LevelDB原理探究与代码分析(上)

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了LevelDB原理探究与代码分析(上)前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

1.概述


LevelDB(http://code.google.com/p/leveldb/)是google开源的Key/Value存储系统,它的committer阵容相当强大,基本上是bigtable的原班人马,包括像jeff dean这样的大牛,它的代码合设计非常具有借鉴意义,是一种典型的LSM Tree的KV引擎的实现,从它的数据结构来看,基本就是sstable的开源实现,而且针对各种平台作了port,目前被用在chrome等项目中。


2. LSM Tree


LevelDB是典型的Log-Structured-Merge Tree的实现,它通过延迟写入以及Write Log Ahead技术来加速数据的写入并保障数据的安全。LevelDB的每个数据文件(sstable)中的记录都是按照Key的顺序进行排序的,但是随机写入时,key的到来是无序的,因此难以将记录插入到其排序位置。于是需要它采取一种延迟写入的方式,批量攒集一定量的数据,将它们在内存中排好序,一次性写入到磁盘中。但是这期间一旦系统断电或其他异常,则可能导致数据丢失,因此需要将数据先写入到log的文件中,这样便将随机写转化为追加写入,对于磁盘性能会有很大提升,如果进程发生中断,重启后可以根据log恢复之前写入的数据。


2.1 Write Batch


Level DB只支持两种更新操作:
1. 插入一条记录
2. 删除一条记录
代码如下:
std::string key1,key2,value;  
leveldb::Status s;
s = db->Put(leveldb::WriteOptions(),key1,value);  
s = db->Delete(leveldb::WriteOptions(),key2);

同时还支持以一种批量的方式写入数据:
std::string key1,value; 
leveldb::WriteBatch batch; 
batch.Delete(key1); 
batch.Put(key2,value); 
leveldb::status s = db->Write(leveldb::WriteOptions(),&batch);

其实,在Level DB内部,单独更新与批量更新的调用的接口是相同的,单独更新也会被组织成为包含一条记录的Batch,然后写入数据库中。Write Batch的组织形式如下:

2.2 Log Format


每次更新操作都被组织成这样一个数据包,并作为一条日志写入到 log 文件中,同时也会被解析为一条条内存记录,按照key排序后插入到内存表中的相应位置。LevelDB使用Memory Mapping的方式对log数据进行访问:如果前一次映射的空间已写满,则先将文件扩展一定的长度(每次扩展的长度按64KB,128KB,...的顺序逐次翻倍,最大到1MB),然后映射到内存,对映射的内存再以32KB的Page进行切分,每次写入的日志填充到Page中,攒积一定量后Sync到磁盘上(也可以设置WriteOptions,每写一条日志就Sync一次,但是这样效率很低),内存映射文件代码如下:
class PosixMmapFile : public WritableFile 
{
private:
  std::string filename_;  // 文件名称
 int fd_;                // 文件句柄
 size_t page_size_;      // 
 size_t map_size_;    // 内存映射的区域大小
 char* base_;      // 内存映射区域的起始地址
 char* limit_;      // 内存映射区域的结束地址
 char* dst_;       // 最后一次占用的内存的结束地址
 char* last_sync_;    // 最后一次同步到磁盘的结束地址
 uint64_t file_offset_; // 当前文件的偏移值
 bool pending_sync_;     // 延迟同步的标志

public:
 PosixMmapFile(const std::string& fname,int fd,size_t page_size)
   : filename_(fname),fd_(fd),page_size_(page_size),map_size_(Roundup(65536,page_size)),base_(NULL),limit_(NULL),dst_(NULL),last_sync_(NULL),file_offset_(0),pending_sync_(false) {
  assert((page_size & (page_size - 1)) == 0);
 }

 ~PosixMmapFile() {
  if (fd_ >= 0) {
   PosixMmapFile::Close();
  }
 }

  Status Append(const Slice& data) {
    const char* src = data.data();
    size_t left = data.size();
    while (left > 0) {
      // 计算上次最后一次申请的区域的剩余容量,如果已完全耗尽,
      // 则卸载当前区域,申请一个新的区域
      size_t avail = limit_ - dst_;
      if (avail == 0) {
        if (!UnmapCurrentRegion() ||
            !MapNewRegion()) {
          return IOError(filename_,errno);
        }
      }
      // 填充当前区域的剩余容量
      size_t n = (left <= avail) ? left : avail;
      memcpy(dst_,src,n);
      dst_ += n;
      src += n;
      left -= n;
    }
    return Status::OK();
  }

  Status PosixMmapFile::Close() {
  Status s;
  size_t unused = limit_ - dst_;
  if (!UnmapCurrentRegion()) {
   s = IOError(filename_,errno);
  } else if (unused > 0) {
   // 关闭时将文件没有使用用的空间truncate掉
   if (ftruncate(fd_,file_offset_ - unused) < 0) {
    s = IOError(filename_,errno);
   }
  }

  if (close(fd_) < 0) {
   if (s.ok()) {
    s = IOError(filename_,errno);
   }
  }

  fd_ = -1;
  base_ = NULL;
  limit_ = NULL;
  return s;
}
  
  virtual Status Sync() {
  Status s;
  if (pending_sync_) {
   // 上个区域也有数据未同步,则先同步数据
   pending_sync_ = false;
   if (fdatasync(fd_) < 0) {
    s = IOError(filename_,errno);
   }
  }

  if (dst_ > last_sync_) {
   // 计算未同步数据的起始与结束地址,同步时,起始地址按page_size_向下取整,
      // 结束地址向上取整,保证每次同步都是同步一个或多个page
   size_t p1 = TruncateToPageBoundary(last_sync_ - base_);
   size_t p2 = TruncateToPageBoundary(dst_ - base_ - 1); 
      // 如果刚好为整数个page_size_,由于下面同步时必然会加一个page_size_,所以这里可以减去1
   last_sync_ = dst_;
   if (msync(base_ + p1,p2 - p1 + page_size_,MS_SYNC) < 0) {
    s = IOError(filename_,errno);
   }
  }
  return s;
 }
private:
  // 将x按y向上对齐   
  static size_t Roundup(size_t x,size_t y) {
  return ((x + y - 1) / y) * y;
 }
  // 将s按page_size_向下对齐
 size_t TruncateToPageBoundary(size_t s) {
  s -= (s & (page_size_ - 1));
  assert((s % page_size_) == 0);
  return s;
 } 

  // 卸载当前映射的内存区域 
  bool UnmapCurrentRegion() {  
    bool result = true;
  if (base_ != NULL) {
   if (last_sync_ < limit_) {
    // 如果当前页没有完全被同步,则标明本文件需要被同步,下次调用Sync()方法时会将本页中未同步的数据同步到磁盘
    pending_sync_ = true;
   }
   if (munmap(base_,limit_ - base_) != 0) {
    result = false;
   }
   file_offset_ += limit_ - base_;
   base_ = NULL;
   limit_ = NULL;
   last_sync_ = NULL;
   dst_ = NULL;   // 使用翻倍的策略增加下次申请区域的大小,最大到1MB
   if (map_size_ < (1<<20)) {
    map_size_ *= 2;
   }
  }
  return result;
 } 

  bool MapNewRegion() {
  assert(base_ == NULL); // 申请一个新的区域时,上一个申请的区域必须已经卸载 
    // 先将文件扩大  
    if (ftruncate(fd_,file_offset_ + map_size_) < 0) {
   return false;
  }
    // 将新区域映射到文件
  void* ptr = mmap(NULL,map_size_,PROT_READ | PROT_WRITE,MAP_SHARED,fd_,file_offset_);
  if (ptr == MAP_Failed) {
   return false;
  }
  base_ = reinterpret_cast<char*>(ptr);
  limit_ = base_ + map_size_;
  dst_ = base_;
  last_sync_ = base_;
  return true;
 }
};
但是,一个Batch的数据按上面的方式组织后,如果做为一条日志写入Log,则很可能需要跨两个或更多个Page;为了更好地管理日志以及保障数据安全,LevelDB对日志记录进行了更细的切分,如果一个Batch对应的数据需要跨页,则会将其切分为多条Entry,然后写入到不同Page中,Entry不会跨越Page,我们通过对多个Entry进行解包,可以还原出的Batch数据。最终,LevelDB的log文件被组织为下面的形式:


这里,我们可以看一下log_writer的代码
Status Writer::AddRecord(const Slice& slice) {
  const char* ptr = slice.data();
  size_t left = slice.size();

  Status s;
  bool begin = true;
  do {
    const int leftover = kBlockSize - block_offset_;
    assert(leftover >= 0);
    if (leftover < kHeaderSize) {
      // 如果当前page的剩余长度小于7字节且大于0,则都填充'\0',并新起一个page
      if (leftover > 0) {
        assert(kHeaderSize == 7);
        dest_->Append(Slice("\x00\x00\x00\x00\x00\x00",leftover));
      }
      block_offset_ = 0;
    }
  
    // 计算page能否容纳整体日志,如果不能,则将日志切分为多条entry,插入不同的page中,type中注明该entry是日志的开头部分,中间部分还是结尾部分。
    const size_t avail = kBlockSize - block_offset_ - kHeaderSize;
    const size_t fragment_length = (left < avail) ? left : avail;

    RecordType type;
    const bool end = (left == fragment_length);
    if (begin && end) {
      type = kFullType;   // 本Entry保存完整的Batch
    } else if (begin) {
      type = kFirstType;  // 本Entry只保存起始部分
    } else if (end) {
      type = kLastType;   // 本Entry只保存结束部分
    } else {
      type = kMiddleType; // 本Entry保存Batch的中间部分,不含起始与结尾,有时可能需要保存多个middle
    }

    s = EmitPhysicalRecord(type,ptr,fragment_length);
    ptr += fragment_length;
    left -= fragment_length;
    begin = false;
  } while (s.ok() && left > 0);
  return s;
}

Status Writer::EmitPhysicalRecord(RecordType t,const char* ptr,size_t n) {
  assert(n <= 0xffff);  
  assert(block_offset_ + kHeaderSize + n <= kBlockSize);

  // 填充记录头
  char buf[kHeaderSize];
  buf[4] = static_cast<char>(n & 0xff);
  buf[5] = static_cast<char>(n >> 8);
  buf[6] = static_cast<char>(t);

  // 计算crc
  uint32_t crc = crc32c::Extend(type_crc_[t],n);
  crc = crc32c::Mask(crc); 
  EncodeFixed32(buf,crc);

  // 填充entry内容
  Status s = dest_->Append(Slice(buf,kHeaderSize));
  if (s.ok()) {
    s = dest_->Append(Slice(ptr,n));
    if (s.ok()) {
      s = dest_->Flush();
    }
  }
  block_offset_ += kHeaderSize + n;
  return s;
}

2.3 Write Log Ahead


Level DB在更新时,先写log,然后更新memtable,每个memtable会设置一个最大容量,如果超过阈值,则采用双buffer机制,关闭当前log文件并将当前memtable切换未从memtable,然后新建一个log文件以及memtable,将数据写进新的log文件与memtable,并通知后台线程对从memtable进行处理,及时将其dump到磁盘上,或者启动compaction流程。Write的代码分析如下:
Status DBImpl::Write(const WriteOptions& options,WriteBatch* updates) 
{
  Status status;
  MutexLock l(&mutex_);  // 锁定互斥体,同一时间只能有一个线程更新数据
  LoggerId self;   
  // 获取Logger的使用权,如果有其他线程拥有所有权,则等待至其释放所有权。
  AcquireLoggingResponsibility(&self);
  status = MakeRoomForWrite(false);  // May temporarily release lock and wait
  uint64_t last_sequence = versions_->LastSequence();  // 获取当前的版本号
  if (status.ok()) {
    // 将当前版本号加1后作为本次更新的日志的版本,
    // 一次批量更新可能包含多个操作,这些操作都用一个版本有一个好处:
    // 本次更新的所有操作,要么都可见,要么都不可见,不存在一部分可见,另一部分不可见的情况。
    WriteBatchInternal::SetSequence(updates,last_sequence + 1);
    // 但是本次更新可能有多个操作,跳过与操作数相等的版本号,保证不被使用
    last_sequence += WriteBatchInternal::Count(updates);

    // 将batch写入log,然后应用到memtable中
    {
      assert(logger_ == &self);
      mutex_.Unlock();
      // 这里,可以解锁,因为在AcquireLoggingResponsibility()方法中已经获取了Logger的拥有权,
      // 其他线程即使获得了锁,但是由于&self != logger,其会阻塞在AcquireLoggingResponsibility()方法中。
      // 将更新写入log文件,如果设置了每次写入进行sync,则将其同步到磁盘,这个操作可能比较长,
      // 防止了mutex_对象长期被占用,因为其还负责其他一些资源的同步
      status = log_->AddRecord(WriteBatchInternal::Contents(updates));
      if (status.ok() && options.sync) {
        status = logfile_->Sync();
      }
      if (status.ok()) {
        // 成功写入了log后,才写入memtable
        status = WriteBatchInternal::InsertInto(updates,mem_);
      }
      // 重新锁定mutex_
      mutex_.Lock();
      assert(logger_ == &self);
    }
    // 更新版本号
    versions_->SetLastSequence(last_sequence);
  }
  // 释放对logger的所有权,并通知等待的线程,然后解锁
  ReleaseLoggingResponsibility(&self);
 return status;
}

// force参数表示强制新起一个memtable
Status DBImpl::MakeRoomForWrite(bool force) {
 mutex_.AssertHeld();
 assert(logger_ != NULL);
 bool allow_delay = !force;
 Status s;
 while (true) {
  if (!bg_error_.ok()) {
   // 后台线程存在问题,则返回错误,不接受更新
   s = bg_error_;
   break;
  } else if (
    allow_delay &&
    versions_->NumLevelFiles(0) >= config::kL0_SlowdownWritesTrigger) {
      // 如果不是强制写入,而且level 0的sstable超过8个,则本次更新阻塞1毫秒,
      // leveldb将sstable分为多个等级,其中level 0中的不同表的key是可能重叠的,
      // 如果l0的sstable过多,会导致查询性能下降,这时需要适当降低更新速度,让
      // 后台线程进行compaction操作,但是设计者不希望让某次写操作等待数秒,
      // 而是让每次更新操作分担延迟,即每次写操作阻塞1毫秒,平衡读写速率;
      // 另外,理论上这也能让compaction线程获得更多的cpu时间(当然,
      // 这是假定compaction与更新操作共享一个cpu时才有意义)
   mutex_.Unlock();
   env_->SleepForMicroseconds(1000);
   allow_delay = false; // 最多延迟一次,下次不延迟
   mutex_.Lock();
  } else if (!force &&
       (mem_->ApproximateMemoryUsage() <= options_.write_buffer_size)) {
   // 如果当前memtable已使用的空间小于write_buffer_size,则跳出,更新到当前memtable即可。
      // 当force为true时,第一次循环会走后面else逻辑,切换了memtable后force被置为false,
      // 第二次循环时就可以在此跳出了
   break;
  } else if (imm_ != NULL) {
      // 如果当前memtable已经超过write_buffer_size,且备用的memtable也在被使用,则阻塞更新并等待
   bg_cv_.Wait();
  } else if (versions_->NumLevelFiles(0) >= config::kL0_StopWritesTrigger) {
   // 如果当前memtable已使用的空间小于write_buffer_size,但是备用的memtable未被使用,
      // 则检查level 0的sstable个数,如超过12个,则阻塞更新并等待
   Log(options_.info_log,"waiting...\n");
   bg_cv_.Wait();
  } else {
   // 否则,使用新的id新创建一个log文件,并将当前memtable切换为备用的memtable,新建一个
      // memtable,然后将数据写入当前的新memtable,即切换log文件与memtable,并告诉后台线程
      // 可以进行compaction操作了
   assert(versions_->PrevLogNumber() == 0);
   uint64_t new_log_number = versions_->NewFileNumber();
   WritableFile* lfile = NULL;
   s = env_->NewWritableFile(LogFileName(dbname_,new_log_number),&lfile);
   if (!s.ok()) {
    break;
   }
   delete log_;
   delete logfile_;
   logfile_ = lfile;
   logfile_number_ = new_log_number;
   log_ = new log::Writer(lfile);
   imm_ = mem_;
   has_imm_.Release_Store(imm_);
   mem_ = new MemTable(internal_comparator_);
   mem_->Ref();
   force = false;  // 下次判断可以不新建memtable了
   MaybeScheduleCompaction();
  }
 }
 return s;
}
void DBImpl::AcquireLoggingResponsibility(LoggerId* self) {
 while (logger_ != NULL) {
  logger_cv_.Wait();
 }
 logger_ = self;
}

void DBImpl::ReleaseLoggingResponsibility(LoggerId* self) {
 assert(logger_ == self);
 logger_ = NULL;
 logger_cv_.SignalAll();
}

2.4 Skip List

Level DB内部采用跳表结构来组织Memtable,每插入一条记录,先根据跳表通过多次key的比较,定位到记录应该插入的位置,然后按照一定的概率确定该节点需要建立多少级的索引,跳表结构如下:


LevelDB的SkipList最高12层,最下面一层(level0)的链是全链,即每条记录必须在此链中插入相应的索引节点;从level1到level11则是按概率决定是否需要建索引,概率按照1/4的因子等比递减。下面举个例子,说明一下这个流程:
1. 看上图,假定我们链不存在record3,level0中,record2的下一条记录是record4,level1中,record2的下一条记录是record5。
2. 现在,我们插入一条记录record3,通过key的比较,我们定位到它应该在record2与record4之间。

3. 然后,我们按照下面的代码确定一条记录需要在跳表中建立几重索引:
template<typename Key,class Comparator>
int SkipList<Key,Comparator>::RandomHeight() {
  // Increase height with probability 1 in kBranching
  static const unsigned int kBranching = 4;
  int height = 1;
  while (height < kMaxHeight && ((rnd_.Next() % kBranching) == 0)) {
    height++;
  }
  return height;
}

按照上面的代码,我们可以得出,建立x级索引的概率是0.25 ^(x - 1) * 0.75,所以,建立1级索引的概率为75%,建立2级索引的概率为25%*75%=18.75%,...(个人感觉,google把分支因子定为4有点高了,这样在绝大多数情况下,跳表的高度都不大于3)。

4. 在level0 ~ level (x-1)中链表的合适位置插入record3,假定根据上面的公式,我们得到需要为record3建立2级索引,即x=2,因此需要在level0与level1中的链中插入record3:在level 0的链中,record3插在record2与record4之间,在level 1的链中,record3插入在record2与record5之间,形成了现在的索引结构,在查询一个记录时,可以从最高一级索引向下查找,节约比较次数

2.5 Record Format


LevelDB将用户的每个更新或删除操作组合成一个Record,其格式如下:





从图中可以看出,每个Record会在原用key的基础上添加版本号以及key的类型(更新 or 删除),组成internal key。插入跳表时,是按照internal key进行排序,而非用户key。这样,我们只可能向跳表中添加节点,而不可能删除和替换节点。

Internal Key在比较时,按照下面的算法:

int InternalKeyComparator::Compare(const Slice& akey,const Slice& bkey) const {
  int r = user_comparator_->Compare(ExtractUserKey(akey),ExtractUserKey(bkey));
  if (r == 0) {
    // 比较后面8个字节构造的整数,第一个字节的type为Least Significant Byte
    const uint64_t anum = DecodeFixed64(akey.data() + akey.size() - 8);
    const uint64_t bnum = DecodeFixed64(bkey.data() + bkey.size() - 8);
    if (anum > bnum)  // 注意:整数大反而key比较小
    {
      r = -1;
    } else if (anum < bnum) {
      r = +1;
    }
  }
  return r;
}

根据上面的算法,我们可以得知Internal Key的比较顺序:

1. 如果User Key不相等,则User Key比较小的记录的Internal Key也比较小,User Key默认采用字典序(lexicographic)进行比较,可以在建表参数中自定义comparator。 2. 如果type也相同,则比较Sequence Num,Sequence Num大的Internal Key比较小。 3. 如果Sequence Num相等,则比较Type,type为更新(Key Type=1)的记录比的type为删除(Key Type=0)的记录的Internal Key小。 在插入到跳表时,一般不会出现Internal Key相等的情况(除非在一个Batch中操作了同一条记录两次,这里会出现一种bug:在一个Write Batch中,先插入一条记录,然后删除这条记录,最后把这个Batch写入DB,会发现DB中这条记录存在。因此,不推荐在Batch中多次操作相同key的记录),User Key相同的记录插入跳表时,Sequence Num大的记录会排在前面。 设计Internal Key有个以下一些作用: 1. Level DB支持快照查询,即查询时指定快照的版本号,查询出创建快照时某个User Key对应的Value,那么可以组成这样一个Internal Key:Sequence=快照版本号,Type=1,User Key为用户指定Key,然后查询数据文件与内存,找到大于等于此Internal Key且User Key匹配的第一条记录即可(即Sequence Num小于等于快照版本号的第一条记录)。 2.如果查询最新的记录时,将Sequence Num设置为0xFFFFFFFFFFFFFF即可。因为我们更多的是查询最新记录,所以让Sequence Num大的记录排前面,可以在遍历时遇见第一条匹配的记录立即返回,减少往后遍历的次数

原文链接:https://www.f2er.com/nosql/203880.html

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