当前位置:首页 > 芯闻号 > 充电吧
[导读]一.Table的逻辑结构 Table也叫SSTable(Sorted String Table),是数据在.sst文件中的存储形式。Table的逻辑结构如下所示,包括存储数据的Block,存储索引信息

一.Table的逻辑结构

Table也叫SSTable(Sorted String Table),是数据在.sst文件中的存储形式。Table的逻辑结构如下所示,包括存储数据的Block,存储索引信息的Block,存储Filter的Block:


Footer:为于Table尾部,记录指向Metaindex Block的Handle和指向Index Block的Handle。需要说明的是Table中所有的Handle是通过偏移量Offset以及Size一同来表示的,用来指明所指向的Block位置。Footer是SST文件解析开始的地方,通过Footer中记录的这两个关键元信息Block的位置,可以方便的开启之后的解析工作。另外Footer种还记录了用于验证文件是否为合法SST文件的常数值Magicnum。
Index Block:记录Data Block位置信息的Block,其中的每一条Entry指向一个Data Block,其Key值为所指向的Data Block最后一条数据的Key,Value为指向该Data Block位置的Handle。
Metaindex Block:与Index Block类似,由一组Handle组成,不同的是这里的Handle指向的Meta Block。
Data Block:以Key-Value的方式存储实际数据,其中Key定义为:

DataBlock Key := UserKey + SequenceNum + Type
Type := kDelete or kValue
对比Memtable中的Key,可以发现Data Block中的Key并没有拼接UserKey的长度在UserKey前,这是由于上面讲到的物理结构中已经有了Key的长度信息。
Meta Block:比较特殊的Block,用来存储元信息,目前LevelDB使用的仅有对布隆过滤器的存储。写入Data Block的数据会同时更新对应Meta Block中的过滤器。读取数据时也会首先经过布隆过滤器(Bloom Filter)过滤,我看的源码还未用到Bloom Filter,可参考:BloomFilter——大规模数据处理利器。Meta Block的物理结构也与其他Block有所不同:
[filter 0]
 [filter 1] 
 [filter 2] 
 ... 
 [filter N-1] 
 [offset of filter 0] : 4 bytes 
 [offset of filter 1] : 4 bytes 
 [offset of filter 2] : 4 bytes 
 ... 
 [offset of filter N-1] : 4 bytes 
 [offset of beginning of offset array] : 4 bytes 
 lg(base) : 1 byte
其中每个filter节对应一段Key Range,落在某个Key Range的Key需要到对应的filter节中查找自己的过滤信息,base指定这个Range的大小。

关于Block的结构详见:LevelDB源码分析之十二:block

与Block类似,Table的管理也是读写分离的,读取后的遍历查询操作由table类实现,构建则由TableBuilder类实现。

二.Table的构建

leveldb通过TableBuilder类来构建每一个.sst文件,TableBuilder类的成员变量只有一个结构体Rep* rep_,Rep的结构为:

struct TableBuilder::Rep {
  Options options;
  Options index_block_options;
  WritableFile* file;//要生成的.sst文件 
  uint64_t offset;//累加每个Data Block的偏移量
  Status status;
  BlockBuilder data_block;//存储KV对的数据块
  BlockBuilder index_block;//数据块对应的索引块
  std::string last_key;//上一个插入的key值,新插入的key必须比它大,保证.sst文件中的key是从小到大排列的
  int64_t num_entries;//.sst文件中存储的所有记录总数。关于记录可以参考LevelDB源码分析之十二:block
  bool closed;// 调用Finish()或Abandon()时,closed=true,表示Table构建结束。

  bool pending_index_entry;//当一个Data Block被写入到.sst文件时,为true
  BlockHandle pending_handle;  //BlockHandle只有offset_和size_两个变量,用来记录每个Data Block在.sst文件中的偏移量和大小

  std::string compressed_output;//Data Block的block_data字段压缩后的结果

  Rep(const Options& opt, WritableFile* f)
      : options(opt),
        index_block_options(opt),
        file(f),
        offset(0),
        data_block(&options),
        index_block(&index_block_options),
        num_entries(0),
        closed(false),
        pending_index_entry(false) {
    index_block_options.block_restart_interval = 1;//Index Block的block_data字段中重启点的间隔
  }
};
可以看到Rep中不仅接管了各种Block的生成细节,而且还会记录生成Block需要的一些统计信息。因此我们可以认为,TableBuilder只不过是对Block的一层浅封装,真正做事情的是Rep。而TableBuilder中的Add函数本质上不过是对Rep中BlockBuilder的Add函数的调用。

1.Add函数

通过Add函数向.sst文件中写入一个Data Block。

void TableBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) {
  Rep* r = rep_;
  assert(!r->closed);
  if (!ok()) return;
  if (r->num_entries > 0) {
    assert(r->options.comparator->Compare(key, Slice(r->last_key)) > 0);
  }
  // 当一个Data Block被写入到磁盘时,为true
  if (r->pending_index_entry) {
    // 说明到了新的一个Data Block
    assert(r->data_block.empty());
    // 考虑这两个key"the quick brown fox"和"the who", 进FindShortestSeparator
    // 处理后,r->last_key=the r。这样的话r->last_key就大于上一个Data Block的
    // 所有key,并且小于后面所有Data Block的key。
    r->options.comparator->FindShortestSeparator(&r->last_key, key);
    // 将上一个Data Block的偏移和大小编码后作为Value存放到index_block中
    std::string handle_encoding;
    r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding);
    r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding));
    r->pending_index_entry = false;
  }

  r->last_key.assign(key.data(), key.size());
  r->num_entries++;
  r->data_block.Add(key, value);
  
  const size_t estimated_block_size = r->data_block.CurrentSizeEstimate();
  // 如果Data Block的block_data字段大小满足要求,准备写入到磁盘
  if (estimated_block_size >= r->options.block_size) {
    Flush();
  }
}
2.Flush函数

当一个Data Block大小超过设定值(默认为4K)时,执行Flush()操作。

void TableBuilder::Flush() {
  Rep* r = rep_;
  assert(!r->closed);
  if (!ok()) return;
  if (r->data_block.empty()) return;
  assert(!r->pending_index_entry);
  WriteBlock(&r->data_block, &r->pending_handle);
  if (ok()) {
    r->pending_index_entry = true;
    // 将Data Block实时写入到磁盘,防止缓存中的file过大
    r->status = r->file->Flush();
  }
}
Flush函数先调用WriteBlock向文件添加数据,然后执行file的Flush()函数将文件写入磁盘。
3.WriteBlock
void TableBuilder::WriteBlock(BlockBuilder* block, BlockHandle* handle) {
  // File format contains a sequence of blocks where each block has:
  //    block_data: uint8[n]
  //    type: uint8
  //    crc: uint32
  assert(ok());
  Rep* r = rep_;
  // 返回完整的block_data字段
  Slice raw = block->Finish();

  Slice block_contents;
  CompressionType type = r->options.compression;
  // TODO(postrelease): Support more compression options: zlib?
  switch (type) {
    case kNoCompression:
      block_contents = raw;
      break;
    // 采用Snappy压缩,Snappy是谷歌开源的压缩库
    case kSnappyCompression: {
      std::string* compressed = &r->compressed_output;
      if (port::Snappy_Compress(raw.data(), raw.size(), compressed) &&
          compressed->size() < raw.size() - (raw.size() / 8u)) {
        block_contents = *compressed;
      } else {
        // Snappy not supported, or compressed less than 12.5%, so just
        // store uncompressed form
	// 如果不支持Snappy压缩,或者压缩比小于12.5%,那就使用原始数据
        block_contents = raw;
        type = kNoCompression;
      }
      break;
    }
  }
  // 设置Data Block的偏移和该Data Block的block_data字段的大小
  // 第一个Data Block的偏移为0
  handle->set_offset(r->offset);
  handle->set_size(block_contents.size());
  r->status = r->file->Append(block_contents);
  if (r->status.ok()) {
    char trailer[kBlockTrailerSize];
    trailer[0] = type;
     // 为block_contents添加校验
    uint32_t crc = crc32c::Value(block_contents.data(), block_contents.size());
     // 为type也添加校验
    crc = crc32c::Extend(crc, trailer, 1); 
    // 将校验码拷贝到trailer的后四个字节
    EncodeFixed32(trailer+1, crc32c::Mask(crc));
    // 向文件尾部添加压缩类型和校验码,这样一个完整的Block Data诞生
    r->status = r->file->Append(Slice(trailer, kBlockTrailerSize));
    if (r->status.ok()) {
      // 偏移应该包括压缩类型和校验码的大小
      r->offset += block_contents.size() + kBlockTrailerSize;
    }
  }
  r->compressed_output.clear();
  // 重置block
  block->Reset();
}
WriteBlock函数实际上就是把block_data进行Snappy压缩(如果支持),然后包装成完整的Block Data,并记录一些统计信息。我用的Windows版LevelDB,代码比较老,默认不支持Snappy压缩。

4.Finish函数

Status TableBuilder::Finish() {
  Rep* r = rep_;
  // 为何要调用一次Flush,是因为调用Finish的时候,
  // block_data不一定大于等于block_size,所以要调用Flush
  // 将这部分block_data写入到磁盘
  Flush();
  assert(!r->closed);
  r->closed = true;
  BlockHandle metaindex_block_handle;
  BlockHandle index_block_handle;
  if (ok()) {
    // 我看的源码不支持Meta Block,这里的meta_index_block也没有实际作用
    BlockBuilder meta_index_block(&r->options);
    // metaindex_block_handle记录了Meta Index Block的偏移和大小
    WriteBlock(&meta_index_block, &metaindex_block_handle);
  }
  if (ok()) {
    // 最后一个Data_Block,无法进行r->last_key和key的比较,
    // 所以只能调用FindShortSuccessor,直接取一个比r->last_key大的key
    if (r->pending_index_entry) {
      r->options.comparator->FindShortSuccessor(&r->last_key);
      std::string handle_encoding;
      r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding);
      r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding));
      r->pending_index_entry = false;
    }
    // index_block_handle记录了Index Block的偏移和大小
    WriteBlock(&r->index_block, &index_block_handle);
  }
  if (ok()) {
    // 组建Footer,并添加到文件结尾
    Footer footer;
    footer.set_metaindex_handle(metaindex_block_handle);
    footer.set_index_handle(index_block_handle);
    std::string footer_encoding;
    footer.EncodeTo(&footer_encoding);
    r->status = r->file->Append(footer_encoding);
    if (r->status.ok()) {
      r->offset += footer_encoding.size();
    }
  }
  return r->status;
}
分析Footer类的源码可知,Footer更详细的结构如下:

metaindex_handle:   char[p];      // Block handle for metaindex
index_handle:       char[q];      // Block handle for index
padding:            char[40-p-q]; // 0 bytes to make fixed length
                                  // (40==2*BlockHandle::kMaxEncodedLength)
magic:              fixed64;      // == 0xdb4775248b80fb57

注意,只在Finish的时候才调用WriteBlock给Index Block添加了type和crc,但是对于Data Block,每次写入到磁盘都会调用一次WriteBlock。

Mate Index Block、Index Block和Footer应该是在WritableFile析构时被写入到磁盘的,WritableFile析构时会调用其Flush函数。

关于WritableFile,详见:LevelDB源码分析之九:env

三.Table的解析

leveldb通过Table类来解析每一个.sst文件,Table类的成员变量也只有一个结构体Rep* rep_,Rep的结构为:

struct Table::Rep {
  ~Rep() {
    delete index_block;
  }

  Options options;
  Status status;
  RandomAccessFile* file;
  uint64_t cache_id;//block cache的ID,用于组建block cache结点的key

  BlockHandle metaindex_handle;  //用于存储从footer中解析出的metaindex_handle
  Block* index_block;
};
1.Open函数

Open函数比较简单,就是打开一个本地.sst文件,然后从文件尾部读取footer,根据footer中的index_handle,调用ReadBock函数读取index_block。接着对结构体Rep赋值,并将其当做参数传给Table的构造函数。

Status Table::Open(const Options& options,
                   RandomAccessFile* file,
                   uint64_t size,
                   Table** table) {
  *table = NULL;
  if (size < Footer::kEncodedLength) {
    return Status::InvalidArgument("file is too short to be an sstable");
  }

  char footer_space[Footer::kEncodedLength];
  Slice footer_input;
  Status s = file->Read(size - Footer::kEncodedLength, Footer::kEncodedLength,
                        &footer_input, footer_space);
  if (!s.ok()) return s;

  Footer footer;
  s = footer.DecodeFrom(&footer_input);
  if (!s.ok()) return s;

  // Read the index block
  Block* index_block = NULL;
  if (s.ok()) {
    s = ReadBlock(file, ReadOptions(), footer.index_handle(), &index_block);
  }

  if (s.ok()) {
    // We've successfully read the footer and the index block: we're
    // ready to serve requests.
    Rep* rep = new Table::Rep;
    rep->options = options;
    rep->file = file;
    rep->metaindex_handle = footer.metaindex_handle();
    rep->index_block = index_block;
    rep->cache_id = (options.block_cache ? options.block_cache->NewId() : 0);
    *table = new Table(rep);
  } else {
    if (index_block) delete index_block;
  }

  return s;
}
2.ReadBlock函数

// 根据BlockHandle从file中读取block_data,放在*block中
Status ReadBlock(RandomAccessFile* file,
                 const ReadOptions& options,
                 const BlockHandle& handle,
                 Block** block) {
  *block = NULL;

  // n是block_data的大小
  size_t n = static_cast(handle.size());
  // n + kBlockTrailerSize就是block_data+type+crc的大小
  char* buf = new char[n + kBlockTrailerSize];
  Slice contents;
  // 根据Block的偏移读取指定内容
  Status s = file->Read(handle.offset(), n + kBlockTrailerSize, &contents, buf);
  if (!s.ok()) {
    delete[] buf;
    return s;
  }
  if (contents.size() != n + kBlockTrailerSize) {
    delete[] buf;
    return Status::Corruption("truncated block read");
  }

  // 从contents解析出crc并校验,可以通过options.verify_checksums配置不校验
  const char* data = contents.data();    
  if (options.verify_checksums) {
    const uint32_t crc = crc32c::Unmask(DecodeFixed32(data + n + 1));
    const uint32_t actual = crc32c::Value(data, n + 1);
    if (actual != crc) {
      delete[] buf;
      s = Status::Corruption("block checksum mismatch");
      return s;
    }
  }
  // data[n]实际上就是type字段
  switch (data[n]) {
    case kNoCompression:
	  //
      if (data != buf) {
        // File implementation gave us pointer to some other data.
        // Copy into buf[].
        memcpy(buf, data, n + kBlockTrailerSize);
      }

      // Ok
      break;
    // 我用的源码比较老,不涉及Snappy压缩
    case kSnappyCompression: {
      size_t ulength = 0;
      if (!port::Snappy_GetUncompressedLength(data, n, &ulength)) {
        delete[] buf;
        return Status::Corruption("corrupted compressed block contents");
      }
      char* ubuf = new char[ulength];
      if (!port::Snappy_Uncompress(data, n, ubuf)) {
        delete[] buf;
        delete[] ubuf;
        return Status::Corruption("corrupted compressed block contents");
      }
      delete[] buf;
      buf = ubuf;
      n = ulength;
      break;
    }
    default:
      delete[] buf;
      return Status::Corruption("bad block type");
  }

  *block = new Block(buf, n);  // Block takes ownership of buf[]
  return Status::OK();
}
3.NewIterator函数

NewIterator用于创建Table的迭代器,此迭代器是一个双层迭代器,详见:LevelDB源码分析之十四:TwoLevelIterator

Iterator* Table::NewIterator(const ReadOptions& options) const {
  return NewTwoLevelIterator(
      rep_->index_block->NewIterator(rep_->options.comparator),
      &Table::BlockReader, const_cast(this), options);
}
传入的参数包括Index Block中block_data字段的迭代器和函数BlockReader的指针,该函数用于创建Data Block中block_data字段的迭代器。
4.BlockReader

// arg:Table的指针
// index_value:Data Block中block_data字段的迭代器的value值,
//              也就是Data Block的偏移和该Data Block的block_data字段大小
//			    编码后的结果             
// return:Data Block中block_data字段的迭代器
Iterator* Table::BlockReader(void* arg,
                             const ReadOptions& options,
                             const Slice& index_value) {
  Table* table = reinterpret_cast(arg);
  Cache* block_cache = table->rep_->options.block_cache;
  Block* block = NULL;
  Cache::Handle* cache_handle = NULL;

  BlockHandle handle;
  Slice input = index_value;
  // 解码得到Data Block的偏移和该Data Block的block_data字段大小
  Status s = handle.DecodeFrom(&input);

  if (s.ok()) {
	// 1.如果Block Cache不为NULL,先去Block Cache中查找结点,
	//   如果没找到,再去文件中读取Data Block的block_data字段,
	//   并将该block_data插入到Block Cache
	// 2.如果Block Cache为NULL,直接去文件里读
    if (block_cache != NULL) {
	  // 组建key
      char cache_key_buffer[16];
      EncodeFixed64(cache_key_buffer, table->rep_->cache_id);
      EncodeFixed64(cache_key_buffer+8, handle.offset());
      Slice key(cache_key_buffer, sizeof(cache_key_buffer));
      cache_handle = block_cache->Lookup(key);
      if (cache_handle != NULL) {
        block = reinterpret_cast(block_cache->Value(cache_handle));
      } else {
        s = ReadBlock(table->rep_->file, options, handle, &block);
        if (s.ok() && options.fill_cache) {
          cache_handle = block_cache->Insert(
              key, block, block->size(), &DeleteCachedBlock);
        }
      }
    } else {
      s = ReadBlock(table->rep_->file, options, handle, &block);
    }
  }

  Iterator* iter;
  // 如果block读取成功
  if (block != NULL) {
    iter = block->NewIterator(table->rep_->options.comparator);
	// iter->RegisterCleanup函数实现会有点绕,被它注册的函数会在iter析构时被调用
	// 如果block_cache为NULL,说明block不在缓存中,iter析构时调用DeleteBlock删除这个block。
	// 否则调用ReleaseBlock使block_cache的cache_handle结点减少一个引用计数
    if (cache_handle == NULL) {
      iter->RegisterCleanup(&DeleteBlock, block, NULL);
    } else {
      iter->RegisterCleanup(&ReleaseBlock, block_cache, cache_handle);
    }
  } else {
	// 否则返回错误
    iter = NewErrorIterator(s);
  }
  return iter;
}
5.ApproximateOffsetOf
这个函数用于估算key值所在记录的偏移,不准确。代码中的注释是我的个人理解,也不知对不对。只有看到了调用该函数的代码,才能更深入的理解。
// 估算key的偏移,不准确
uint64_t Table::ApproximateOffsetOf(const Slice& key) const {
  Iterator* index_iter =
      rep_->index_block->NewIterator(rep_->options.comparator);
  index_iter->Seek(key);
  uint64_t result;
  if (index_iter->Valid()) {
    BlockHandle handle;
    Slice input = index_iter->value();
    Status s = handle.DecodeFrom(&input);
	// 
    if (s.ok()) {
	  // result比key的真实偏移小
      result = handle.offset();
    } else {
      // Strange: we can't decode the block handle in the index block.
      // We'll just return the offset of the metaindex block, which is
      // close to the whole file size for this case.
	  // result比key的真实偏移大
      result = rep_->metaindex_handle.offset();
    }
  } else {
    // key is past the last key in the file.  Approximate the offset
    // by returning the offset of the metaindex block (which is
    // right near the end of the file).
	// result比key的真实偏移小
    result = rep_->metaindex_handle.offset();
  }
  delete index_iter;
  return result;
}


参考链接:http://catkang.github.io/2017/01/17/leveldb-data.html

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

9月2日消息,不造车的华为或将催生出更大的独角兽公司,随着阿维塔和赛力斯的入局,华为引望愈发显得引人瞩目。

关键字: 阿维塔 塞力斯 华为

加利福尼亚州圣克拉拉县2024年8月30日 /美通社/ -- 数字化转型技术解决方案公司Trianz今天宣布,该公司与Amazon Web Services (AWS)签订了...

关键字: AWS AN BSP 数字化

伦敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英国汽车技术公司SODA.Auto推出其旗舰产品SODA V,这是全球首款涵盖汽车工程师从创意到认证的所有需求的工具,可用于创建软件定义汽车。 SODA V工具的开发耗时1.5...

关键字: 汽车 人工智能 智能驱动 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越来越多用户希望企业业务能7×24不间断运行,同时企业却面临越来越多业务中断的风险,如企业系统复杂性的增加,频繁的功能更新和发布等。如何确保业务连续性,提升韧性,成...

关键字: 亚马逊 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,据媒体报道,腾讯和网易近期正在缩减他们对日本游戏市场的投资。

关键字: 腾讯 编码器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中国国际大数据产业博览会开幕式在贵阳举行,华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表了演讲。

关键字: 华为 12nm EDA 半导体

8月28日消息,在2024中国国际大数据产业博览会上,华为常务董事、华为云CEO张平安发表演讲称,数字世界的话语权最终是由生态的繁荣决定的。

关键字: 华为 12nm 手机 卫星通信

要点: 有效应对环境变化,经营业绩稳中有升 落实提质增效举措,毛利润率延续升势 战略布局成效显著,战新业务引领增长 以科技创新为引领,提升企业核心竞争力 坚持高质量发展策略,塑强核心竞争优势...

关键字: 通信 BSP 电信运营商 数字经济

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央广播电视总台与中国电影电视技术学会联合牵头组建的NVI技术创新联盟在BIRTV2024超高清全产业链发展研讨会上宣布正式成立。 活动现场 NVI技术创新联...

关键字: VI 传输协议 音频 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日举办的2024年长三角生态绿色一体化发展示范区联合招商会上,软通动力信息技术(集团)股份有限公司(以下简称"软通动力")与长三角投资(上海)有限...

关键字: BSP 信息技术
关闭
关闭