使用 LSM Tree 思想实现一个 KV 数据库

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▌目录 设计思路

  • 内存表
  • WAL
  • SSTable 的结构
  • SSTable 元素和索引的结构
  • SSTable Tree
  • 内存中的 SSTable
  • 数据查找过程
  • 何为 LSM-Treee
  • 参考资料
  • 整体结构
实现过程
  • 文件压缩测试
  • 插入测试
  • 加载测试
  • 查找测试
  • SSTable 结构
  • SSTable 文件结构
  • SSTable Tree 结构和管理 SSTable 文件
  • 读取 SSTable 文件
  • SSTable 文件合并
  • SSTable 查找过程
  • 插入 SSTable 文件过程
  • WAL 文件恢复过程
  • 二叉排序树结构定义
  • 插入操作
  • 查找
  • 删除
  • 遍历算法
  • Key/Value 的表示
  • 内存表的实现
  • WAL
  • SSTable 与 SSTable Tree
  • 简单的使用测试
笔者前段时间在学习数据结构时,恰好听说了 LSM Tree,于是试着通过 LSM Tree 的设计思想,自己实现一个简单的 KV 数据库。
代码已开源,代码仓库地址:https://github.com/whuanle/lsm
笔者使用 Go 语言来实现 LSM Tree 数据库,因为 LSM Tree 的实现要求对文件进行读写、锁的处理、数据查找、文件压缩等,所以编码过程中也提高了对 Go 的使用经验,项目中也使用到了一些栈、二叉排序树等简单的算法,也可以巩固了基础算法能力。适当给自己设定挑战目标,可以提升自己的技术水平。
下面,我们来了解 LSM Tree 的设计思想以及如何实现一个 KV 数据库。
设计思路 ▌何为 LSM-Treee LSM Tree 的全称为Log-Structured Merge Tree,是一种关于键值类型数据库的数据结构。据笔者了解,目前 NoSQL 类型的数据库如 Cassandra 、ScyllaDB 等使用了 LSM Tree。
LSM Tree 的核心理论依据是磁盘顺序写性能比随机写的速度快很多。因为无论哪种数据库,磁盘 IO 都是对数据库读写性能的最大影响因素,因此合理组织数据库文件和充分利用磁盘读写文件的机制,可以提高数据库程序的性能。LSM Tree 首先会在内存中缓冲所有写操作,当使用的内存达到阈值时,便会将内存刷新磁盘中,这个过程只有顺序写,不会发生随机写,因此 LSM 具有优越的写入性能。
这里笔者就不对 LSM Tree 的概念进行赘述,读者可以参考下面列出的资料。
▌参考资料
  • 《What is a LSM Tree?》
  • 生饼:《理解 LSM Tree:一种高效读写的存储引擎》
  • https://mp.weixin.qq.com/s/7k...
  • 肖汉松:《从0开始:500行代码实现 LSM 数据库》
  • 小屋子大侠:《golang实践LSM相关内容》
  • 《SM-based storage techniques: a survey》中文翻译
▌整体结构 下图是 LSM Tree 的整体结构,整体可以分为内存、磁盘文件两大部分,其中磁盘文件除了数据库文件(SSTable 文件)外,还包括了 WAL 日志文件。
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内存表用于缓冲写入操作,当 Key/Value 写入内存表后,也会同时记录到 WAL 文件中,WAL 文件可以作为恢复内存表数据的依据。程序启动时,如果发现目录中存在 WAL 文件,则需要读取 WAL 文件,恢复程序中的内存表。
在磁盘文件中,有着多层数据库文件, 每层都会存在多个 SSTable 文件,SSTable 文件用于存储数据,即数据库文件。下一层的数据库文件,都是上一层的数据库文件压缩合并后生成,因此,层数越大,数据库文件越大。
下面我们来了解详细一点的 LSM Tree 不同部分的设计思路,以及进行读写操作时,需要经过哪些阶段。
内存表 在 LSM Tree 的内存区域中,有两个内存表,一个是可变内存表 Memory Table,一个是不可变内存表 Immutable Memory Table,两者具有相同的数据结构,一般是二叉排序树。
在刚开始时,数据库没有数据,此时 Memory Table 为空,即没有任何元素,而 Immutable Memory Table 为 nil,即没有被分配任何内存,此时,所有写操作均在 Memory Table 上,写操作包括设置 Key 的值和删除 Key。如果写入 Memory Table 成功,接着操作信息会记录到 WAL 日志文件中。
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当然,Memory Table 中存储的 Key/Value 也不能太多,否则会占用太多内存,因此,一般当 Memory Table 中的 Key 数量达到阈值时,Memory Table 就会变成 Immutable Memory Table ,然后创建一个新的 Memory Table, Immutable Memory Table 会在合适的时机,转换为 SSTable,存储到磁盘文件中。
因此, Immutable Memory Table 是一个临时的对象,只在同步内存中的元素到 SSTable 时,临时存在。
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这里还要注意的是,当内存表被同步到 SSTable 后,Wal 文件是需要删除的。使用 Wal 文件可以恢复的数据应当与当前内存中的 KV 元素一致,即可以利用 WAL 文件恢复上一次程序的运行状态,如果当前内存表已经移动到 SSTable ,那么 WAL 文件已经没必要保留,应当删除并重新创建一个空的 WAL 文件。
关于 WAL 部分的实现,有不同的做法,有的全局只有唯一一个 WAL 文件,有的则使用多个 WAL 文件,具体的实现会根据场景而变化。
WAL WAL 即 Write Ahead LOG,当进行写入操作(插入、修改或删除 Key)时,因为数据都在内存中,为了避免程序崩溃停止或主机停机等,导致内存数据丢失,因此需要及时将写操作记录到 WAL 文件中,当下次启动程序时,程序可以从 WAL 文件中,读取操作记录,通过操作记录恢复到程序退出前的状态。
WAL 保存的日志,记录了当前内存表的所有操作,使用 WAL 恢复上一次程序的内存表时,需要从 WAL 文件中,读取每一次操作信息,重新作用于内存表,即重新执行各种写入操作。因此,直接对内存表进行写操作,和从 WAL 恢复数据重新对内存表进行写操作,都是一样的。
可以这样说, WAL 记录了操作过程,而且二叉排序树存储的是最终结果。
WAL 要做的是,能够还原所有对内存表的写操作,重新顺序执行这些操作,使得内存表恢复到上一次的状态。
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WAL 文件不是内存表的二进制文件备份,WAL 文件是对写操作的备份,还原的也是写操作过程,而不是内存数据
SSTable 的结构 SSTable 全称是 Sorted String Table,是内存表的持久化文件。
SSTable 文件由数据区、稀疏索引区、元数据三个部分组成,如下图所示。
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内存表转换为 SSTable 时,首先遍历 Immutable Memory Table ,顺序将每个 KV 压缩成二进制数据,并且创建一个对应的索引结构,记录这个二进制 KV 的插入位置和数据长度。然后将所有二进制 KV 放到磁盘文件的开头,接着将所有的索引结构转为二进制,放在数据区之后。再将关于数据区和索引区的信息,放到一个元数据结构中,写入到文件末尾。
内存中每一个元素都会有一个 Key,在内存表转换为 SSTable 时,元素集合会根据 Key 进行排序,然后再将这些元素转换为二进制,存储到文件的开头,即数据区中。
但是,我们怎么从数据区中分隔出每一个元素呢?
对于不同的开发者,编码过程中,设置的 SSTable 的结构是不一样的,将内存表转为 SSTable 的处理方法也不一样,因此这里笔者只说自己在写 LSM Tree 时的做法。
笔者的做法是在生成数据区的时候,不将元素集合一次性生成二进制,而是一个个元素顺序遍历处理。
首先,将一个 Key/Value 元素,生成二进制,放到文件的开头,然后生成一个索引,记录这个元素二进制数据在文件的起始位置以及长度,然后将这个索引先放到内存中。
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接着,不断处理剩下的元素,在内存中生成对应的索引。
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稀疏索引表示每一个索引执行文件中的一个数据块。
当所有元素处理完毕,此时 SSTable 文件已经生成数据区。接着,我们再将所有的索引集合,生成二进制数据,追加到文件中。
然后,我们还需要为数据区和稀疏索引区的起始位置和长度,生成文件元数据,以便后续读取文件时可以分割数据区和稀疏索引区,将两部分的数据单独处理。
元数据结构也很简单,其主要有四个值:
// 数据区起始索引 dataStart int64 // 数据区长度 dataLen int64 // 稀疏索引区起始索引 indexStart int64 // 稀疏索引区长度 indexLen int64

元数据会被追加到文件的末尾中,并且固定了字节长度。
在读取 SSTable 文件时,我们先读取文件最后的几个字节,如 64 个字节,然后根据每 8 个字节还原字段的值,生成元数据,然后就可以对数据区和稀疏索引区进行处理了。
SSTable 元素和索引的结构 我们将一个 Key/Value 存储在数据区,那么这块存储了一个 Key/Value 元素的文件块,称为 block,为了表示 Key/Value,我们可以定义一个这样的结构:
`Key
Value
Deleted`
然后将这个结构转换为二进制数据,写到文件的数据区中。
为了定位 Key/Value 在数据区的位置,我们还需要定义一个索引,其结构如下:
`Key
Start
Length
`
每个 Key/Value 使用一个索引进行定位。
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SSTable Tree 每次将内存表转换为 SSTable 时,都会生成一个 SSTable 文件,因此我们需要管理 SSTable 文件,以免文件数量过多。
下面是 LSM Tree 的 SSTable 文件组织结构。
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在上图中可以看到,数据库由很多的 SSTable 文件组成,而且 SSTable 被分隔在不同的层之中,为了管理不同层的 SSTable,所有 SSTable 磁盘文件的组织也有一个树结构,通过 SSTable Tree,管理不同层的磁盘文件大小或者 SSTable 数量。
关于 SSTable Tree,有三个要点:
1,第 0 层的 SSTable 文件,都是内存表转换的。
2,除第 0 层,下一层的 SSTable 文件,只能由上一层的 SSTable 文件通过压缩合并生成,而一层的 SSTable 文件在总文件大小或数量达到阈值时,才能进行合并,生成一个新的 SSTable 插入到下一层。
3,每一层的 SSTable 都有一个顺序,根据生成时间来排序。这个特点用于从所有的 SSTable 中查找数据。
由于每次持久化内存表,都会创建一个 SSTable 文件,因此 SSTable 文件数量会越来越多了,文件多了之后,需要保存较多的文件句柄,而且在多个文件中读取数据时,速度也会变慢。如果不进行控制,那么过多的文件会导致读性能变差以及占用空间过于膨胀,这一现象被称为空间放大和读放大。
由于 SSTable 是不能更改的,那么如果要删除一个 Key,或者修改一个 Key 的值,只能在新的 SSTable 中标记,而不能修改,这样会导致不同的 SSTable 存在相同的 Key,文件比较臃肿。
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因此,还需要对小的 SSTable 文件进行压缩,合并成一个大的 SSTable 文件,放到下一层中,以便提高读取性能。
当一层的 SSTable 文件总大小大于阈值时,或者 SSTable 文件的数量太多时,就需要触发合并动作,生成新的 SSTable 文件,放入下一层中,再将原先的 SSTable 文件删除,下图演示了这一过程。
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虽然对 SSTable 进行合并压缩,可以抑制空间放大和读放大问题,但是对多个 SSTable 合并为一个 SSTable 时,需要加载每个 SSTable 文件,在内存读取文件的内容,创建一个新的 SSTable 文件,并且删除掉旧的文件,这样会消耗大量的 CPU 时间和磁盘 IO。这种现象被称为写放大。
下图演示了合并前后的存储空间变化。
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内存中的 SSTable 当程序启动后,会加载每个 SSTable 的元数据和稀疏索引区到内存中,也就是 SSTable 在内存中缓存了 Key 列表,需要在 SSTable 中查找 Key 时,首先在内存的稀疏索引区查找,如果找到 Key,则根据 索引的 Start 和 Length,从磁盘文件中读取 Key/Value 的二进制数据。接着将二进制数据转换为 Key/Value 结构。
因此,要确定一个 SSTable 是否存在某个 Key 时,是在内存中查找的,这个过程很快,只有当需要读取 Key 的值时,才需要从文件中读出。
可是,当 Key 数量太多时,全部缓存在内存中会消耗很多的内存,并且逐个查找也需要耗费一定的时间,还可以通过使用布隆过滤器(BloomFilter)来更快地判断一个 Key 是否存在。
数据查找过程 首先根据要查找的 Key,从 Memory Table 中查询。
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如果 Memory Table 中,找不到对应的 Key,则从 Immutable Memory Table 中查找。
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笔者所写的 LSM Tree 数据库中,只有 Memory Table,没有 Immutable Memory Table。
如果在两个内存表中都查找不到 Key,那么就要从 SSTable 列表中查找。
首先查询第 0 层的 SSTable 表,从该层最新的 SSTable 表开始查找,如果没有找到,便查询同一层的其他 SSTable,如果还是没有,则接着查下一层。
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当查找到 Key 时,无论 Key 状态如何(有效或已被删除),都会停止查找,返回此 Key 的值和删除标志。
实现过程 在本节中,笔者将会说明自己实现 LSM Tree 大体的实现思路,从中给出一部分代码示例,但是完整的代码需要在仓库中查看,这里只给出实现相关的代码定义,不列出具体的代码细节。
下图是 LSM Tree 主要关注的对象:
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对于内存表,我们要实现增删查改、遍历;
对于 WAL,需要将操作信息写到文件中,并且能够从 WAL 文件恢复内存表;
对于 SSTable,能够加载文件信息,从中查找对应的数据;
对应 SSTable Tree,负责管理所有 SSTable,进行文件合并等。
▌Key/Value 的表示 作为 Key/Value 数据库,我们需要能够保存任何类型的值。虽说 GO 1.18 增加了泛型,但是泛型结构体并不能任意存储任何值,解决存放各种类型的 Value 的问题,因此笔者不使用泛型结构体。而且,无论存储的是什么数据,对数据库来说是不重要,数据库也完全不必知道 Value 的含义,这个值的类型和含义,只对使用者有用,因此我们可以直接将值转为二进制存储,在用户取数据时,再将二进制转换为对应类型。
定义一个结构体,用于保存任何类型的值:
// Value 表示一个 KV type Value struct { Keystring Value[]byte Deleted bool }

Value 结构体引用路径是 kv.Value。
如果有一个这样的结构体:
type TestValue struct { A int64 B int64 C int64 D string }

那么可以将结构体序列化后的二进制数据放到 Value 字段里。
data,_ := json.Marshal(value)v := Value{ Key: "test", Value: data, Deleted: false, }

Key/Value 通过 json 序列化值,转为二进制再存储到内存中。
因为在 LSM Tree 中,即使一个 Key 被删除了,也不会清理掉这个元素,只是将该元素标记为删除状态,所以为了确定查找结果,我们需要定义一个枚举,用于判断查找到此 Key 后,此 Key 是否有效。
// SearchResult 查找结果 type SearchResult intconst ( // None 没有查找到 None SearchResult = iota // Deleted 已经被删除 Deleted // Success 查找成功 Success )

关于代码部分,读者可以参考:
https://github.com/whuanle/ls...
▌内存表的实现 LSM Tree 中的内存表是一个二叉排序树,关于二叉排序树的操作,主要有设置值、插入、查找、遍历,详细的代码读者可以参考:
  • https://github.com/whuanle/ls...
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下面来简单说明二叉排序树的实现。
假设我们要插入的 Key 列表为 [30,45,25,23,17,24,26,28],那么插入后,内存表的结构如下所示:
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笔者在写二叉排序树时,发现几个容易出错的地方,因此这里列举一下。
首先,我们要记住:节点插入之后,位置不再变化,不能被移除,也不能被更换位置。
第一点,新插入的节点,只能作为叶子。
下面是一个正确的插入操作:
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如图所示,本身已经存在了 23、17、24,那么插入 18 时,需要在 17 的右孩插入。
下面是一个错误的插入操作:
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进行插入操作时,不能移动旧节点的位置,不能改变左孩右孩的关系。
第二点,删除节点时,只能标记删除,不能真正删除节点。
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二叉排序树结构定义 二叉排序树的结构体和方法定义如下:
// treeNode 有序树节点 type treeNode struct { KVkv.Value Left*treeNode Right *treeNode }// Tree 有序树 type Tree struct { root*treeNode countint rWLock *sync.RWMutex }// Search 查找 Key 的值 func (tree *Tree) Search(key string) (kv.Value, kv.SearchResult) { }// Set 设置 Key 的值并返回旧值 func (tree *Tree) Set(key string, value []byte) (oldValue kv.Value, hasOld bool) { }// Delete 删除 key 并返回旧值 func (tree *Tree) Delete(key string) (oldValue kv.Value, hasOld bool) { }

具体的代码实现请参考:
https://github.com/whuanle/ls...
因为 Go 语言的 string 类型是值类型,因此能够直接比较大小的,因此在插入 Key/BValue 时,可以简化不少代码。
插入操作 因为树是有序的,插入 Key/Value 时,需要在树的根节点从上到下对比 Key 的大小,然后以叶子节点的形式插入到树中。
插入过程,可以分为多种情况。
第一种,不存在相关的 Key 时,直接作为叶子节点插入,作为上一层元素的左孩或右孩。
if key < current.KV.Key { // 左孩为空,直接插入左边 if current.Left == nil { current.Left = newNode // ... ... } // 继续对比下一层 current = current.Left } else { // 右孩为空,直接插入右边 if current.Right == nil { current.Right = newNode // ... ... } current = current.Right }

第二种,当 Key 已经存在,该节点可能是有效的,我们需要替换 Value 即可;该节点有可能是被标准删除了,需要替换 Value ,并且将 Deleted 标记改成 false。
node.KV.Value = https://www.it610.com/article/value isDeleted := node.KV.Deleted node.KV.Deleted = false

那么,当向二叉排序树插入一个 Key/Value 时,时间复杂度如何?
如果二叉排序树是比较平衡的,即左右比较对称,那么进行插入操作时,其时间复杂度为 O(logn)。
如下图所示,树中有 7 个节点,只有三层,那么插入操作时,最多需要对比三次。
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如果二叉排序树不平衡,最坏的情况是所有节点都在左边或右边,此时插入的时间复杂度为 O(n)。
如下图所示,树中有四个节点,也有四层,那么进行插入操作时,最多需要对比四次。
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插入节点的代码请参考:
https://github.com/whuanle/ls...
查找 在二叉排序树中查找 Key 时,根据 Key 的大小来选择左孩或右孩进行下一层查找,查找代码示例如下:
currentNode := tree.root // 有序查找 for currentNode != nil { if key == currentNode.KV.Key { if currentNode.KV.Deleted == false { return currentNode.KV, kv.Success } else { return kv.Value{}, kv.Deleted } } if key < currentNode.KV.Key { // 继续对比下一层 currentNode = currentNode.Left } else { // 继续对比下一层 currentNode = currentNode.Right } }

其时间复杂度与插入一致。
查找代码请参考:https://github.com/whuanle/ls...
删除 删除操作时,只需要查找到对应的节点,将 Value 清空,然后设置删除标记即可,该节点是不能被删除的。
currentNode.KV.Value = https://www.it610.com/article/nil currentNode.KV.Deleted = true

其时间复杂度与插入一致。
删除代码请参考:https://github.com/whuanle/ls...
遍历算法 参考代码:https://github.com/whuanle/ls...
为了将二叉排序树的节点顺序遍历出来,递归算法是最简单的,但是当树的层次很高时,递归会导致消耗很多内存空间,因此我们需要使用栈算法,来对树进行遍历,顺序拿到所有节点。
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Go 语言中,利用切片实现栈:
https://github.com/whuanle/ls...
二叉排序树的顺序遍历,实际上就是前序遍历,按照前序遍历,遍历完成后,获得的节点集合,其 Key 一定是顺序的。
参考代码如下:
// 使用栈,而非递归,栈使用了切片,可以自动扩展大小,不必担心栈满 stack := InitStack(tree.count / 2) values := make([]kv.Value, 0)tree.rWLock.RLock() defer tree.rWLock.RUnlock()// 从小到大获取树的元素 currentNode := tree.root for { if currentNode != nil { stack.Push(currentNode) currentNode = currentNode.Left } else { popNode, success := stack.Pop() if success == false { break } values = append(values, popNode.KV) currentNode = popNode.Right } }

遍历代码:
https://github.com/whuanle/ls...
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栈大小默认分配为树节点数量的一半,如果此树是平衡的,则数量大小比较合适。并且也不是将所有节点都推送到栈之后才能进行读取,只要没有左孩,即可从栈中取出元素读取。
如果树不是平衡的,那么实际需要的栈空间可能更大,但是这个栈使用了切片,如果栈空间不足,会自动扩展的。
遍历过程如下动图所示:
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动图制作不易~
可以看到,需要多少栈空间,与二叉树的高度有关。
▌WAL
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WAL 的结构体定义如下:
type Wal struct { f*os.File path string lock sync.Locker }

WAL 需要具备两种能力:
1,程序启动时,能够读取 WAL 文件的内容,恢复为内存表(二叉排序树)。
2,程序启动后,写入、删除操作内存表时,操作要写入到 WAL 文件中。
参考代码:
https://github.com/whuanle/ls...
下面来讲解笔者的 WAL 实现过程。
下面是写入 WAL 文件的简化代码:
// 记录日志 func (w *Wal) Write(value kv.Value) { data, _ := json.Marshal(value) err := binary.Write(w.f, binary.LittleEndian, int64(len(data))) err = binary.Write(w.f, binary.LittleEndian, data) }

可以看到,先写入一个 8 字节,再将 Key/Value 序列化写入。
为了能够在程序启动时,正确从 WAL 文件恢复数据,那么必然需要对 WAL 文件做好正确的分隔,以便能够正确读取每一个元素操作。
因此,每一个被写入 WAL 的元素,都需要记录其长度,其长度使用 int64 类型表示,int64 占 8 个字节。
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WAL 文件恢复过程 在上一小节中,写入 WAL 文件的一个元素,由元素数据及其长度组成。那么 WAL 的文件结构可以这样看待:
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因此,在使用 WAL 文件恢复数据时,首先读取文件开头的 8 个字节,确定第一个元素的字节数量 n,然后将 8 ~ (8+n) 范围中的二进制数据加载到内存中,然后通过 json.Unmarshal() 将二进制数据反序列化为 kv.Value 类型。
接着,读取 (8+n) ~ (8+n)+8 位置的 8 个字节,以便确定下一个元素的数据长度,这样一点点把整个 WAL 文件读取完毕。
一般 WAL 文件不会很大,因此在程序启动时,数据恢复过程,可以将 WAL 文件全部加载到内存中,然后逐个读取和反序列化,识别操作是 Set 还是 Delete,然后调用二叉排序树的 Set 或 Deleted 方法,将元素都添加到节点中。
参考代码如下:
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【使用 LSM Tree 思想实现一个 KV 数据库】代码位置:
https://github.com/whuanle/ls...
▌SSTable 与 SSTable Tree
SSTable 涉及的代码比较多,可以根据保存 SSTable 文件 、 从文件解析 SSTable 和搜索 Key 三部分进行划分。
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笔者所写的所有 SSTable 代码文件列表如下:
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SSTable 结构
SSTable 的结构体定义如下:
// SSTable 表,存储在磁盘文件中 type SSTable struct { // 文件句柄 f*os.File filePath string // 元数据 tableMetaInfo MetaInfo // 文件的稀疏索引列表 sparseIndex map[string]Position // 排序后的 key 列表 sortIndex []string lock sync.Locker }

sortIndex 中的元素是有序的,并且元素内存位置相连,便于 CPU 缓存,提高查找性能,还可以使用布隆过滤器,快速确定该 SSTable 中是否存在此 Key。
当确定该 SSTable 之后,便从 sparseIndex 中查找此元素的索引,从而可以在文件中定位。
其中元数据和稀疏索引的结构体定义如下:
type MetaInfo struct { // 版本号 version int64 // 数据区起始索引 dataStart int64 // 数据区长度 dataLen int64 // 稀疏索引区起始索引 indexStart int64 // 稀疏索引区长度 indexLen int64 }

// Position 元素定位,存储在稀疏索引区中,表示一个元素的起始位置和长度 type Position struct { // 起始索引 Start int64 // 长度 Len int64 // Key 已经被删除 Deleted bool }

可以看到,一个 SSTable 结构体除了需要指向磁盘文件外,还需要在内存中缓存一些东西,不过不同开发者的做法不一样。就比如说笔者的做法,在一开始时,便固定了这种模式,需要在内存中缓存 Keys 列表,然后使用字典缓存元素定位。
// 文件的稀疏索引列表 sparseIndex map[string]Position // 排序后的 key 列表 sortIndex []string

但实际上,只保留 sparseIndex map[string]Position也可以完成所有查找操作,sortIndex []string 不是必须的。
SSTable 文件结构 SSTable 的文件,分为数据区,稀疏索引区,元数据/文件索引,三个部分。存储的内容与开发者定义的数据结构有关。如下图所示:
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数据区是 序列化后的 Value 结构体列表,而稀疏索引区是序列化后的 Position 列表。不过两个区域的序列化处理方式不一样。
稀疏索引区,是 map[string]Position 类型序列化为二进制存储的,那么我们可以读取文件时,可以直接将稀疏索引区整个反序列化为 map[string]Position。
数据区,是一个个 kv.Value 序列化后追加的,因此是不能将整个数据区反序列化为 []kv.Value ,只能通过 Position 将数据区的每一个 block 逐步读取,然后反序列化为 kv.Value。
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SSTable Tree 结构和管理 SSTable 文件 为了组织大量的 SSTable 文件,我们还需要一个结构体,以层次结构,去管理所有的磁盘文件。
我们需要定义一个 TableTree 结构体,其定义如下:
// TableTree 树 type TableTree struct { levels []*tableNode// 这部分是一个链表数组 // 用于避免进行插入或压缩、删除 SSTable 时发生冲突 lock *sync.RWMutex }// 链表,表示每一层的 SSTable type tableNode struct { index int table *SSTable next*tableNode }

为了方便对 SSTable 进行分层和标记插入顺序,需要制定 SSTable 文件的命名规定。
如下文件所示:
├── 0.0.db ├── 1.0.db ├── 2.0.db ├── 3.0.db ├── 3.1.db ├── 3.2.db

SSTable 文件由 {level}.{index}.db 组成,第一个数字代表文件所在的 SSTable 层,第二个数字,表示在该层中的索引。
其中,索引越大,表示其文件越新。
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插入 SSTable 文件过程 当从内存表转换为 SSTable 时,每个被转换的 SSTable ,都是插入到 Level 0 的最后面。
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每一层的 SSTable 使用一个链表进行管理:
type tableNode struct { index int table *SSTable next*tableNode }

因此,在插入 SSTable 时,沿着往下查找,放到链表的最后面。
链表插入节点的代码部分示例如下:
for node != nil { if node.next == nil { newNode.index = node.index + 1 node.next = newNode break } else { node = node.next } }

从内存表转换为 SSTable 时,会涉及比较多的操作,读者请参考代码:https://github.com/whuanle/ls...
读取 SSTable 文件 当程序启动时,需要读取目录中所有的 SSTable 文件到 TableTree 中,接着加载每一个 SSTable 的稀疏索引区和元数据。
笔者的 LSM Tree 处理过程如图所示:
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笔者的 LSM Tree 加载这些文件,一共耗时 19.4259983s 。
加载过程的代码在:
https://github.com/whuanle/ls...
下面笔者说一下大概的加载过程。
首先读取目录中的所有 .db 文件:
infos, err := ioutil.ReadDir(dir) if err != nil { log.Println("Failed to read the database file") panic(err) } for _, info := range infos { // 如果是 SSTable 文件 if path.Ext(info.Name()) == ".db" { tree.loadDbFile(path.Join(dir, info.Name())) } }

然后创建一个 SSTable 对象,加载文件的元数据和稀疏索引区:
// 加载文件句柄的同时,加载表的元数据 table.loadMetaInfo() // 加载稀疏索引区 table.loadSparseIndex()

最后根据 .db 的文件名称,插入到 TableTree 中指定的位置:
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SSTable 文件合并 当一层的 SSTable 文件太多时,或者文件太大时,需要将该层的 SSTable 文件,合并起来,生成一个新的、没有重复元素的 SSTable,放到新的一层中。
因此,笔者的做法是在程序启动后,使用一个新的线程,检查内存表是否需要被转换为 SSTable、是否需要压缩 SSTable 层。检查时, 从 Level 0 开始,检查两个条件阈值,第一个是 SSTable 数量,另一个是该层 SSTable 的文件总大小。
SSTable 文件合并阈值,在程序启动的时候,需要设置。
lsm.Start(config.Config{ DataDir:`E:\项目\lsm数据测试目录`, Level0Size: 1,// 第0层所有 SSTable 文件大小之和的阈值 PartSize:4,// 每一层 SSTable 数量阈值 Threshold:500,// 内存表元素阈值 CheckInterval: 3, // 压缩时间间隔 })

每一层的 SSTable 文件大小之和,是根据第 0 层生成的,例如,当你设置第 0 层为 1MB 时,第 1 层则为 10MB,第 2 层则为 100 MB,使用者只需要设置第 0 层的文件总大小阈值即可。
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下面来说明 SSTable 文件合并过程。
压缩合并的完整代码请参考:https://github.com/whuanle/ls...
下面是初始的文件树:
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首先创建一个二叉排序树对象:
memoryTree := &sortTree.Tree{}
然后在 Level 0 中,从索引最小的 SSTable 开始,读取文件数据区中的每一个 block,反序列化后,进行插入操作或删除操作。
for k, position := range table.sparseIndex { if position.Deleted == false { value, err := kv.Decode(newSlice[position.Start:(position.Start + position.Len)]) if err != nil { log.Fatal(err) } memoryTree.Set(k, value.Value) } else { memoryTree.Delete(k) } }

将 Level 0 的所有 SSTable 加载到二叉排序树中,即合并所有元素。
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然后将二叉排序树转换为 SSTable,插入到 Level 1 中。
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接着,删除 Level 0 的所有 SSTable 文件。
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注,由于笔者的压缩方式会将文件加载到内存中,使用切片存储文件数据,因此可能会出现容量过大的错误。
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这是一个值得关注的地方。
SSTable 查找过程 完整的代码请参考:
https://github.com/whuanle/ls...
当需要查找一个元素时,首先在内存表中查找,查找不到时,需要在 TableTree 中,逐个查找 SSTable。
// 遍历每一层的 SSTable for _, node := range tree.levels { // 整理 SSTable 列表 tables := make([]*SSTable, 0) for node != nil { tables = append(tables, node.table) node = node.next } // 查找的时候要从最后一个 SSTable 开始查找 for i := len(tables) - 1; i >= 0; i-- { value, searchResult := tables[i].Search(key) // 未找到,则查找下一个 SSTable 表 if searchResult == kv.None { continue } else { // 如果找到或已被删除,则返回结果 return value, searchResult } } }

在 SSTable 内部查找时,使用了二分查找法:
// 元素定位 var position Position = Position{ Start: -1, } l := 0 r := len(table.sortIndex) - 1// 二分查找法,查找 key 是否存在 for l <= r { mid := int((l + r) / 2) if table.sortIndex[mid] == key { // 获取元素定位 position = table.sparseIndex[key] // 如果元素已被删除,则返回 if position.Deleted { return kv.Value{}, kv.Deleted } break } else if table.sortIndex[mid] < key { l = mid + 1 } else if table.sortIndex[mid] > key { r = mid - 1 } }if position.Start == -1 { return kv.Value{}, kv.None }

关于 LSM Tree 数据库的编写,就到这里完毕了,下面了解笔者的数据库性能和使用方法。
▌简单的使用测试
示例代码位置:
https://gist.github.com/whuan...
首先下载依赖包:
go get -u github.com/whuanle/lsm@v1.0.0
然后使用 lsm.Start() 初始化数据库,再增删查改 Key,示例代码如下:
package mainimport ( "fmt" "github.com/whuanle/lsm" "github.com/whuanle/lsm/config" )type TestValue struct { A int64 B int64 C int64 D string }func main() { lsm.Start(config.Config{ DataDir:`E:\项目\lsm数据测试目录`, Level0Size: 1, PartSize:4, Threshold:500, CheckInterval: 3, // 压缩时间间隔 }) // 64 个字节 testV := TestValue{ A: 1, B: 1, C: 3, D: "00000000000000000000000000000000000000", }lsm.Set("aaa", testV)value, success := lsm.Get[TestValue]("aaa") if success { fmt.Println(value) }lsm.Delete("aaa") }

testV 是 64 字节,而 kv.Value 保存了 testV 的值,kv.Value 字节大小为 131。
文件压缩测试 我们可以写一个从 26 个字母中取任意 6 字母组成 Key,插入到数据库中,从中观察文件压缩合并,和插入速度等。
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不同循环层次插入的元素数量:
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生成的测试文件列表:
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文件压缩合并动图过程的如下(约20秒):
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插入测试 下面是一些不严谨的测试结果。
设置启动数据库时的配置:
lsm.Start(config.Config{ DataDir:`E:\项目\lsm数据测试目录`, Level0Size: 10,// 0 层 SSTable 文件大小 PartSize:4,// 每层文件数量 Threshold:3000, // 内存表阈值 CheckInterval: 3, // 压缩时间间隔 })lsm.Start(config.Config{ DataDir:`E:\项目\lsm数据测试目录`, Level0Size: 100, PartSize:4, Threshold:20000, CheckInterval: 3, })

插入数据:
func insert() {// 64 个字节 testV := TestValue{ A: 1, B: 1, C: 3, D: "00000000000000000000000000000000000000", }count := 0 start := time.Now() key := []byte{'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a'} lsm.Set(string(key), testV) for a := 0; a < 1; a++ { for b := 0; b < 1; b++ { for c := 0; c < 26; c++ { for d := 0; d < 26; d++ { for e := 0; e < 26; e++ { for f := 0; f < 26; f++ { key[0] = 'a' + byte(a) key[1] = 'a' + byte(b) key[2] = 'a' + byte(c) key[3] = 'a' + byte(d) key[4] = 'a' + byte(e) key[5] = 'a' + byte(f) lsm.Set(string(key), testV) count++ } } } } } }elapse := time.Since(start) fmt.Println("插入完成,数据量:", count, ",消耗时间:", elapse) }

两次测试,生成的 SSTable 总文件大小都是约 82MB。
两次测试消耗的时间:
插入完成,数据量:456976 ,消耗时间:1m43.4541747s插入完成,数据量:456976 ,消耗时间:1m42.7098146s

因此,每个元素 131 个字节,这个数据库 100s 可以插入 约 45w 条数据,即每秒插入 4500 条数据。
如果将 kv.Value 的值比较大,测试在 3231 字节时,插入 456976 条数据,文件约 1.5GB,消耗时间 2m10.8385817s,即每秒插入 3500条。
插入较大值的 kv.Value,代码示例:https://gist.github.com/whuan...
加载测试 下面是每个元素 3231 字节时,插入 45 万条数据后的 SSTable 文件列表,程序启动时,我们需要加载这些文件。
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2022/05/21 21:59:30 Loading wal.log... 2022/05/21 21:59:32 Loaded wal.log,Consumption of time :1.8237905s 2022/05/21 21:59:32 Loading database... 2022/05/21 21:59:32 The SSTable list are being loaded 2022/05/21 21:59:32 Loading theE:\项目\lsm数据测试目录/1.0.db 2022/05/21 21:59:32 Loading theE:\项目\lsm数据测试目录/1.0.db ,Consumption of time :92.9994ms 2022/05/21 21:59:32 Loading theE:\项目\lsm数据测试目录/1.1.db 2022/05/21 21:59:32 Loading theE:\项目\lsm数据测试目录/1.1.db ,Consumption of time :65.9812ms 2022/05/21 21:59:32 Loading theE:\项目\lsm数据测试目录/2.0.db 2022/05/21 21:59:32 Loading theE:\项目\lsm数据测试目录/2.0.db ,Consumption of time :331.6327ms 2022/05/21 21:59:32 The SSTable list are being loaded,consumption of time :490.6133ms

可以看到,除 WAL 加载比较耗时(因为要逐个插入内存中),SSTable 文件的加载还是比较快的。
查找测试 如果元素都在内存中时,即使有 45 万条数据,查找速度也是非常快的,例如查找 aaaaaa(Key最小)和 aazzzz(Key最大)的数据,耗时都很低。
下面使用每条元素 3kb 的数据库文件进行测试。
查找代码:
start := time.Now() elapse := time.Since(start) v, _ := lsm.Get[TestValue]("aaaaaa") // 或者 aazzzz fmt.Println("查找完成,消耗时间:", elapse) fmt.Println(v)

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如果在 SSTable 中查找,因为 aaaaaa 是首先被写入的,因此必定会在最底层的 SSTable 文件的末尾,需要消耗的时间比较多。
SSTable 文件列表:
├── 1.0.db116MB ├── 2.0.db643MB ├── 2.1.db707MB约 1.5GB

aaaaaa 在 2.0db 中,查找时会以 1.0.db、2.1.db、2.0.db 的顺序加载。
查询速度测试:
2022/05/22 08:25:43 Get aaaaaa 查找 aaaaaa 完成,消耗时间:19.4338ms2022/05/22 08:25:43 Get aazzzz 查找 aazzzz 完成,消耗时间:0s

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关于笔者的 LSM Tree 数据库,就介绍到这里,详细的实现代码,请参考 Github 仓库。
微软最有价值专家(MVP)
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