 MemTable 大小限制是 128MB，最多允许 5 个 MemTable 存在，否则会阻塞前台写入，因此这部分占用的内存最多为 4 x 5 x 128MB = 2.5GB。这部分占用内存较少，不建议用户自行更改。
 
 ## RocksDB 的空间占用
 

From a504c63b6279ef752789cc40e89f588161e57252 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Sat, 23 May 2020 19:51:47 +0800
Subject: [PATCH 04/13] fix title

Signed-off-by: Little-Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 8b4ab3bf85f6..a167706ce990 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: TiCDC 简介
+title: RocksDB 简介
 category: reference
 aliases: ['/docs-cn/dev/reference/rocksdb/overview/']
 ---

From a8fc551c0b52994e3a0390bad84e648819d1c575 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: yikeke <yikeke@pingcap.com>
Date: Mon, 25 May 2020 14:37:05 +0800
Subject: [PATCH 05/13] add the file to TOC

---
 TOC.md | 1 +
 1 file changed, 1 insertion(+)

diff --git a/TOC.md b/TOC.md
index 83c6f744e6e0..ac9073cd1a0c 100644
--- a/TOC.md
+++ b/TOC.md
@@ -394,6 +394,7 @@
     + [TiDB 特定系统变量](/tidb-specific-system-variables.md)
   + 存储引擎
     + TiKV
+      + [RocksDB 简介](/rocksdb/rocksdb-overview.md)
     + TiFlash
   + [错误码](/error-codes.md) @于帅鹏
 + 常见问题解答 (FAQ)

From 5aa2247c4cd34ada4f822145159ada1f8f973f17 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:31:51 +0800
Subject: [PATCH 06/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 1 -
 1 file changed, 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index a167706ce990..43bd1a055ee1 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -1,7 +1,6 @@
 ---
 title: RocksDB 简介
 category: reference
-aliases: ['/docs-cn/dev/reference/rocksdb/overview/']
 ---
 
 # RocksDB 简介

From 76e94448f4f82c3a126c7be70aaa2d0f28170570 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:32:12 +0800
Subject: [PATCH 07/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 6 +++++-
 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 43bd1a055ee1..9e35ad7ff06b 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -5,7 +5,11 @@ category: reference
 
 # RocksDB 简介
 
-[RocksDB](https://github.com/facebook/rocksdb) 是由 Facebook 基于 LevelDB 开发的一款提供键值存储与读写功能的 LSM-tree 架构引擎，用户写入的 key-value 会先写入磁盘上的 WAL （Write Ahead Log），然后再写入内存中的跳表（SkipList，这部分结构又被称作 MemTable），由于将用户的随机修改（插入）转化为了对 WAL 文件的顺序写，因此具有比 B 树类存储引擎更高的写吞吐。内存中的数据达到一定阈值后会刷到磁盘上生成 SST 文件（Sorted String Table），SST 又分为多层 （默认至多 6 层），每一层的数据达到一定阈值后会挑选一部分 SST 合并到下一层，每一层的数据是上一层的 10 倍（因此 90% 的数据存储在最后一层） RocksDB 允许用户创建多个 ColumnFamily ，这些 ColumnFamily 各自拥有独立的内存跳表以及 SST 文件，但是共享同一个 WAL 文件，这样的好处是可以根据应用特点为不同的 ColumnFamily 选择不同的配置，但是又没有增加对 WAL 的写次数。
+[RocksDB](https://github.com/facebook/rocksdb) 是由 Facebook 基于 LevelDB 开发的一款提供键值存储与读写功能的 LSM-tree 架构引擎。用户写入的键值对会先写入磁盘上的 WAL (Write Ahead Log)，然后再写入内存中的跳表（SkipList，这部分结构又被称作 MemTable）。LSM-tree 引擎由于将用户的随机修改（插入）转化为了对 WAL 文件的顺序写，因此具有比 B 树类存储引擎更高的写吞吐。
+
+内存中的数据达到一定阈值后，会刷到磁盘上生成 SST 文件 (Sorted String Table)，SST 又分为多层（默认至多 6 层），每一层的数据达到一定阈值后会挑选一部分 SST 合并到下一层，每一层的数据是上一层的 10 倍（因此 90% 的数据存储在最后一层）。
+
+RocksDB 允许用户创建多个 ColumnFamily ，这些 ColumnFamily 各自拥有独立的内存跳表以及 SST 文件，但是共享同一个 WAL 文件，这样的好处是可以根据应用特点为不同的 ColumnFamily 选择不同的配置，但是又没有增加对 WAL 的写次数。
 
 ## TiKV 架构
 

From d69db9e12a5d862bb6005fe29dd771fa0c27aab2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:32:35 +0800
Subject: [PATCH 08/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 11 ++++++-----
 1 file changed, 6 insertions(+), 5 deletions(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 9e35ad7ff06b..98421120c1a0 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -17,11 +17,12 @@ TiKV 的系统架构如下图所示：
 
 ![TiKV RocksDB](/media/tikv-rocksdb.png)
 
-* TiKV 使用 RocksDB 作为自己的核心存储引擎用于存储 Raft 日志以及用户数据。每个 TiKV 实例中有两个 RocksDB 实例，一个用于存储 Raft 日志（我们称作 raftdb ），另一个用于存储用户数据以及 MVCC 信息（我们称作 kvdb）。kvdb 中有四个 ColumnFamily ：raft，lock，default，write:
-    * raft 列用于存储各个 region 的元信息，仅占极少量空间，用户可以不必关注。 
-    * lock 列用于存储悲观事务的悲观锁以及分布式事务的一阶段 Prewrite 锁，当用户的事务提交之后， lock cf 中对应的数据会很快删除掉，因此大部分情况下 lock cf 中的数据也很少（少于 1GB），如果 lock cf 中的数据大量增加，说明有大量事务等待提交，系统出现了 bug 或者故障。
-    * write 列存储的是用户真实的写入数据以及 MVCC 信息（该数据所属事务的开始时间以及提交时间），当用户写入了一行数据时，如果这一行数据小于 255 字节，那么会被存储 write 列中，否则的话这行数据会被存入到 default 列中。我们知道 TiDB 的非 unique 索引存储的 value 为空，unique 索引存储的 value 为主键索引，因此二级索引只会占用 writecf 的空间
-    * default 列存储的长度超过 255 字节的数据。 
+RocksDB 作为 TiKV 的核心存储引擎，用于存储 Raft 日志以及用户数据。每个 TiKV 实例中有两个 RocksDB 实例，一个用于存储 Raft 日志（通常被称为 raftdb），另一个用于存储用户数据以及 MVCC 信息（通常被称为 kvdb）。kvdb 中有四个 ColumnFamily：raft、lock、default 和 write：
+
+* raft 列：用于存储各个 Region 的元信息。仅占极少量空间，用户可以不必关注。 
+* lock 列：用于存储悲观事务的悲观锁以及分布式事务的一阶段 Prewrite 锁。当用户的事务提交之后， lock cf 中对应的数据会很快删除掉，因此大部分情况下 lock cf 中的数据也很少（少于 1GB）。如果 lock cf 中的数据大量增加，说明有大量事务等待提交，系统出现了 bug 或者故障。
+* write 列：用于存储用户真实的写入数据以及 MVCC 信息（该数据所属事务的开始时间以及提交时间）。当用户写入了一行数据时，如果该行数据长度小于 255 字节，那么会被存储 write 列中，否则的话该行数据会被存入到 default 列中。由于 TiDB 的非 unique 索引存储的 value 为空，unique 索引存储的 value 为主键索引，因此二级索引只会占用 writecf 的空间。
+* default 列：用于存储超过 255 字节长度的数据。 
 
 ## RocksDB 的内存占用
 

From 65d8d638746ccc9d0126998f02f456fd14e9e8cb Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:32:43 +0800
Subject: [PATCH 09/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
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 rocksdb/rocksdb-overview.md | 7 +++++--
 1 file changed, 5 insertions(+), 2 deletions(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 98421120c1a0..12f01c177f3d 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -26,8 +26,11 @@ RocksDB 作为 TiKV 的核心存储引擎，用于存储 Raft 日志以及用户
 
 ## RocksDB 的内存占用
 
-* 为了提高读取性能以及减少对磁盘的读取，RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block （默认是 64KB），读取 block 时先去内存中的 BlockCache 中查看该块数据是否存在，存在的话则可以直接从内存中读取而不必访问磁盘。BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统总内存大小的 45% 用于 BlockCache，用户也可以自行修改 `storage.block-cache.capacity` 配置设置为合适的值，但是不建议超过系统总内存的 60%。
-* 写入 RocksDB 中的数据会写入 MemTable，当一个 MemTable 的大小超过 128MB 时会切换到一个新的 MemTable 来提供写入，TiKV 中一共有 2 个 RocksDB 实例，合计 4 个 ColumnFamily，每个 ColumnFamily 的单个 MemTable 大小限制是 128MB，最多允许 5 个 MemTable 存在，否则会阻塞前台写入，因此这部分占用的内存最多为 4 x 5 x 128MB = 2.5GB。这部分占用内存较少，不建议用户自行更改。
+为了提高读取性能以及减少对磁盘的读取，RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block（默认是 64KB），读取 block 时先去内存中的 BlockCache 中查看该块数据是否存在，存在的话则可以直接从内存中读取而不必访问磁盘。
+
+BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统总内存大小的 45% 用于 BlockCache，用户也可以自行修改 `storage.block-cache.capacity` 配置设置为合适的值，但是不建议超过系统总内存的 60%。
+
+写入 RocksDB 中的数据会写入 MemTable，当一个 MemTable 的大小超过 128MB 时，会切换到一个新的 MemTable 来提供写入。TiKV 中一共有 2 个 RocksDB 实例，合计 4 个 ColumnFamily，每个 ColumnFamily 的单个 MemTable 大小限制是 128MB，最多允许 5 个 MemTable 存在，否则会阻塞前台写入，因此这部分占用的内存最多为 4 x 5 x 128MB = 2.5GB。这部分占用内存较少，不建议用户自行更改。
 
 ## RocksDB 的空间占用
 

From 6fe84e8cb32c590d2f1477321b982752653ed68e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:35:01 +0800
Subject: [PATCH 10/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
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 rocksdb/rocksdb-overview.md | 4 +++-
 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 12f01c177f3d..48dd2027d5ac 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -44,7 +44,9 @@ BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统
 
 ## WriteStall
 
-* RocksDB 的 L0 与其他层不同，L0 的各个 SST 是按照生成顺序排列，各个 SST 之间的 key 范围存在重叠，因此查询的时候必须依次查询 L0 中的每一个 SST，为了不影响查询性能，当 L0 中的文件数量过多时，会触发 WriteStall 阻塞写入。如果用户遇到了写延迟突然大幅度上涨，可以先查看 Grafana RocksDB KV 面板 WriteStall Reason 指标，如果是 L0 文件数量过多引起的 WriteStall，可以调整下面几个配置到 64，详细见 [tidb-in-action](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter8/threadpool-optimize.md#5-rocksdb)
+RocksDB 的 L0 与其他层不同，L0 的各个 SST 是按照生成顺序排列，各个 SST 之间的 key 范围存在重叠，因此查询的时候必须依次查询 L0 中的每一个 SST。为了不影响查询性能，当 L0 中的文件数量过多时，会触发 WriteStall 阻塞写入。
+
+如果用户遇到了写延迟突然大幅度上涨，可以先查看 Grafana RocksDB KV 面板 WriteStall Reason 指标，如果是 L0 文件数量过多引起的 WriteStall，可以调整下面几个配置到 64，详细见 [《TiDB in Action》](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter8/threadpool-optimize.md#5-rocksdb)。
 
 ```
 rocksdb.defaultcf.level0-slowdown-writes-trigger

From bbe7c2f0a54e7da60c80e116be97cb84a36958f6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:35:30 +0800
Subject: [PATCH 11/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
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 rocksdb/rocksdb-overview.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 48dd2027d5ac..ceee2a11fff6 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -36,7 +36,7 @@ BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统
 
 * 多版本：RocksDB 作为一个 LSM-tree 结构的键值存储引擎，MemTable 中的数据会首先被刷到 L0。L0 层的 SST 之间的范围可能存在重叠（因为文件顺序是按照生成的顺序排列），因此同一个 key 在 L0 中可能存在多个版本。当文件从 L0 合并到 L1 的时候，会按照一定大小（默认是 8MB）切割为多个文件，同一层的文件的范围互不重叠，所以 L1 及其以后的层每一层的 key 都只有一个版本。
 * 空间放大：RocksDB 的每一层文件总大小都是上一层的 x 倍，在 TiKV 中这个配置默认是 10，因此 90% 的数据存储在最后一层，这也意味着 RocksDB 的空间放大不超过 1.11 (L0 层的数据较少，可以忽略不计)
-* TiKV 的空间放大：TiKV 在 RocksDB 之上还有一层自己的 MVCC，当用户写入一个 key 的时候，tikv 实际上写入 RocksDB 是 key + commit_ts，这也就是说用户的更新和删除都是会写入新的 key 进入到 RocksDB。TiKV 会每隔一段时间删除旧版本的数据（通过 RocksDB 的 Delete 接口），因此我们可以认为用户存储在 TiKV 上的数据的实际空间放大为，1.11 加最近 10 分钟内写入的数据（假设 TiKV 回收旧版本数据足够及时）。 详细可见[tidb-in-action](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter7/compact.md#tikv-%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%94%BE%E5%A4%A7)
+* TiKV 的空间放大：TiKV 在 RocksDB 之上还有一层自己的 MVCC，当用户写入一个 key 的时候，实际上写入到 RocksDB 的是 key + commit_ts，也就是说，用户的更新和删除都是会写入新的 key 到 RocksDB。TiKV 每隔一段时间会删除旧版本的数据（通过 RocksDB 的 Delete 接口），因此可以认为用户存储在 TiKV 上的数据的实际空间放大为，1.11 加最近 10 分钟内写入的数据（假设 TiKV 回收旧版本数据足够及时）。 详情可参考[《TiDB in Action》](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter7/compact.md#tikv-%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%94%BE%E5%A4%A7)
 
 ## RocksDB 后台线程与 Compact
 

From fecc53ccaa850cb7675e73feb42f5d7c12b4447a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wallace <bupt2013211450@gmail.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:40:45 +0800
Subject: [PATCH 12/13] Update rocksdb/rocksdb-overview.md

Co-authored-by: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
---
 rocksdb/rocksdb-overview.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index ceee2a11fff6..50667da42537 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -40,7 +40,7 @@ BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统
 
 ## RocksDB 后台线程与 Compact
 
-* RocksDB 将内存中的 MemTable 转化为磁盘上的 SST 文件以及合并各个层级的 SST 文件都是在后台线程池中执行的，后台线程池的默认大小是 8，当机器 CPU 数量小于等于 8 时，后台线程池默认大小 CPU 数量减一。通常来说用户不需要更改这个配置，如果用户在一个机器上部署了多个 TiKV 实例的话，或者机器的读负载比较高而写负载比较低，那么可以适当调低 `rocksdb/max-background-jobs` 至 3 或者 4。
+RocksDB 中，将内存中的 MemTable 转化为磁盘上的 SST 文件，以及合并各个层级的 SST 文件等操作都是在后台线程池中执行的。后台线程池的默认大小是 8，当机器 CPU 数量小于等于 8 时，则后台线程池默认大小为 CPU 数量减一。通常来说，用户不需要更改这个配置。如果用户在一个机器上部署了多个 TiKV 实例，或者机器的读负载比较高而写负载比较低，那么可以适当调低 `rocksdb/max-background-jobs` 至 3 或者 4。
 
 ## WriteStall
 

From fdb985b8085fdd567818c8805ceb4e20df382ae6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Keke Yi <40977455+yikeke@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 25 May 2020 16:45:52 +0800
Subject: [PATCH 13/13] refine format

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 rocksdb/rocksdb-overview.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/rocksdb/rocksdb-overview.md b/rocksdb/rocksdb-overview.md
index 50667da42537..83cc8369f0a2 100644
--- a/rocksdb/rocksdb-overview.md
+++ b/rocksdb/rocksdb-overview.md
@@ -36,7 +36,7 @@ BlockCache 按照 LRU 算法淘汰低频访问的数据，TiKV 默认将系统
 
 * 多版本：RocksDB 作为一个 LSM-tree 结构的键值存储引擎，MemTable 中的数据会首先被刷到 L0。L0 层的 SST 之间的范围可能存在重叠（因为文件顺序是按照生成的顺序排列），因此同一个 key 在 L0 中可能存在多个版本。当文件从 L0 合并到 L1 的时候，会按照一定大小（默认是 8MB）切割为多个文件，同一层的文件的范围互不重叠，所以 L1 及其以后的层每一层的 key 都只有一个版本。
 * 空间放大：RocksDB 的每一层文件总大小都是上一层的 x 倍，在 TiKV 中这个配置默认是 10，因此 90% 的数据存储在最后一层，这也意味着 RocksDB 的空间放大不超过 1.11 (L0 层的数据较少，可以忽略不计)
-* TiKV 的空间放大：TiKV 在 RocksDB 之上还有一层自己的 MVCC，当用户写入一个 key 的时候，实际上写入到 RocksDB 的是 key + commit_ts，也就是说，用户的更新和删除都是会写入新的 key 到 RocksDB。TiKV 每隔一段时间会删除旧版本的数据（通过 RocksDB 的 Delete 接口），因此可以认为用户存储在 TiKV 上的数据的实际空间放大为，1.11 加最近 10 分钟内写入的数据（假设 TiKV 回收旧版本数据足够及时）。 详情可参考[《TiDB in Action》](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter7/compact.md#tikv-%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%94%BE%E5%A4%A7)
+* TiKV 的空间放大：TiKV 在 RocksDB 之上还有一层自己的 MVCC，当用户写入一个 key 的时候，实际上写入到 RocksDB 的是 key + commit_ts，也就是说，用户的更新和删除都是会写入新的 key 到 RocksDB。TiKV 每隔一段时间会删除旧版本的数据（通过 RocksDB 的 Delete 接口），因此可以认为用户存储在 TiKV 上的数据的实际空间放大为，1.11 加最近 10 分钟内写入的数据（假设 TiKV 回收旧版本数据足够及时）。详情见[《TiDB in Action》](https://github.com/pingcap-incubator/tidb-in-action/blob/master/session4/chapter7/compact.md#tikv-%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%94%BE%E5%A4%A7)。
 
 ## RocksDB 后台线程与 Compact