leveldb源码分析之写sst文件

本篇文章分析下leveldb写sst文件的源码,本质上就是为immemtable compaction到leveldb0文件提供接口,主要是插入。如果要理解这部分的源码,首先必须先将上篇sst文件格式搞清楚,否则,看源码会非常吃力,或者说毫无头绪。

这部分源码涉及到table文件下的block_builder.h/.cc,filter_block.h/.cc和table_builder.h/.cc。先分析下block_builder.h/.cc文件,主要功能就是用于写data block和index block。向外提供主要接口就是void BlockBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) .

首先,看这个类的类名就知道这个类是用来构造一个块的,data block和index block都是通过这个类构造出来的。来看下这个类的成员变量有哪些:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
      
      
const Options* options_;
//判断两个Restart节点之间,记录数量是否小于option定义的值
std:: string buffer_; // 这个块的所有数据,数据一条一条添加到这个string中
std:: vector< uint32_t> restarts_; // 存储每一个Restart[i]
int counter_; // 两个Restart之间记录的条数
bool finished_; // 是否调用finish,也就是是否写完一个块。
std:: string last_key_; //每次写记录时的上一条记录,用于提供共享记录部分

因为这个类就要是为了构造块,所以这个类首先要提供add键值对的接口,其次是要有返回这个块所有数据的接口,便于上层接口将数据写到磁盘中,所以主要接口如下:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
      
      
//构造函数
explicit (const Options* options);
//重置block的各个属性,准备下一次写
void Reset();
//往当前块添加一条记录
void Add(const Slice& key, const Slice& value);
//当前块写结束,返回这个块的所有内容,在tablebuilder写入文件
Slice Finish();
//估计这个块的数据量,用于判断当前块是否大于option当中定义数据块大小
size_t CurrentSizeEstimate() const;

接下来,分析每个函数的源码,构造函数如下;

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
      
      
BlockBuilder::BlockBuilder( const Options* options)
: options_(options),
restarts_(),
counter_(0),
finished_( false) {
assert(options->block_restart_interval >= 1);
restarts_.push_back( 0);
}

发现构造函数没有什么好分析的,就最后一句。因为第一条肯定是Restart点,所以把0地址添加进restarts。

重置函数源码如下:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
      
      
kBuilder::Reset() {
buffer_. clear(); //块内容清零
restarts_. clear(); //Restart节点清零
restarts_.push_back( 0); //把0偏移加到Restart节点
counter_ = 0; //两个Restart节点之间记录数清零
finished_ = false; //还未结束
last_key_. clear(); //last_key清零
}

接下来是这个块内容大小的估计函数

      
      
1
2
3
4
5
      
      
size_t BlockBuilder::CurrentSizeEstimate() const {
return (buffer_.size() + // 数据容量大小
restarts_.size() * sizeof( uint32_t) + //Restart数组大小
sizeof( uint32_t)); //Restart数组大小值所占的字节

这个函数主要用于判断某个块的容量是否到达上限,到达之后,要把数据刷新到磁盘,然后重新开始写下一个块。

接下来是这个类最重要的函数,add添加键值对函数,这里还是把记录格式在贴出来,方便对照: data block记录格式

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
      
      
void BlockBuilder::Add( const Slice& key, const Slice& value) {
Slice last_key_piece(last_key_); //上一条记录
assert(!finished_); //这个块还没写结束,如果结束,再添加会报错
assert(counter_ <= options_->block_restart_interval); //两个Restart节点之间记录数小于等于预先设定的值
assert(buffer_.empty()
|| options_->comparator->Compare( key, last_key_piece) > 0); //后面添加的键比上条记录大,skiplist有序
size_t shared = 0;
if (counter_ < options_->block_restart_interval) {
// 计算当前记录和上条记录共享部分长度
const size_t min_length = std:: min(last_key_piece. size(), key. size());
while ((shared < min_length) && (last_key_piece[shared] == key[shared])) {
shared++;
}
} else {
// 如果上面if语句为false,则添加一个Restart节点,counter_=0。
restarts_.push_back(buffer_. size());
counter_ = 0;
}
const size_t non_shared = key. size() - shared; //当前记录和上条记录非共享部分长度
// 将shared,non_shared,value的长度添加进buffer_
PutVarint32(&buffer_, shared);
PutVarint32(&buffer_, non_shared);
PutVarint32(&buffer_, value. size());
// 添加当前记录的非共享内容和vlue内容
buffer_. append( key.data() + shared, non_shared);
buffer_. append(value.data(), value. size());
// 更新上一条记录,即为当前记录
last_key_.resize(shared);
last_key_. append( key.data() + shared, non_shared);
assert(Slice(last_key_) == key);
counter_++;
}

这个函数需要注意的是,每个Restart节点的共享部分为0,,因为没有上一条记录嘛。然后按协议封装好一条完整记录添加到buffer_即可,接下来,就是finish函数做的事了。

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
      
      
Slice BlockBuilder::Finish() {
// 将Restart数组添加到记录后面
for ( size_t i = 0; i < restarts_.size(); i++) {
PutFixed32(&buffer_, restarts_[i]);
}
PutFixed32(&buffer_, restarts_.size()); //添加Restart数组大小到Restart数组后面
finished_ = true; //这次数据块写结束
return Slice(buffer_); //向上层调用返回这个数据块的内容
}

这个函数主要是向table_builder提供返回这个块内容的接口,然后由table_builder调用函数写回磁盘。

FilterBlockBuilder类

这个类用于写Meta block,也就是创建过滤器。先来分析主要成员变量:

      
      
1
2
3
4
5
6
      
      
const FilterPolicy* policy_; //过滤策略,比较有名的是布隆过滤器
std:: string keys_; // 每一个Fliter条目包含的键值
std:: vector< size_t> start_; // 每个Filter条目包含键值的首地址偏移量,相对于keys_首地址来说
std:: string result_; // 到目前为止,所有Filter天幕包含的数据
std:: vector<Slice> tmp_keys_; // 临时slice向量,用于向result_添加本次keys_数据
std:: vector< uint32_t> filter_offsets_; //每个Filter的偏移量

接下来介绍下主要函数:

开始创建Fliter条目函数

      
      
1
2
3
4
5
6
7
      
      
void FilterBlockBuilder::StartBlock( uint64_t block_offset) {
uint64_t filter_index = (block_offset / kFilterBase); //kFilterBase默认大小为2>>11
assert(filter_index >= filter_offsets_.size());
while (filter_index > filter_offsets_.size()) {
GenerateFilter(); //创建Filter条目
}
}

在table_builder.cc中,当一个块被刷新到磁盘时,就调用一次start_block函数,而触发块刷新的条件是,这个块的大小>=r->options.block_size=4096,所以每次都创建一个Filter,但是Filter有两个数组指向>=2的Filter条目。

创建Filer条目函数:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
      
      
void FilterBlockBuilder::GenerateFilter() {
const size_t num_keys = start_. size(); //这个Filter键值的个数
if (num_keys == 0) {
// 添加下一个Filter条目的偏移量
filter_offsets_.push_back(result_. size());
return;
}
// 往result_添加key值
start_.push_back(keys_. size()); // 简化长度计算
tmp_keys_.resize(num_keys);
for (size_t i = 0; i < num_keys; i++) {
const char* base = keys_.data() + start_[i];
size_t length = start_[i+ 1] - start_[i];
tmp_keys_[i] = Slice(base, length);
}
//添加Filter偏移量以及将keys_添加进result_。
filter_offsets_.push_back(result_. size());
policy_->CreateFilter(&tmp_keys_[ 0], num_keys, &result_);
//重置以下三个成员变量
tmp_keys_. clear();
keys_. clear();
start_. clear();
}

Filter i添加键值的函数:

      
      
1
2
3
4
5
      
      
void FilterBlockBuilder::AddKey( const Slice& key) {
Slice k = key;
start_.push_back(keys_. size());
keys_. append(k.data(), k. size()); //添加键值
}

表示Meta block块写结束的函数:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
      
      
Slice FilterBlockBuilder::Finish() {
if (!start_.empty()) {
GenerateFilter(); //为剩下的键值对创建Filter。
}
// 将Filter i的偏移量数组添加到result_
const uint32_t array_offset = result_.size();
for ( size_t i = 0; i < filter_offsets_.size(); i++) {
PutFixed32(&result_, filter_offsets_[i]);
}
PutFixed32(&result_, array_offset); //将Filter i偏移量数组大小添加进result_
result_.push_back(kFilterBaseLg); // 添加beselg值
return Slice(result_); //向上层函数返回这个Meta block的内容。
}

TableBuilder类

这个类主要功能就是创建一个sst文件,它调用了block_builder和filerblockbuilder。这个类属性有点多,需要好好记清楚了。

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
      
      
struct TableBuilder::Rep {
Options options; //上层传进来的optians,就是open函数的参数
Options index_block_options; //暂时没看出用处
WritableFile* file; //sst文件封装类
uint64_t offset; //sst文件的偏移量,每写一个块,就更新一次
Status status; //这个类操作的状态
BlockBuilder data_block; //写数据块的类
BlockBuilder index_block; //写index_block的类
std:: string last_key; //用于写index block时最大键值
int64_t num_entries; //这个块总的记录数
bool closed; // 调用finish或者abandon,文件写结束
FilterBlockBuilder* filter_block; //创建过滤器的类
bool pending_index_entry; //data block为空时,该值为true,用于写handler
BlockHandle pending_handle; // 用于写index block的handler
std:: string compressed_output; //转换为压缩的字符串

关键还是data_block,因为data_block要用多次,写块,刷新到磁盘,重置块等等。C++中用class代替struct,这里展示了struct用的场景之一,就是类里成员变量太多时,可以用struct封装。

接下来,主要介绍table_builder主要函数。

往data block添加一条记录函数:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
      
      
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->C ompare(key, Slice(r->last_key)) > 0);
} //后续的key大于上条记录的key
if (r->pending_index_entry) { //当data_block为空时,将上个datablock的handler添加到index block
assert(r->data_block.empty());
r-> options.comparator->F indShortestSeparator(&r->last_key, key);
std::string handle_encoding;
r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding); //将handle解码到字符串handle_encoding
r-> index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding)); ///index_block添加一条记录
r->pending_index_entry = false; //赋值为false,开始新一个数据块写
}
if (r->filter_block != NULL) {
r-> filter_block->AddKey(key); //如果有定义过滤器,将这条记录键值添加到meta block的filter条目中
}
r->last_key.assign(key. data(), key.size()); //重置last_key
r->num_entries++; //记录数+1
r->data_block.Add(key, value);数据块添加记录
const size_t estimated_block_size = r->data_block.CurrentSizeEstimate();
if (estimated_block_size >= r->options.block_size) {
Flush(); //当这个数据块的数据量大于预先设置的值时,刷新到磁盘
}
}

刷新函数为:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
      
      
void TableBuilder::Flush() {
Rep* r = rep_;
assert(!r->closed);
if (!ok()) return;
if (r->data_block.empty()) return;
assert(!r->pending_index_entry);
W riteBlock(&r-> data_block, &r->pending_handle); //将数据写回缓冲区
if (ok()) {
r->pending_index_entry = true;
r-> status = r-> file->Flush(); //数据刷新到磁盘
}
if (r->filter_block != NULL) {
r-> filter_block->S tartBlock(r->offset); //重新开启一个Filter条目
}
}

刷新操作主要有以下步骤:

  1. 将这个块的数据刷新到磁盘。因为底层调用的是c标准io流,所以数据是先写到用户态的缓存中,然后调用flush,再刷新到磁盘。
  2. 在WriteBlock函数内部还在index block添加一条记录。
  3. 重新开启一条Filter条目。

接下来是WriteBlock函数:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
      
      
void TableBuilder::WriteBlock(BlockBuilder* block, BlockHandle* handle) {
assert(ok());
Rep* r = rep_;
S lice raw = block->Finish(); //data block原生内容
Slice block_contents;
C ompressionType type = r->options.compression; //是否将数据压缩
// TODO(postrelease): Support more compression options: zlib?
switch (type) {
case kNoCompression:
block_contents = raw;
break;
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
block_contents = raw;
type = kNoCompression;
}
break;
}
}
WriteRawBlock(block_contents, type, handle); //真正写操作
r->compressed_output.clear();
block->Reset(); //重置data block,用于下次写
}

这个函数主要是用于判断data block的数据是否要压缩存储,真正下操作在下面函数:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
      
      
void TableBuilder::WriteRawBlock(const Slice& block_contents,
CompressionType type,
BlockHandle* handle) {
Rep* r = rep_;
handle-> set_offset(r->offset); //设置当前块的偏移量
handle->set_size(block_contents.size()); //设置当前块的大小
r-> status = r-> file->Append(block_contents); //将内容写进用户态缓冲区
if (r->status.ok()) {
char trailer[kBlockTrailerSize];
trailer[ 0] = type;
uint32_t crc = crc32c::Value(block_contents. data(), block_contents.size());
crc = crc32c::Extend(crc, trailer, 1); // Extend crc to cover block type
EncodeFixed32(trailer+ 1, crc32c::Mask(crc));
r-> status = r-> file->Append(Slice(trailer, kBlockTrailerSize));
if (r->status.ok()) {
r->offset += block_contents.size() + kBlockTrailerSize; //写进一个块,这时sst文件偏移量增加
}
}
}

这个函数主要作用就是将数据写进用户态缓冲区,添加类型和CRC码,更新偏移量。

最后还有一个sst文件写完成函数,用于上层函数调用:

      
      
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
      
      
Status TableBuilder::Finish() {
Rep* r = rep_;
Flush(); //刷新最后的数据
assert(!r->closed);
r->closed = true;
BlockHandle filter_block_handle, metaindex_block_handle, index_block_handle;
// 写Meta block,调用filterblockbuilder的finish函数返回所有内容
if (ok() && r->filter_block != NULL) {
W riteRawBlock(r-> filter_block->Finish(), kNoCompression,
&filter_block_handle); //将这个meta block的偏移量和写进filter_block_handle,用于metaindex block写
}
// 写metaindex block
if (ok()) {
B lockBuilder meta_index_block(&r->options);
if (r->filter_block != NULL) {
// meta_index block块内容格式为"filter.Name"
std::string key = "filter.";
key.append(r-> options.filter_policy->Name());
std::string handle_encoding;
filter_block_handle.EncodeTo(&handle_encoding);
meta_index_block.Add(key, handle_encoding);
}
// TODO(postrelease): Add stats and other meta blocks
WriteBlock(&meta_index_block, &metaindex_block_handle);
}
// 写index block
if (ok()) {
if (r->pending_index_entry) {
r-> options.comparator->F indShortSuccessor(&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;
} //写finish里flush函数刷新的数据块的偏移量和大小
W riteBlock(&r->index_block, &index_block_handle);
}
// 写Footer
if (ok()) {
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(); //更新偏移量
}
}
return r->status;
}

至此,一个sst文件就建好了。最后还有一个函数,用于调用table_builder来创建sst文件,在builder.h/.cc里,这个等到compaction是再分析。

leveldb将immemtable compcation到sst0就这样分析结束,接下来,就是读sst文件,读总是比写更复杂。。。

原文:大专栏  leveldb源码分析之写sst文件


猜你喜欢

转载自www.cnblogs.com/petewell/p/11607359.html