AUTO_BUFFER

Time Series Auto-Batching Buffer

Stand: 15. Dezember 2025
Version: 1.0.0
Status: Design/Implementierung
Kategorie: Technical Documentation

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Überblick

Der TSAutoBuffer ist ein konfigurierbarer Buffering-Layer für TSStore, der automatisch einzelne Datenpunkte sammelt und als komprimierte Batches speichert. Dies löst die Limitierung, dass putDataPoint() keine Gorilla-Kompression nutzt.

Problem

Aktueller Zustand:

• putDataPoint(): Speichert Punkte als einzelne RocksDB-Entities (keine Kompression)
• putDataPoints(): Speichert Batches mit Gorilla-Kompression (10-20x Ratio)
• HTTP-API /ts/put nutzt putDataPoint() → keine Kompression

Nachteil:

• IoT/Streaming-Anwendungen können nicht von Gorilla-Kompression profitieren
• Einzelpunkt-Einfügungen verschwenden Speicherplatz

Lösung: TSAutoBuffer

Ein intelligenter Buffer der:

1. Einzelne Datenpunkte puffert
2. Automatisch nach Größe/Zeit flusht
3. Gorilla-Kompression nutzt
4. Thread-safe ist
5. Mit bestehender TSStore-API arbeitet

Architektur

Komponenten

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Application                        │
└────────────────────┬────────────────────────────────┘
                     │
                     │ add(point)
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│              TSAutoBuffer                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Buffers (map<metric:entity, deque<Point>>) │   │
│  │  - Per-metric:entity buffering               │   │
│  │  - Configurable thresholds                   │   │
│  │  - Thread-safe access                        │   │
│  └─────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Background Flush Thread                     │   │
│  │  - Time-based flush (every N seconds)        │   │
│  │  - Size-based flush (max points reached)     │   │
│  │  - Memory-based flush (max memory reached)   │   │
│  └─────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────┬────────────────────────────────┘
                     │
                     │ putDataPoints(batch)
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   TSStore                            │
│  - Gorilla compression                               │
│  - RocksDB storage                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Flush-Strategien

Der Buffer flusht automatisch wenn:

1. Size-Threshold: max_points_per_buffer erreicht (z.B. 1000 Punkte)
2. Time-Threshold: flush_interval abgelaufen (z.B. 5 Sekunden)
3. Memory-Threshold: max_memory_bytes erreicht (z.B. 100 MB)
4. Global-Threshold: max_total_points über alle Buffers erreicht

Konfiguration

TSAutoBufferConfig

struct TSAutoBufferConfig {
    // Buffer-Größe
    size_t max_points_per_buffer = 1000;      // Max Punkte pro metric:entity
    size_t max_total_points = 10000;          // Max Punkte gesamt
    
    // Zeit-basiert
    std::chrono::milliseconds flush_interval{5000};  // 5 Sekunden
    
    // Speicher
    size_t max_memory_bytes = 100 * 1024 * 1024;  // 100 MB
    
    // Performance
    bool async_flush = true;                  // Background-Thread
    size_t flush_batch_size = 500;           // Punkte pro Flush
    
    // Kompression (von TSStore)
    TSStore::CompressionType compression = TSStore::CompressionType::Gorilla;
    int chunk_size_hours = 24;
};

Empfohlene Konfigurationen

IoT Real-Time Streaming

TSAutoBufferConfig config;
config.max_points_per_buffer = 500;          // Klein für niedrige Latenz
config.flush_interval = std::chrono::seconds(2);  // Schnelles Flush
config.max_memory_bytes = 50 * 1024 * 1024;  // 50 MB
config.async_flush = true;
config.compression = TSStore::CompressionType::Gorilla;

Eigenschaften:

• Niedrige Latenz (2s Flush)
• Kleine Batches für schnelles Schreiben
• Kompression aktiv

High-Throughput Batch Import

TSAutoBufferConfig config;
config.max_points_per_buffer = 5000;         // Große Batches
config.flush_interval = std::chrono::seconds(30);  // Seltenes Flush
config.max_memory_bytes = 500 * 1024 * 1024;  // 500 MB
config.async_flush = true;
config.compression = TSStore::CompressionType::Gorilla;

Eigenschaften:

• Hoher Durchsatz
• Große Batches für maximale Kompression
• Viel Speicher für Pufferung

Memory-Constrained (z.B. Raspberry Pi)

TSAutoBufferConfig config;
config.max_points_per_buffer = 200;          // Klein
config.flush_interval = std::chrono::seconds(5);
config.max_memory_bytes = 10 * 1024 * 1024;  // Nur 10 MB
config.async_flush = true;
config.compression = TSStore::CompressionType::Gorilla;

Eigenschaften:

• Wenig Speicher
• Häufiges Flush
• Trotzdem Kompression

Verwendung

Basis-Beispiel

#include "timeseries/tsstore.h"
#include "timeseries/ts_auto_buffer.h"

// TSStore einrichten
TSStore::Config ts_config;
ts_config.compression = TSStore::CompressionType::Gorilla;
TSStore ts(db, cf, ts_config);

// Auto-Buffer einrichten
TSAutoBufferConfig buffer_config;
buffer_config.max_points_per_buffer = 1000;
buffer_config.flush_interval = std::chrono::seconds(5);

TSAutoBuffer buffer(&ts, buffer_config);
buffer.start();  // Background-Thread starten

// Punkte hinzufügen (werden automatisch gepuffert)
for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
    TSStore::DataPoint point{
        .metric = "temperature",
        .entity = "sensor_001",
        .timestamp_ms = now() + i * 1000,
        .value = 20.0 + (rand() % 100) / 10.0,
        .tags = {{"location", "room_a"}},
        .metadata = {}
    };
    buffer.add(point);  // Gepuffert, nicht direkt geschrieben
}

// Stoppen (flusht automatisch verbleibende Punkte)
buffer.stop();

Manuelles Flush

// Alle Buffer flushen
size_t flushed = buffer.flush();
std::cout << "Flushed " << flushed << " points\n";

// Spezifischen Buffer flushen
size_t flushed = buffer.flushFor("temperature", "sensor_001");

Statistiken

auto stats = buffer.getStats();
std::cout << "Points buffered: " << stats.points_buffered << "\n";
std::cout << "Points flushed: " << stats.points_flushed << "\n";
std::cout << "Flush count: " << stats.flush_count << "\n";
std::cout << "Auto flushes: " << stats.auto_flush_count << "\n";
std::cout << "Current buffer size: " << stats.current_buffer_size << "\n";
std::cout << "Current memory: " << stats.current_buffer_memory << " bytes\n";

Dynamische Konfiguration

// Konfiguration zur Laufzeit ändern
TSAutoBufferConfig new_config;
new_config.max_points_per_buffer = 2000;
new_config.flush_interval = std::chrono::seconds(10);
buffer.setConfig(new_config);

Integration mit HTTP-API

Option 1: Auto-Buffer im Server

Der HTTP-Server kann einen globalen TSAutoBuffer verwenden:

// In http_server.cpp
class HTTPServer {
private:
    TSStore tsstore_;
    TSAutoBuffer ts_buffer_;  // Global buffer
    
public:
    HTTPServer() : ts_buffer_(&tsstore_) {
        ts_buffer_.start();
    }
    
    void handleTSPut(const Request& req, Response& res) {
        auto point = parseDataPoint(req.body());
        
        // Verwende Buffer statt direktem TSStore
        auto status = ts_buffer_.add(point);
        
        if (status.ok) {
            res.status = 201;
            res.body = R"({"success": true})";
        } else {
            res.status = 400;
            res.body = R"({"error": ")" + status.message + R"("})";
        }
    }
};

Option 2: Opt-In per Header

void handleTSPut(const Request& req, Response& res) {
    auto point = parseDataPoint(req.body());
    
    // Check header: X-TS-Buffer: enable
    if (req.headers["X-TS-Buffer"] == "enable") {
        ts_buffer_.add(point);  // Buffered
    } else {
        tsstore_.putDataPoint(point);  // Direct
    }
}

Option 3: Neuer Endpoint /ts/put/buffered

// POST /ts/put - Direct (kein Buffer)
void handleTSPut(const Request& req, Response& res) {
    tsstore_.putDataPoint(parseDataPoint(req.body()));
}

// POST /ts/put/buffered - Mit Auto-Buffer
void handleTSPutBuffered(const Request& req, Response& res) {
    ts_buffer_.add(parseDataPoint(req.body()));
}

Performance-Charakteristiken

Latenz

Modus	Schreiblatenz	Flush-Latenz	Gesamt
Direct (putDataPoint)	~1ms	0ms	~1ms
Buffered (kleine Batches)	<0.1ms	~10-50ms	~0.1ms (async)
Buffered (große Batches)	<0.1ms	~50-200ms	~0.1ms (async)

Vorteil: Schreiben ist ~10x schneller (nur Buffer-Operation)

Durchsatz

Modus	Punkte/s	Kompression	Speicher
Direct	~1,000	Keine	100%
Buffered (500 pts/batch)	~10,000	10-20x	5-10%
Buffered (5000 pts/batch)	~50,000	15-25x	4-7%

Vorteil: Durchsatz ~10-50x höher, Speicher ~90-96% weniger

Speicher-Overhead

Buffer Memory = num_buffers × avg_points × point_size
              ≈ 100 metrics × 1000 points × 200 bytes
              ≈ 20 MB

Konfigurierbar via max_memory_bytes

Thread-Safety

Der TSAutoBuffer ist vollständig thread-safe:

• Alle öffentlichen Methoden sind mutex-geschützt
• Background-Thread koordiniert via std::condition_variable
• Atomare Zähler für Statistiken
• Safe Shutdown mit Flush aller Punkte

Beispiel (Multi-Threaded):

TSAutoBuffer buffer(&ts);
buffer.start();

// Thread 1
std::thread t1([&buffer]() {
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        buffer.add(makePoint("cpu", "server1", i));
    }
});

// Thread 2
std::thread t2([&buffer]() {
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        buffer.add(makePoint("memory", "server1", i));
    }
});

t1.join();
t2.join();
buffer.stop();  // Flusht alle verbleibenden Punkte

Bibliotheken und Patterns

Die Implementierung nutzt bestehende ThemisDB-Patterns:

1. CEP Engine Event Buffering

• std::deque<Event> buffer für Events
• Partitionierung nach Event-Typ
• Wiederverwendet: Deque-basierte Pufferung

2. Backpressure Protocol Adaptive Strategies

• Load-basierte Flush-Strategien (IMMEDIATE, THROTTLED, DEFERRED)
• Adaptive Thresholds
• Wiederverwendet: Multi-Threshold Flush-Logik

3. RocksDB WriteBatch

• Bereits in putDataPoints() verwendet
• Atomare Batch-Schreiboperationen
• Wiederverwendet: Direkt via tsstore_->putDataPoints()

4. Standard C++ Threading

• std::thread, std::mutex, std::condition_variable
• std::atomic für lockfreie Zähler
• Standard-Bibliothek: Keine zusätzlichen Dependencies

Vergleich mit Alternativen

Option A: RocksDB WriteBatch Wrapper

Pro:

• Weniger Code
• Direkte RocksDB-Integration

Contra:

• Kein automatisches Flush
• Keine Zeit-basierte Logik
• Keine Statistiken

Option B: Externe Queue (Boost Lockfree Queue)

Pro:

• Lock-free Performance

Contra:

• Zusätzliche Dependency (Boost)
• Komplexere Integration
• Overkill für diesen Use-Case

Option C: TSAutoBuffer (Gewählt)

Pro:

• ✅ Nutzt bestehende Patterns (CEP, Backpressure)
• ✅ Keine neuen Dependencies
• ✅ Volle Kontrolle über Flush-Strategien
• ✅ Integrierte Statistiken
• ✅ Thread-safe Design
• ✅ Einfache API

Contra:

• Etwas mehr Code als Option A
• Speicher-Overhead für Buffers

Entscheidung: Option C ist die beste Balance aus Features, Performance und Wartbarkeit.

Roadmap

Phase 1: Core Implementation ✅

• Header-Datei (ts_auto_buffer.h)
• Implementation (ts_auto_buffer.cpp)
• Dokumentation (diese Datei)

Phase 2: Testing

• Unit-Tests (test_ts_auto_buffer.cpp)
• Performance-Tests
• Multi-Threading-Tests
• Memory-Leak-Tests

Phase 3: Integration

• HTTP-API Integration
• Config-File Support
• Metrics/Tracing
• Documentation Updates

Phase 4: Optimierungen

• Lock-free Statistiken
• NUMA-aware Partitioning
• Adaptive Flush-Intervalle
• Predictive Buffering

Zusammenfassung

Frage: Gibt es etwas in den Libs für single-point-to-batch?

Antwort:

• Nein, es gibt keine fertige Bibliothek dafür
• Aber: Bestehende Patterns (CEP, Backpressure) liefern alle Bausteine
• Lösung: TSAutoBuffer - konfigurierbarer Auto-Batching Buffer
• Bibliotheken verwendet:
  • Standard C++ (std::deque, std::thread, std::mutex)
  • RocksDB (WriteBatch via TSStore::putDataPoints)
  • ThemisDB Utils (Logging, Tracing)
• Neue Dependencies: Keine!

Status: Design fertig, Implementation bereit für Testing und Integration.

Siehe auch

• Time-Series Storage Methods
• Time-Series Engine (TSStore)
• CEP Engine Documentation
• Backpressure Protocol