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庖丁解LevelDB之整體感知

存儲 存儲軟件
LevelDB是Google傳奇工程師Jeff Dean和Sanjay Ghemawat開源的KV存儲引擎,無論從設計還是代碼上都可以用精致優雅來形容,非常值得細細品味。本文將從設計思路、整體結構、讀寫流程、壓縮流程幾個方面來進行介紹,從而能夠對LevelDB有一個整體的感知。

LevelDB是Google傳奇工程師Jeff Dean和Sanjay Ghemawat開源的KV存儲引擎,無論從設計還是代碼上都可以用精致優雅來形容,非常值得細細品味。本文將從設計思路、整體結構、讀寫流程、壓縮流程幾個方面來進行介紹,從而能夠對LevelDB有一個整體的感知。

設計思路

LevelDB的數據是存儲在磁盤上的,采用LSM-Tree的結構實現。LSM-Tree將磁盤的隨機寫轉化為順序寫,從而大大提高了寫速度。為了做到這一點LSM-Tree的思路是將索引樹結構拆成一大一小兩顆樹,較小的一個常駐內存,較大的一個持久化到磁盤,他們共同維護一個有序的key空間。寫入操作會首先操作內存中的樹,隨著內存中樹的不斷變大,會觸發與磁盤中樹的歸并操作,而歸并操作本身僅有順序寫。如下圖所示:

LSM示意

隨著數據的不斷寫入,磁盤中的樹會不斷膨脹,為了避免每次參與歸并操作的數據量過大,以及優化讀操作的考慮,LevelDB將磁盤中的數據又拆分成多層,每一層的數據達到一定容量后會觸發向下一層的歸并操作,每一層的數據量比其上一層成倍增長。這也就是LevelDB的名稱來源。

整體結構

具體到代碼實現上,LevelDB有幾個重要的角色,包括對應于上文提到的內存數據的Memtable,分層數據存儲的SST文件,版本控制的Manifest、Current文件,以及寫Memtable前的WAL。這里簡單介紹各個組件的作用和在整個結構中的位置。

  • Memtable:內存數據結構,跳表實現,新的數據會首先寫入這里;
  • Log文件:寫Memtable前會先寫Log文件,Log通過append的方式順序寫入。Log的存在使得機器宕機導致的內存數據丟失得以恢復;
  • Immutable Memtable:達到Memtable設置的容量上限后,Memtable會變為Immutable為之后向SST文件的歸并做準備,顧名思義,Immutable Mumtable不再接受用戶寫入,同時會有新的Memtable生成;
  • SST文件:磁盤數據存儲文件。分為Level 0到Level N多層,每一層包含多個SST文件;單個SST文件容量隨層次增加成倍增長;文件內數據有序;其中Level0的SST文件由Immutable直接Dump產生,其他Level的SST文件由其上一層的文件和本層文件歸并產生;SST文件在歸并過程中順序寫生成,生成后僅可能在之后的歸并中被刪除,而不會有任何的修改操作。
  • Manifest文件: Manifest文件中記錄SST文件在不同Level的分布,單個SST文件的***最小key,以及其他一些LevelDB需要的元信息。
  • Current文件: 從上面的介紹可以看出,LevelDB啟動時的首要任務就是找到當前的Manifest,而Manifest可能有多個。Current文件簡單的記錄了當前Manifest的文件名,從而讓這個過程變得非常簡單。

LevelDB 結構

讀寫操作

作為KV數據存儲引擎,基本的讀寫操作是必不可少的,通過對讀寫操作流程的了解,也能讓我們更直觀的窺探其內部實現。

1,寫流程

LevelDB的寫操作包括設置key-value和刪除key兩種。需要指出的是這兩種情況在LevelDB的處理上是一致的,刪除操作其實是向LevelDB插入一條標識為刪除的數據。下面就一起看看LevelDB插入值的過程。

LevelDB對外暴露的寫接口包括Put,Delete和Write,其中Write需要WriteBatch作為參數,而Put和Delete首先就是將當前的操作封裝到一個WriteBatch對象,并調用Write接口。這里的WriteBatch是一批寫操作的集合,其存在的意義在于提高寫入效率,并提供Batch內所有寫入的原子性。

在Write函數中會首先用當前的WriteBatch封裝一個Writer,代表一個完整的寫入請求。LevelDB加鎖保證同一時刻只能有一個Writer工作。其他Writer掛起等待,直到前一個Writer執行完畢后喚醒。單個Writer執行過程如下:

  1. Status status = MakeRoomForWrite(my_batch == NULL); 
  2. uint64_t last_sequence = versions_->LastSequence(); 
  3. Writer* last_writer = &w; 
  4. if (status.ok() && my_batch != NULL) { 
  5.   WriteBatch* updates = BuildBatchGroup(&last_writer); 
  6.   WriteBatchInternal::SetSequence(updates, last_sequence + 1); 
  7.   last_sequence += WriteBatchInternal::Count(updates); 
  8.    
  9.   // 將當前的WriteBatch內容寫入Binlog以及Memtable 
  10.   ...... 
  11.  
  12.   versions_->SetLastSequence(last_sequence); 
  • 在MakeRoomForWrite中為當前的寫入準備Memtable空間:Level0層有過多的文件時,會延緩或掛起當前寫操作;Memtable已經寫滿則嘗試切換到Immutable Memtable,生成新的Memtable供寫入,并觸發后臺的Immutable Memtable向Level0 SST文件的Dump。Immutable Memtable Dump不及時也會掛起當前寫操作。
  • BuildBatchGroup中會嘗試將當前等待的所有其他Writer中的寫入合并到當前的WriteBatch中,以提高寫入效率。
  • 之后將WriteBatch中內容寫入Binlog并循環寫入Memtable。
  • 關注上述代碼的***一行,在所有的值寫入完成后才將Sequence真正更新,而LevelDB的讀請求又是基于Sequence的。這樣就保證了在WriteBatch寫入過程中,不會被讀請求部分看到,從而提供了原子性。

2,讀流程

  • 首先,生成內部查詢所用的Key,該Key是由用戶請求的UserKey拼接上Sequence生成的。其中Sequence可以用戶提供或使用當前***的Sequence,LevelDB可以保證僅查詢在這個Sequence之前的寫入。
  • 用生成的Key,依次嘗試從 Memtable,Immtable以及SST文件中讀取,直到找到。
  • 從SST文件中查找需要依次嘗試在每一層中讀取,得益于Manifest中記錄的每個文件的key區間,我們可以很方便的知道某個key是否在文件中。Level0的文件由于直接由Immutable Dump 產生,不可避免的會相互重疊,所以需要對每個文件依次查找。對于其他層次,由于歸并過程保證了其互相不重疊且有序,二分查找的方式提供了更好的查詢效率。
  • 可以看出同一個Key出現在上層的操作會屏蔽下層的。也因此刪除Key時只需要在Memtable壓入一條標記為刪除的條目即可。被其屏蔽的所有條目會在之后的歸并過程中清除。

壓縮操作

數據壓縮是LevelDB中重要的部分,即上文提到的歸并。冷數據會隨著Compaction不斷的下移,同時過期的數據也會在合并過程中被刪除。LevelDB的壓縮操作由單獨的后臺線程負責。這里的Compaction包括兩個部分,Memtable向Level0 SST文件的Compaction,以及SST文件向下層的Compaction,對應于兩個比較重要的函數:

1,CompactMemTable

CompactMemTable會將Immutable中的數據整體Dump為Level 0的一個文件,這個過程會在Immutable Memtable存在時被Compaction后臺線程調度。過程比較簡單,首先會獲得一個Immutable的Iterator用來遍歷其中的所有內容,創建一個新的Level 0 SST文件,并將Iterator讀出的內容依次順序寫入該文件。之后更新元信息并刪除Immutable Memtable。

2,BackgroundCompaction

SST文件的Compaction可以由用戶通過接口手動發起,也可以自動觸發。LevelDB中觸發SST Compaction的因素包括Level 0 SST的個數,其他Level SST文件的總大小,某個文件被訪問的次數。Compaction線程一次Compact的過程如下:

  • 首先根據觸發Compaction的原因以及維護的相關信息找到本次要Compact的一個SST文件。對于Level0的文件比較特殊,由于Level0的SST文件由Memtable在不同時間Dump而成,所以可能有Key重疊。因此除該文件外還需要獲得所有與之重疊的Level0文件。這時我們得到一個包含一個或多個文件的文件集合,處于同一Level。
  • SetupOtherInputs: 在Level+1層獲取所有與當前的文件集合有Key重合的文件。
  • DoCompactionWork:對得到的包含相鄰兩層多個文件的文件集合,進行歸并操作并將結果輸出到Level + 1層的一個新的SST文件,歸并的過程中刪除所有過期的數據。
  • 刪除之前的文件集合里的所有文件。通過上述過程我們可以看到,這個新生成的文件在其所在Level不會跟任何文件有Key的重疊。

總結

通過對LevelDB設計思路,整體結構以及其工作過程的介紹。相信已經對LevelDB有一個整體的印象。接下來還將用幾篇博客,更深入的介紹LevelDB的數據管理,版本控制,迭代器,緩存等方面的設計和實現。

責任編輯:武曉燕 來源: catkang博客
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