如何理解LevelDB源碼中的SSTable

如何理解LevelDB源碼中的SSTable，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

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，后面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***層級為7(0-6),table中level0的數據***，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，這里不關心Compaction或恢復的任何細節，后面會單獨備忘。

LevelDB通過BuildTable方法完成SSTable的構建，其創建SSTable文件并將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，用于創建文件名，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：用于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***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，而這些是做什么的呢?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),隨后的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。

基于上述實現，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，那么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，隨后進行key值比較，而Restart  Point記錄本身包含了完整的key值信息，后續key值均可基于此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，并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，用于找到比key值大的最小key，如傳入“helloworld”，返回的key值可能是“i”而已。

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