内容简介：庖丁解LevelDB之概览
LevelDB是Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开源的KV存储引擎，无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容，非常值得细细品味。接下来就将用几篇博客来由表及里的介绍LevelDB的设计和代码细节。本文将从设计思路、整体结构、读写流程、压缩流程几个方面来进行介绍，从而能够对LevelDB有一个整体的感知。
设计思路
LevelDB的数据是存储在磁盘上的，采用LSM-Tree的结构实现。LSM-Tree将磁盘的随机写转化为顺序写，从而大大提高了写速度。为了做到这一点LSM-Tree的思路是将索引树结构拆成一大一小两颗树，较小的一个常驻内存，较大的一个持久化到磁盘，他们共同维护一个有序的key空间。写入操作会首先操作内存中的树，随着内存中树的不断变大，会触发与磁盘中树的归并操作，而归并操作本身仅有顺序写。如下图所示：
随着数据的不断写入，磁盘中的树会不断膨胀，为了避免每次参与归并操作的数据量过大，以及优化读操作的考虑，LevelDB将磁盘中的数据又拆分成多层，每一层的数据达到一定容量后会触发向下一层的归并操作，每一层的数据量比其上一层成倍增长。这也就是LevelDB的名称来源。
整体结构
具体到代码实现上，LevelDB有几个重要的角色，包括对应于上文提到的内存数据的Memtable，分层数据存储的SST文件，版本控制的Manifest、Current文件，以及写Memtable前的WAL。这里简单介绍各个组件的作用和在整个结构中的位置，更详细的介绍将在之后的博客中进行。
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Memtable：内存数据结构，跳表实现，新的数据会首先写入这里；
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Log文件：写Memtable前会先写Log文件，Log通过append的方式顺序写入。Log的存在使得机器宕机导致的内存数据丢失得以恢复；
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Immutable Memtable：达到Memtable设置的容量上限后，Memtable会变为Immutable为之后向SST文件的归并做准备，顾名思义，Immutable Mumtable不再接受用户写入，同时会有新的Memtable生成；
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SST文件：磁盘数据存储文件。分为Level 0到Level N多层，每一层包含多个SST文件；单个SST文件容量随层次增加成倍增长；文件内数据有序；其中Level0的SST文件由Immutable直接Dump产生，其他Level的SST文件由其上一层的文件和本层文件归并产生；SST文件在归并过程中顺序写生成，生成后仅可能在之后的归并中被删除，而不会有任何的修改操作。
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Manifest文件：Manifest文件中记录SST文件在不同Level的分布，单个SST文件的最大最小key，以及其他一些LevelDB需要的元信息。
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Current文件:从上面的介绍可以看出，LevelDB启动时的首要任务就是找到当前的Manifest，而Manifest可能有多个。Current文件简单的记录了当前Manifest的文件名，从而让这个过程变得非常简单。
读写操作
作为KV数据存储引擎，基本的读写操作是必不可少的，通过对读写操作流程的了解，也能让我们更直观的窥探其内部实现。
1，写流程
LevelDB的写操作包括设置key-value和删除key两种。需要指出的是这两种情况在LevelDB的处理上是一致的，删除操作其实是向LevelDB插入一条标识为删除的数据。下面就一起看看LevelDB插入值的过程。
LevelDB对外暴露的写接口包括Put，Delete和Write，其中Write需要WriteBatch作为参数，而Put和Delete首先就是将当前的操作封装到一个WriteBatch对象，并调用Write接口。这里的WriteBatch是一批写操作的集合，其存在的意义在于提高写入效率，并提供Batch内所有写入的原子性。
在Write函数中会首先用当前的WriteBatch封装一个Writer，代表一个完整的写入请求。LevelDB加锁保证同一时刻只能有一个Writer工作。其他Writer挂起等待，直到前一个Writer执行完毕后唤醒。单个Writer执行过程如下：
Status status = MakeRoomForWrite(my_batch == NULL);
uint64_t last_sequence = versions_->LastSequence();
Writer* last_writer = &w;
if (status.ok() && my_batch != NULL) {
WriteBatch* updates = BuildBatchGroup(&last_writer);
WriteBatchInternal::SetSequence(updates, last_sequence + 1);
last_sequence += WriteBatchInternal::Count(updates);
// 将当前的WriteBatch内容写入Binlog以及Memtable
......
versions_->SetLastSequence(last_sequence);
}
- 在MakeRoomForWrite中为当前的写入准备Memtable空间：Level0层有过多的文件时，会延缓或挂起当前写操作；Memtable已经写满则尝试切换到Immutable Memtable，生成新的Memtable供写入，并触发后台的Immutable Memtable向Level0 SST文件的Dump。Immutable Memtable Dump不及时也会挂起当前写操作。
- BuildBatchGroup中会尝试将当前等待的所有其他Writer中的写入合并到当前的WriteBatch中，以提高写入效率。
- 之后将WriteBatch中内容写入Binlog并循环写入Memtable。
- 关注上述代码的最后一行，在所有的值写入完成后才将Sequence真正更新，而LevelDB的读请求又是基于Sequence的。这样就保证了在WriteBatch写入过程中，不会被读请求部分看到，从而提供了原子性。
2，读流程
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首先，生成内部查询所用的Key，该Key是由用户请求的UserKey拼接上Sequence生成的。其中Sequence可以用户提供或使用当前最新的Sequence，LevelDB可以保证仅查询在这个Sequence之前的写入。
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用生成的Key，依次尝试从 Memtable，Immtable以及SST文件中读取，直到找到。
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从SST文件中查找需要依次尝试在每一层中读取，得益于Manifest中记录的每个文件的key区间，我们可以很方便的知道某个key是否在文件中。Level0的文件由于直接由Immutable Dump 产生，不可避免的会相互重叠，所以需要对每个文件依次查找。对于其他层次，由于归并过程保证了其互相不重叠且有序，二分查找的方式提供了更好的查询效率。
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可以看出同一个Key出现在上层的操作会屏蔽下层的。也因此删除Key时只需要在Memtable压入一条标记为删除的条目即可。被其屏蔽的所有条目会在之后的归并过程中清除。
压缩操作
数据压缩是LevelDB中重要的部分，即上文提到的归并。冷数据会随着Compaction不断的下移，同时过期的数据也会在合并过程中被删除。LevelDB的压缩操作由单独的后台线程负责。这里的Compaction包括两个部分，Memtable向Level0 SST文件的Compaction，以及SST文件向下层的Compaction，对应于两个比较重要的函数：
1，CompactMemTable
CompactMemTable会将Immutable中的数据整体Dump为Level 0的一个文件，这个过程会在Immutable Memtable存在时被Compaction后台线程调度。过程比较简单，首先会获得一个Immutable的Iterator用来遍历其中的所有内容，创建一个新的Level 0 SST文件，并将Iterator读出的内容依次顺序写入该文件。之后更新元信息并删除Immutable Memtable。
2，BackgroundCompaction
SST文件的Compaction可以由用户通过接口手动发起，也可以自动触发。LevelDB中触发SST Compaction的因素包括Level 0 SST的个数，其他Level SST文件的总大小，某个文件被访问的次数。Compaction线程一次Compact的过程如下：
- 首先根据触发Compaction的原因以及维护的相关信息找到本次要Compact的一个SST文件。对于Level0的文件比较特殊，由于Level0的SST文件由Memtable在不同时间Dump而成，所以可能有Key重叠。因此除该文件外还需要获得所有与之重叠的Level0文件。这时我们得到一个包含一个或多个文件的文件集合，处于同一Level。
- SetupOtherInputs ： 在Level+1层获取所有与当前的文件集合有Key重合的文件。
- DoCompactionWork ：对得到的包含相邻两层多个文件的文件集合，进行归并操作并将结果输出到Level + 1层的一个新的SST文件，归并的过程中删除所有过期的数据。
- 删除之前的文件集合里的所有文件。通过上述过程我们可以看到，这个新生成的文件在其所在Level不会跟任何文件有Key的重叠。
总结
通过对LevelDB设计思路，整体结构以及其工作过程的介绍。相信已经对LevelDB有一个整体的印象。接下来还将用几篇博客，更深入的介绍LevelDB的数据管理，版本控制，迭代器，缓存等方面的设计和实现。
参考
LSM-Tree示意图来源于论文： The Log-Structured Merge-Tree
Source Code：https://github.com/google/leveldb
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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