• LevelDB整体结构
  • Manifest文件
  • Log文件
    • SSTable
  • MemTable
  • 添加、更新和删除数据
  • 读取数据
  • 分层合并(Leveled Compaction)
    • 参考资料

    请设计一个Key-Value存储引擎(Design a key-value store)。

    这是一道频繁出现的题目,个人认为也是一道很好的题目,这题纵深非常深,内行的人可以讲的非常深。

    首先讲两个术语,数据库存储引擎。数据库往往是一个比较丰富完整的系统, 提供了SQL查询语言,事务和水平扩展等支持。然而存储引擎则是小而精, 纯粹专注于单机的读/写/存储。一般来说, 数据库底层往往会使用某种存储引擎。

    目前开源的KV存储引擎中,RocksDB是流行的一个,MongoDB和MySQL底层可以切换成RocksDB, TiDB底层直接使用了RocksDB。大多数分布式数据库的底层不约而同的都选择了RocksDB。

    RocksDB最初是从LevelDB进化而来的,我们先从简单一点的LevelDB入手,借鉴它的设计思路。

    LevelDB整体结构

    有一个反直觉的事情是,内存随机写甚至比硬盘的顺序读还要慢,磁盘随机写就更慢了,说明我们要避免随机写,最好设计成顺序写。因此好的KV存储引擎,都在尽量避免更新操作,把更新和删除操作转化为顺序写操作。LevelDB采用了一种SSTable的数据结构来达到这个目的。

    SSTable(Sorted String Table)就是一组按照key排序好的 key-value对, key和value都是字节数组。SSTable既可以在内存中,也可以在硬盘中。SSTable底层使用LSM Tree(Log-Structured Merge Tree)来存放有序的key-value对。

    LevelDB整体由如下几个组成部分,

    1. MemTable。即内存中的SSTable,新数据会写入到这里,然后批量写入磁盘,以此提高写的吞吐量。
    2. Log文件。写MemTable前会写Log文件,即用WAL(Write Ahead Log)方式记录日志,如果机器突然掉电,内存中的MemTable丢失了,还可以通过日志恢复数据。WAL日志是很多传统数据库例如MySQL采用的技术,详细解释可以参考数据库如何用 WAL 保证事务一致性? - 知乎专栏。
    3. Immutable MemTable。内存中的MemTable达到指定的大小后,将不再接收新数据,同时会有新的MemTable产生,新数据写入到这个新的MemTable里,Immutable MemTable随后会写入硬盘,变成一个SST文件。
    4. SSTable文件。即硬盘上的SSTable,文件尾部追加了一块索引,记录key->offset,提高随机读的效率。SST文件为Level 0到Level N多层,每一层包含多个SST文件;单个SST文件容量随层次增加成倍增长;Level0的SST文件由Immutable MemTable直接Dump产生,其他Level的SST文件由其上一层的文件和本层文件归并产生。
    5. Manifest文件。 Manifest文件中记录SST文件在不同Level的分布,单个SST文件的最大最小key,以及其他一些LevelDB需要的元信息。
    6. Current文件。从上面的介绍可以看出,LevelDB启动时的首要任务就是找到当前的Manifest,而Manifest可能有多个。Current文件简单的记录了当前Manifest的文件名。

    Key-Value存储引擎 - 图1

    LevelDB的一些核心逻辑如下,

    1. 首先SST文件尾部的索引要放在内存中,这样读索引就不需要一次磁盘IO了
    2. 所有读要先查看MemTable,如果没有再查看内存中的索引
    3. 所有写操作只能写到MemTable, 因为SST文件不可修改
    4. 定期把Immutable MemTable写入硬盘,成为SSTable文件,同时新建一个MemTable会继续接收新来的写操作
    5. 定期对SSTable文件进行合并
    6. 由于硬盘上的SSTable文件是不可修改的,那怎么更新和删除数据呢?对于更新操作,追加一个新的key-value对到文件尾部,由于读SSTable文件是从前向后读的,所以新数据会最先被读到;对于删除操作,追加“墓碑”值(tombstone),表示删除该key,在定期合并SSTable文件时丢弃这些key, 即可删除这些key。

    Manifest文件

    Manifest文件记录各个SSTable各个文件的管理信息,比如该SST文件处于哪个Level,文件名称叫啥,最小key和最大key各自是多少,如下图所示,

    Key-Value存储引擎 - 图2

    Log文件

    Log文件主要作用是系统发生故障时,能够保证不会丢失数据。因为在数据写入内存中的MemTable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,MemTable中的数据没有来得及Dump到磁盘,LevelDB也可以根据log文件恢复内存中的MemTable,不会造成系统丢失数据。这个方式就叫做 WAL(Write Ahead Log),很多传统数据库例如MySQL也使用了WAL技术来记录日志。

    每个Log文件由多个block组成,每个block大小为32K,读取和写入以block为基本单位。下图所示的Log文件包含3个Block,

    Key-Value存储引擎 - 图3

    SSTable

    Key-Value存储引擎 - 图4

    MemTable

    MemTable 是内存中的数据结构,存储的内容跟硬盘上的SSTable一样,只是格式不一样。Immutable MemTable的内存结构和Memtable是完全一样的,区别仅仅在于它是只读的,而MemTable则是允许写入和读取的。当MemTable写入的数据占用内存到达指定大小,则自动转换为Immutable Memtable,等待Dump到磁盘中,系统会自动生成一个新的MemTable供写操作写入新数据,理解了MemTable,那么Immutable MemTable自然不在话下。

    MemTable里的数据是按照key有序的,因此当插入新数据时,需要把这个key-value对插入到合适的位置上,以保持key有序性。MemTable底层的核心数据结构是一个跳表(Skip List)。跳表是红黑树的一种替代数据结构,具有更高的写入速度,而且实现起来更加简单,请参考跳表(Skip List)。

    前面我们介绍了LevelDB的一些内存数据结构和文件,这里开始介绍一些动态操作,例如读取,写入,更新和删除数据,分层合并,错误恢复等操作。

    添加、更新和删除数据

    LevelDB写入新数据时,具体分为两个步骤:

    1. 将这个操作顺序追加到log文件末尾。尽管这是一个磁盘操作,但是文件的顺序写入效率还是跟高的,所以不会降低写入的速度
    2. 如果log文件写入成功,那么将这条key-value记录插入到内存中MemTable。

    LevelDB更新一条记录时,并不会本地修改SST文件,而是会作为一条新数据写入MemTable,随后会写入SST文件,在SST文件合并过程中,新数据会处于文件尾部,而读取操作是从文件尾部倒着开始读的,所以新值一定会最先被读到。

    LevelDB删除一条记录时,也不会修改SST文件,而是用一个特殊值(墓碑值,tombstone)作为value,将这个key-value对追加到SST文件尾部,在SST文件合并过程中,这种值的key都会被忽略掉。

    核心思想就是把写操作转换为顺序追加,从而提高了写的效率。

    读取数据

    读操作使用了如下几个手段进行优化:

    • MemTable + SkipList
    • Binary Search(通过 manifest 文件)
    • 页缓存
    • bloom filter
    • 周期性分层合并

    分层合并(Leveled Compaction)

    参考资料

    • SSTable and Log Structured Storage: LevelDB - igvita.com
    • 数据分析与处理之二(Leveldb 实现原理) - Haippy - 博客园
    • Log Structured Merge Trees(LSM) 原理 - OPEN 开发经验库
    • 从朴素解释出发解释leveldb的设计 | ggaaooppeenngg
    • LSM 算法的原理是什么? - 知乎
    • 数据库如何用 WAL 保证事务一致性? - 知乎专栏
    • LevelDB系列概述 - 360基础架构组
    • 存储引擎技术架构与内幕 (leveldb-1) - GitHub
    • leveldb中的SSTable (3)