文章目錄
- 10.1 Version介面
- 10.2 Version::AddIterators()
- 10.3 Version::LevelFileNumIterator類
- 10.4 Version::Get()
10 Version分析之1
先來分析leveldb對單版本的sstable檔案管理,主要集中在Version類中。前面的10.4節已經說明了Version類的功能和成員,這裡分析其函數介面和代碼實現。
Version不會修改其管理的sstable檔案,只有讀取操作。10.1 Version介面
先來看看Version類的介面函數,接下來再一一分析。
// 追加一系列iterator到 @*iters中,將在merge到一起時產生該Version的內容 // 要求: Version已經儲存了(見VersionSet::SaveTo) void AddIterators(constReadOptions&, std::vector<Iterator*>* iters); // 給定@key尋找value,如果找到儲存在@*val並返回OK。 // 否則返回non-OK,設定@ *stats. // 要求:沒有hold lock struct GetStats { FileMetaData* seek_file; int seek_file_level; }; Status Get(constReadOptions&, const LookupKey& key, std::string* val,GetStats* stats); // 把@stats加入到目前狀態中,如果需要觸發新的compaction返回true // 要求:hold lock bool UpdateStats(constGetStats& stats); void GetOverlappingInputs(intlevel, const InternalKey*begin, // NULL 指在所有key之前 const InternalKey* end, // NULL指在所有key之後 std::vector<FileMetaData*>* inputs); // 如果指定level中的某些檔案和[*smallest_user_key,*largest_user_key]有重合就返回true。 // @smallest_user_key==NULL表示比DB中所有key都小的key. // @largest_user_key==NULL表示比DB中所有key都大的key. bool OverlapInLevel(int level,const Slice*smallest_user_key, const Slice* largest_user_key); // 返回我們應該在哪個level上放置新的memtable compaction, // 該compaction覆蓋了範圍[smallest_user_key,largest_user_key]. int PickLevelForMemTableOutput(const Slice& smallest_user_key, const Slice& largest_user_key); int NumFiles(int level) const {return files_[level].size(); } // 指定level的sstable個數
10.2 Version::AddIterators()
該函數最終在DB::NewIterators()介面中被調用,調用層次為:
DBImpl::NewIterator()->DBImpl::NewInternalIterator()->Version::AddIterators()。
函數功能是為該Version中的所有sstable都建立一個Two Level Iterator,以遍曆sstable的內容。
對於level=0層級的sstable檔案,直接通過TableCache::NewIterator()介面建立,這會直接載入sstable檔案到記憶體cache中。
對於level>0層級的sstable檔案,通過函數NewTwoLevelIterator()建立一個TwoLevelIterator,這就使用了lazy open的機制。
下面來分析函數代碼:
S1 對於level=0層級的sstable檔案,直接裝入cache,level0的sstable檔案可能有重合,需要merge。
for (size_t i = 0; i <files_[0].size(); i++) { iters->push_back(vset_->table_cache_->NewIterator(// versionset::table_cache_ options,files_[0][i]->number, files_[0][i]->file_size)); }
S2 對於level>0層級的sstable檔案,lazy open機制,它們不會有重疊。
for (int ll = 1; ll <config::kNumLevels; ll++) { if(!files_[ll].empty()) iters->push_back(NewConcatenatingIterator(options,level)); }
函數NewConcatenatingIterator()直接返回一個TwoLevelIterator對象:
return NewTwoLevelIterator(new LevelFileNumIterator(vset_->icmp_,&files_[level]),
&GetFileIterator,vset_->table_cache_, options);
其第一級iterator是一個LevelFileNumIterator,第二級的迭代函數是GetFileIterator,下面就來分別分析之。
GetFileIterator是一個靜態函數,很簡單,直接返回TableCache::NewIterator()。函式宣告為:
static Iterator* GetFileIterator(void* arg,const ReadOptions& options, constSlice& file_value)
TableCache* cache =reinterpret_cast<TableCache*>(arg); if (file_value.size() != 16) { // 錯誤 returnNewErrorIterator(Status::Corruption("xxx")); } else { returncache->NewIterator(options, DecodeFixed64(file_value.data()), // filenumber DecodeFixed64(file_value.data() + 8)); // filesize }
這裡的file_value是取自於LevelFileNumIterator的value,它的value()函數把file number和size以Fixed 8byte的方式壓縮成一個Slice對象並返回。10.3 Version::LevelFileNumIterator類
這也是一個繼承者Iterator的子類,一個內部Iterator。給定一個version/level對,產生該level內的檔案資訊。對於給定的entry,key()返回的是檔案中所包含的最大的key,value()返回的是|file number(8 bytes)|file size(8 bytes)|串。
它的建構函式接受兩個參數:InternalKeyComparator&,用於key的比較;vector<FileMetaData*>*,指向version的所有sstable檔案清單。
LevelFileNumIterator(const InternalKeyComparator& icmp,
const std::vector<FileMetaData*>* flist)
: icmp_(icmp), flist_(flist),index_(flist->size()) {} // Marks as invalid
來看看其介面實現,不限羅嗦,全部都列出來。
Valid函數、SeekToxx和Next/Prev函數都很簡單,畢竟容器是一個vector。Seek函數調用了FindFile,這個函數後面會分析。
virtual void Seek(constSlice& target) { index_ = FindFile(icmp_, *flist_, target);} virtual void SeekToFirst() {index_ = 0; } virtual void SeekToLast() {index_ = flist_->empty() ? 0 : flist_->size() - 1;} virtual void Next() { assert(Valid()); index_++; } virtual void Prev() { assert(Valid()); if (index_ == 0) index_ =flist_->size(); // Marks as invalid else index_--; } Slice key() const { assert(Valid()); return(*flist_)[index_]->largest.Encode(); // 返回當前sstable包含的largest key } Slice value() const { // 根據|number|size|的格式Fixed int壓縮 assert(Valid()); EncodeFixed64(value_buf_,(*flist_)[index_]->number); EncodeFixed64(value_buf_+8,(*flist_)[index_]->file_size); return Slice(value_buf_,sizeof(value_buf_)); }
來看FindFile,這其實是一個二分尋找函數,因為傳入的sstable檔案清單是有序的,因此可以使用二分尋找演算法。就不再列出代碼了。
10.4 Version::Get()
尋找函數,直接在DBImpl::Get()中被調用,函數原型為:
Status Version::Get(const ReadOptions& options, constLookupKey& k, std::string* value, GetStats* stats)
如果本次Get不止seek了一個檔案(僅會發生在level 0的情況),就將搜尋的第一個檔案儲存在stats中。如果stat有資料返回,表明本次讀取在搜尋到包含key的sstable檔案之前,還做了其它無謂的搜尋。這個結果將用在UpdateStats()中。
這個函數邏輯還是有些複雜的,來看看代碼。
S1 首先,取得必要的資訊,初始化幾個臨時變數
Slice ikey = k.internal_key(); Slice user_key = k.user_key(); const Comparator* ucmp =vset_->icmp_.user_comparator(); Status s; stats->seek_file = NULL; stats->seek_file_level = -1; FileMetaData* last_file_read =NULL; // 在找到>1個檔案時,讀取時記錄上一個 int last_file_read_level = -1; // 這僅發生在level 0的情況下 std::vector<FileMetaData*>tmp; FileMetaData* tmp2;
S2 從0開始遍曆所有的level,依次尋找。因為entry不會跨越level,因此如果在某個level中找到了entry,那麼就無需在後面的level中尋找了。
for (int level = 0; level <config::kNumLevels; level++) { size_t num_files = files_[level].size(); if (num_files == 0) continue; // 本層沒有檔案,則直接跳過 // 取得level下的所有sstable檔案清單,搜尋本層 FileMetaData* const* files = &files_[level][0];
後面的所有邏輯都在for迴圈體中。
S3 遍曆level下的sstable檔案清單,搜尋,注意對於level=0和>0的sstable檔案的處理,由於level 0檔案之間的key可能有重疊,因此處理邏輯有別於>0的level。
S3.1 對於level 0,檔案可能有重疊,找到所有和user_key有重疊的檔案,然後根據時間順序從最新的檔案依次處理。
tmp.reserve(num_files); for (uint32_t i = 0; i <num_files; i++) { // 遍曆level 0下的所有sstable檔案 FileMetaData* f =files[i]; if(ucmp->Compare(user_key, f->smallest.user_key()) >= 0 && ucmp->Compare(user_key, f->largest.user_key()) <= 0) tmp.push_back(f); // sstable檔案有user_key有重疊 } if (tmp.empty()) continue; std::sort(tmp.begin(),tmp.end(), NewestFirst); // 排序 files = &tmp[0]; num_files= tmp.size();// 指向tmp指標和大小
S3.2 對於level>0,leveldb保證sstable檔案之間不會有重疊,所以處理邏輯有別於level 0,直接根據ikey定位到sstable檔案即可。
//二分尋找,找到第一個largest key >=ikey的file index uint32_t index =FindFile(vset_->icmp_, files_[level], ikey); if (index >= num_files) { // 未找到,檔案不存在 files = NULL; num_files = 0; } else { tmp2 = files[index]; if(ucmp->Compare(user_key, tmp2->smallest.user_key()) < 0) { // 找到的檔案其所有key都大於user_key,等於檔案不存在 files = NULL; num_files = 0; } else { files = &tmp2; num_files = 1; } }
S4 遍曆找到的檔案,存在files中,其個數為num_files。
for (uint32_t i = 0; i <num_files; ++i) {
後面的邏輯都在這一層迴圈中,只要在某個檔案中找到了k/v對,就跳出for迴圈。
S4.1 如果本次讀取不止搜尋了一個檔案,記錄之,這僅會發生在level 0的情況下。
if(last_file_read != NULL && stats->seek_file == NULL) { // 本次讀取不止seek了一個檔案,記錄第一個 stats->seek_file =last_file_read; stats->seek_file_level= last_file_read_level; } FileMetaData* f = files[i]; last_file_read = f; // 記錄本次讀取的level和file last_file_read_level =level;
S4.2 調用TableCache::Get()嘗試擷取{ikey, value},如果返回OK則進入S4.3,否則直接返回,傳遞的回呼函數是SaveValue()。
Saver saver; // 初始化saver saver.state = kNotFound; saver.ucmp = ucmp; saver.user_key = user_key; saver.value = value; s = vset_->table_cache_->Get(options,f->number, f->file_size, ikey, &saver, SaveValue); if (!s.ok()) return s;
S4.3 根據saver的狀態判斷,如果是Not Found則向下搜尋下一個更早的sstable檔案,其它值則返回。
switch (saver.state) { case kNotFound: break; // 繼續搜尋下一個更早的sstable檔案 case kFound: return s; // 找到 case kDeleted: // 已刪除 s =Status::NotFound(Slice()); // 為了效率,使用空的錯誤字串 return s; case kCorrupt: // 資料損毀 s =Status::Corruption("corrupted key for ", user_key); return s; }
以上就是Version::Get()的代碼邏輯,如果level 0的sstable檔案太多的話,會影響讀取速度,這也是為什麼進行compaction的原因。
另外,還有一個傳遞給TableCache::Get()的saver函數,下面就來簡單分析下。這是一個靜態函數:static void SaveValue(void* arg,const Slice& ikey, const Slice& v)。它內部使用了結構體Saver:
struct Saver {
SaverState state;
const Comparator* ucmp; // user key比較子
Slice user_key;
std::string* value;
};
函數SaveValue的邏輯很簡單,首先解析Table傳入的InternalKey,然後根據指定的Comparator判斷user key是否是要尋找的user key。如果是並且type是kTypeValue,則設定到Saver::*value中,並返回kFound,否則返回kDeleted。代碼如下:
Saver* s =reinterpret_cast<Saver*>(arg); ParsedInternalKey parsed_key; // 解析ikey到ParsedInternalKey if (!ParseInternalKey(ikey,&parsed_key)) s->state = kCorrupt; // 解析失敗 else { if(s->ucmp->Compare(parsed_key.user_key, s->user_key) == 0) { // 比較user key s->state =(parsed_key.type == kTypeValue) ? kFound : kDeleted; if (s->state == kFound)s->value->assign(v.data(), v.size()); // 找到,儲存結果 } }
下面要分析的幾個函數,或多或少都和compaction相關。