LevelDB源碼之三SSTable

LevelDB源碼之三SSTable

上一節提到的MemTable是內存表，而當內存表增長到一定程度時(memtable.size> Options::write_buffer_size)，會將當前的MemTable數據持久化(LevelDB中實際有兩份MemTable，後面LevelDB數據庫備忘時會講)。持久化的文件(sst文件)稱之為Table，LevelDB中的Table分為不同的層級，當前版本的最大層級為7(0-6),table中level0的數據最新，level6的數據最舊。

Compaction動作負責觸發內存表到SSTable的轉換，LOG恢復時也會執行，這裡不關心Compaction或恢復的任何細節，後面會單獨備忘。

LevelDB通過BuildTable方法完成SSTable的構建，其創建SSTable文件並將memtable中的記錄依次寫入文件。BuildTable帶了一個輸出參數，FileMetaData：

1     struct FileMetaData { 
 2         int refs; 
 3         int allowed_seeks;          // Seeks allowed until compaction 
 4         uint64_t number; 
 5         uint64_t file_size;         // File size in bytes 
 6         InternalKey smallest;       // Smallest internal key served by table 
 7         InternalKey largest;        // Largest internal key served by table 
 8 
 9         FileMetaData() : refs(0), allowed_seeks(1 << 30), file_size(0) { } 

number為一個遞增的序號，用於創建文件名，allowed_seeks作者有提到，是當前文件在Compaction到下一級之前允許Seek的次數，這個次數和文件大小相關，文件越大，Compaction之前允許Seek的次數越多，這個Version備忘時也會提。

BuildTable方法中真正做事的時TableBuilder，通過調用Add方法將所有記錄添加到數據表中，完成SSTable創建。

TableBuilder主要做了如下幾件事：

創建Index Block：用於Data Block的快速定位

將數據分為一個個的Data Block

如文件需要壓縮，執行壓縮動作

依次寫入Data Block、Meta Block、Index Block、Footer Block，形成完整的SSTable文件結構

其中階段1-3由Add方法完成，階段4由Finish方法完成，先來看Add方法：

1 void TableBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) { 
 2         Rep* r = rep_; 
 3         assert(!r->closed); 
 4         if (!ok()) return; 
 5         if (r->num_entries > 0) { 
 6             assert(r->options.comparator->Compare(key, Slice(r->last_key)) > 0); 
 7         } 
 8 
 9         //Index Block：Data Block的索引元數據。 
10         if (r->pending_index_entry) { 
11             assert(r->data_block.empty()); 
12             r->options.comparator->FindShortestSeparator(&r->last_key, key); 
13             std::string handle_encoding; 
14             r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding); 
15             r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding)); 
16             r->pending_index_entry = false; 
17         } 
18 
19         r->last_key.assign(key.data(), key.size()); 
20         r->num_entries++; 
21         r->data_block.Add(key, value); 
22 
23         const size_t estimated_block_size = r->data_block.CurrentSizeEstimate(); 
24         if (estimated_block_size >= r->options.block_size) { 
25             Flush();    //超過單數據塊大小，寫入文件。 
26         } 
27     } 

Add方法創建Data Block、IndexBlock，DataBlcok通過Flush刷入磁盤文件。

再來看Finish方法：

1     Status TableBuilder::Finish() { 
 2         //Data Block 
 3         Rep* r = rep_; 
 4         Flush(); 
 5 
 6         assert(!r->closed); 
 7         r->closed = true; 
 8         
 9         //Meta Block 
10         BlockHandle metaindex_block_handle; 
11         BlockHandle index_block_handle; 
12         if (ok())  
13         { 
14             BlockBuilder meta_index_block(&r->options); 
15             // TODO(postrelease): Add stats and other meta blocks 
16             WriteBlock(&meta_index_block, &metaindex_block_handle); 
17         } 
18 
19         //Index Block 
20         if (ok()) { 
21             if (r->pending_index_entry) { 
22                 r->options.comparator->FindShortSuccessor(&r->last_key); 
23                 std::string handle_encoding; 
24                 r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding); 
25                 r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding)); 
26                 r->pending_index_entry = false; 
27             } 
28             WriteBlock(&r->index_block, &index_block_handle); 
29         } 
30 
31         //Footer 
32         if (ok())  
33         { 
34             Footer footer; 
35             footer.set_metaindex_handle(metaindex_block_handle);    // 
36             footer.set_index_handle(index_block_handle); 
37             std::string footer_encoding; 
38             footer.EncodeTo(&footer_encoding); 
39             r->status = r->file->Append(footer_encoding); 
40             if (r->status.ok()) { 
41                 r->offset += footer_encoding.size(); 
42             } 
43         } 
44         return r->status; 
45     } 

Finish依次寫入：尚未寫入的最後一塊Data Block及Meta Block、Index Block、Footer。Meta Block暫未使用，Footer則保存了meta block、index block的位置信息。

Block

Data Block、Meta Block、Index Block是業務劃分，分別代表用戶數據塊、元數據塊及用戶數據索引塊。其存儲格式均為Block結構：

Record代表一條數據，藍色及紅色部分(統一稱作”重啟點”)為附加信息，而這些是做什麼的呢?兩點：性能優化、節省空間。

我們先來看Restart列表的構建邏輯：

1 void BlockBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) { 
 2         Slice last_key_piece(last_key_); 
 3         ...... 
 4         size_t shared = 0; 
 5         if (counter_ < options_->block_restart_interval) { 
 6             // See how much sharing to do with previous string 
 7             const size_t min_length = std::min(last_key_piece.size(), key.size()); 
 8             while ((shared < min_length) && (last_key_piece[shared] == key[shared])) { 
 9                 shared++; 
10             } 
11         } 
12         else {    //restart時保存完整的key值 
13             // Restart compression 
14             restarts_.push_back(buffer_.size()); 
15             counter_ = 0; 
16         } 
17         const size_t non_shared = key.size() - shared; 
18 
19         //Record信息 
20         // shared size | no shared size | value size | no shared key data | value data 
21         // Add "<shared><non_shared><value_size>" to buffer_ 
22         PutVarint32(&buffer_, shared); 
23         PutVarint32(&buffer_, non_shared); 
24         PutVarint32(&buffer_, value.size()); 
25         // Add string delta to buffer_ followed by value 
26         buffer_.append(key.data() + shared, non_shared); 
27         buffer_.append(value.data(), value.size()); 
28 
29         // Update state 
30         last_key_.resize(shared); 
31         last_key_.append(key.data() + shared, non_shared); 
32         assert(Slice(last_key_) == key); 
33         counter_++; 
34     } 

每隔一定間隔(block_restart_interval)Record就會創建一個新的重啟點，重啟點內容為當前block的大小，即重啟點在block內的偏移。

每當添加一個新的重啟點時，重啟點指向位置的Record中一定保存了完整的key值(shared size = 0),隨後的Record中保存的key值僅為和上一個Record的差異值。因為Key在Block中是有序排列的，所以相鄰key值重疊區域節省的空間還是非常可觀的。

基於上述實現，問題來了：當需要定位一條記錄時，因為record中key的信息是不完整的，僅包含了和上一條的差異項，但上一條記錄本身也只包含了和再上一條的差異項，那麼定位一條記錄時如何做key比較?如果需要一直向上查找完成key值拼接，性能上會不會有損傷?

分析這個問題就要了解重啟點的定位：Block的一級索引，SSTable的二級索引(Index Block是SSTable的一級索引)。本文將每個重啟點記錄位置所屬的Record列表稱為一個Restart Block

假設每條record記錄的都是完整的key值時，從SSTable中查找一條記錄的工作流如下：

根據Key值從Index Block中找到所屬的Data Block

根據Key值從“重啟點”列表中找到所屬的Restart Block，從Restart Block的起始位置進行key值比較，找到正確的記錄。

在上述流程中，我們必定會先找到一個Restart Point，隨後進行key值比較，而Restart Point記錄本身包含了完整的key值信息，後續key值均可基於此key得到。

Restart列表本身做為索引，提升了查找性能，而key值存儲的小技巧又降低了空間使用率，在不損傷性能的情況小降低空間利用率，這是一個很好的例子。

即使這樣，作者覺得還不夠，空間利用率還可以進一步優化，並且不損傷任何讀取數據的性能。

做法和Restart列表的做法類似，是在Index Block中，通過調用FindShortestSeparator / FindShortSuccessor方法實現。

1         // If *start < limit, changes *start to a short string in [start,limit). 
2         // Simple comparator implementations may return with *start unchanged, 
3         // i.e., an implementation of this method that does nothing is correct. 
4         virtual void FindShortestSeparator(std::string* start, const Slice& limit) const = 0; 
5 
6         // Changes *key to a short string >= *key. 
7         // Simple comparator implementations may return with *key unchanged, 
8         // i.e., an implementation of this method that does nothing is correct. 
9         virtual void FindShortSuccessor(std::string* key) const = 0; 

FindShortestSeparator找到start、limit之間最短的key值，如“helloworld”和”hellozoomer”之間最短的key值可以是”hellox”。FindShortSuccessor則更極端，用於找到比key值大的最小key，如傳入“helloworld”，返回的key值可能是“i”而已。