在 TiKV 里面，我们在 Write 和 Raft column family (CF) 上面使用了 prefix extractor 机制，用来加速数据的读取和插入插入。
通常我们直接将 key 插入到 RocksDB 里面，不做任何改变，所有的 key 是按照字节序依依次排列的，Bloom filter 里面也是对整个 key 的判断。但有些时候，这些机制并不适合。
Write CF
譬如对于 TiKV 的 Write CF 来说，我们的 key 的组织方式是 key + version 的方式，譬如这样：
key1 - ver 1
key1 - ver 2
......
key1 - ver n
key2 - ver 1
key2 - ver 2
......
key2 - ver n
......
在 Write CF 的逻辑里面，我们只会用一个不带 version 的 key 来判断这个 key 是否存在，所以我们只能用 seek(key) 的方式，然后看得到的 key 去掉 version 之后是否就是我们需要的。seek 在数据量大的时候会存在明显的性能问题，因为它要在所有的 level 上面都要定位一下，但现在的机制我们又没法改成 get，虽然后面可能重构，但现在首要机制就是保证 seek 的性能。如果 seek 也能用 bloom filter，那么就会减少很多无用的文件定位了，所以我们在这里使用了 prefix_extractor 机制，将不带版本的 key 放到了 bloom filter 里面，提升 seek 的性能。
Raft CF
而对于 Raft CF 来说，key 的格式类似 region ID + log ID 的方式，譬如：
region 1 : log 1
......
region 1 : log n
region 2 : log 1
......
region 2 : log n
......
即使系统里面有太多的 region，但同一个时刻同时活跃的 region 数量并不多，所以通常我们只会在一段时间处理一批 region 的 Raft log。也就是在 RocksDB 里面 memtable 的实际 region 数量是不会特别多的，但因为这些 region 很活跃，所以插入 Raft log 的性能压力很大。
同时我们也观察到，对于一个 region 来说，它的 log 插入是顺序的，也就是第一次插入 log 100，下一次一定是 log 101，也就是一定在 log 100 的后面，这个是 Raft 保证的，所以我们可以使用 memtable_insert_with_hint_prefix_extractor 机制，使用一个 hint 指针放在 log 100 那个地方，这样当下一次需要插入 log 101 的时候，直接从 hint 下一个位置插入，而不需要再在 memtable 里面进行多次比较了。
Prefix Extractor
上面两个优化都是使用了 prefix extractor ，Prefix extractor 是一个 SliceTransform object，定义如下：
// SliceTranform is a generic pluggable way of transforming one string
// mainly used for prefix blooms.
pub trait SliceTransform {
// Extract a prefix from a specified key
fn transform<'a>(&mut self, key: &'a [u8]) -> &'a [u8];
// Determine whether the specified key is compatible with the logic
// specified in the Transform method. This method is invoked for every
// key that is inserted into the db. If this method returns true,
// then Transform is called to translate the key to its prefix and
// that returned prefix is inserted into the bloom filter. If this
// method returns false, then the call to Transform is skipped and
// no prefix is inserted into the bloom filters.
fn in_domain(&mut self, key: &[u8]) -> bool;
// This is currently not used and remains here for backward compatibility.
fn in_range(&mut self, _: &[u8]) -> bool {
true
}
}
我们重点关注 transform 和 in_domain， transform 就是提取 key 的 prefix，注意，虽然这里说明的是前缀 prefix，实际我们也可以提取后缀 postfix，或者中间某一段。in_domain 用来判断这个 key 是否符合提取的要求，如果返回了 true，则表明可以使用 transform 提取 prefix 并插入到 bloom filter 里面。
可以看到，无论是自定义 prefix extractor 还是使用，都是非常简单的，但需要注意几个地方：
- 如果我们仍然要支持完整的 key Get 操作，那么需要设置
whole_key_filtering为 true，这样不光 prefix 会加入到 bloom filter 里面，整个 key 也会加入进去。 - 如果我们仍然需要 iterator 顺序 scan 所有的数据，需要将
total_order_seek设置为 true，不然 scan 出来的数据顺序就不对。
小结
Prefix extractor 只是一个非常简单的功能，仅仅是通过使用 prefix extractor，TiKV 在性能上面就有了将近 20% 以上的提升。后续我们也会更加深入的研究 RocksDB 其他的一些性能提升特性。
