LevelDB 实现分析

LevelDB 实现分析

LevelDB 介绍

LevelDB 是由 Google 开发的 key-value 非关系型数据库存储系统,是基于 LSM(Log-Structured-Merge Tree) 的典型实现,LSM 的原理是:当读写数据库时,首先纪录读写操作到 Op log 文件中,然后再操作内存数据库,当达到 checkpoint 时,则写入磁盘,同时删除相应的 Op log 文件,后续重新生成新的内存文件和 Op log 文件。

LevelDB 内部采用了内存缓存机制,也就是在写数据库时,首先会存储在内存中,内存的存储结构采用了 skip list 结构,待达到 checkpoint 时,才进行落盘操作,保证了数据库的高效运转。

LevelDB 总体架构

resources structure

如上图所示,整个 LevelDB 由以下几部分组成:

  1. Write(k,v),对外的接口
  2. Op log,操作日志记录文件
  3. memtable,数据库存储的内存结构
  4. Immutable memtable,待落盘的数据库内存数据
  5. sstable,落盘后的磁盘存储结构
  6. manifest,LevelDB 元信息清单,包括数据库的配置信息和中间使用的文件列表
  7. current,当前正在使用的文件清单

整体结构清晰紧凑,非常容易理解。

对外接口

整体接口分为:

数据库创建和删除

数据库打开

数据库读写删除操作

数据库批处理操作

数据库遍历操作

获取快照操作

Op log结构分析

LevelDB 使用的 Op log 日志采用了文件记录的方式,且文件使用了 mmap 方式操作,以提高效率。

Op log 存储切分为 32KB 大小的数据块,每个 32KB 数据块存储着 Op log,每 个Op log 格式如下:

resources structure

其中:

  1. CRC32 为 crc 校验码,保证数据的完整性
  2. Length,为 Op log 的数据长度
  3. Log Type,Op log 的类型,之所以会有类型,是由于 32KB 可能存不下一条 Op log,Op log 有可能跨数据块,类型分为:
    • FULL:代表 Data 包含了所有的数据
    • FIRST:代表该 Data 是 Op log 的开始数据
    • MIDDLE:代表该 Data 是 Op log 的中间数据
    • LAST: 代表该 Data 是 Op log 的结束数据
  4. Data,为 Op log 的实际数据

memtable 结构分析

memtable 是 LevelDB 数据库的内存存储结构,采用了 skip list 结构存储,如下图所示:

skip list 是一种可以代替平衡树的存储结构,它采用概率的方式来保证平衡,而平衡树则是采用严格的旋转树结构来保证平衡,复杂度会高一些。
对于 skip list,会有 n 层链表,其中 0 层保存所有的值,越往上层,保存的值越少。每当插入一个值时,会通过概率计算该值需要插入的最高层级 k,然后从 0~k-1 层,分别插入该值。

resources structure

其中每个表项的存储结构如下:

key_size | key_value | sequence_num&type | value_size | value

其中:

sequence_num:表示操作的序列号,每一个数据项都会带有一个序列号,用以表示数据的新旧程度。

type:表示数据的类型,分为:

  • kTypeValue:表明数据有效
  • kTypeDeletion:表明数据已经失效,在数据进行 delete 操作时会打上该标识

sstable 结构分析

sstable 作为落盘的存储结构,每个 sstable 最大 2MB,从宏观来看,它属于分层的结构,即:

  • level 0:最多存储 4 个 sstable
  • level 1:存储不超过 10MB 大小的 sstable
  • level 2:存储不超过 100MB 大小的 sstable

level 3 及之后:存储大小不超过上一级大小的 10 倍

之所以这样分层,是为了提高查找效率,也是 LevelDB 名称的由来。当每一层超过限制时,会进行 compaction 操作,合并到上一层,递归进行。

从微观的角度看,每个 sstable 文件结构入下图所示:

resources structure

其中:

  • Data Block 存储具体的 k-v 数据
  • Meta Block 存储索引过滤信息,用于快速定位 key 是否存在于 Data Block 中
  • Meta Index Block 存储 Meta Block 的偏移位置及大小
  • Index Block 存储 Data Block 的偏移位置及大小
  • Footer 则存储 Meta Index Block 和 Index Block 的偏移位置及大小,相当于二级索引,Footer 的结构如下:
    resources structure

另外 Data Block 及 Meta Block 的存储格式是统一的,都是如下格式:

resources structure

其中 type 表示是否是压缩存储,目前 LevelDB 支持 key 值的 snappy 压缩或者不压缩。

而上图中的 Block data 的格式则为:

resources structure

上图有几点要说明:

  1. 对于 Block data 中的第一项总是不压缩存储的,不压缩存储的项称为 restarts,会被记录在上图的最尾部,同时每隔 k 个值(k 值可定制),都会存储一个不压缩的项,这些都称为 restarts,都会被记录在最尾部。
  2. 每个 restarts 表项会作为索引项存储。
  3. 除了 restarts 表项以外,其它的表项则基于该 restarts 项,计算跟他相同部分和不同部分,上图中的 shared_bytes 和 unshared_bytes 记录了相同部分长度和不同部分的长度,key_delta 则记录了不同的部分的值,value_length 和 value 则记录了 value 部分的值。
  4. 压不压缩是可选的,默认会进行 snappy 压缩。

对于 Meta Block 来说,它保存了用于快速定位 key 是否在 Data Block 中的信息,具体方法是:

  1. 采用了 bloom filter 的过滤机制,bloom filter 是一种 hash 机制,它对每一个 key,会计算 k 个 hash 值,然后在 k 个 bit 位记录为 1。当查找时,相应计算出 k 个 hash 值,然后比对 k 个 bit 位是否为 1,只要有一个不为 1,则不存在。
  2. 对于每一个 Data Block,所有的 key 值会传入进行 bloom filter 的 hash 计算,每个 key 存储 k 个 bit 位值。

版本管理

对于 LevelDB 来说,它采用了简单的 sequence num 机制来管理,具体为:

  1. 对于 Op log 文件,每一个 Op log 文件名中会包含一个唯一的 sequence num,每创建一个新的 Op log 文件,sequence num 则加 1,sequence num 越大,则表示文件越新,同时最新的 sequence num 会记录下来。
  2. 对于每个 key-value 对,也会对应一个 sequence num,对于同一个 key,如果后续更新值时,sequence num 也会相应更新,这样就可以根据 sequence num 的大小,找到最新的 key-value 对

新增特性

  1. 支持模糊查询该功能支持 key 以模糊规则匹配的方式进行数据库查询,支持*和?两种模糊规则查询。
  2. 支持 JSON 格式数据存储该功能支持 k-v 中,v以json格式传入,后续可以通过关键字,查询json里面的数据。

结束语

LevelDB 短小精悍,代码运行效率高效,且通俗易懂,是一个非常不错的 k-v 存储系统。

注:图片来源于网络

题图:https://unsplash.com/photos/9wwF-VmSOrY By @eberhard grossgasteiger

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