leveldb源码分析13

  • 2021-01-11
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leveldb源码分析13

本系列《leveldb源码分析》共有22篇文章,这是第十三篇

8.FilterPolicy&Bloom之二

8.5 构建FilterBlock

8.5.1 FilterBlockBuilder

了解了filter机制,现在来看看filter block的构建,这就是类FilterBlockBuilder。它为指定的table构建所有的filter,结果是一个string字符串,并作为一个block存放在table中。它有三个函数接口:

// 开始构建新的filter block,TableBuilder在构造函数和Flush中调用  

void StartBlock(uint64_tblock_offset);  

// 添加key,TableBuilder每次向data block中加入key时调用  

void AddKey(const Slice&key);  

// 结束构建,TableBuilder在结束对table的构建时调用  

Slice Finish();    

FilterBlockBuilder的构建顺序必须满足如下范式:(StartBlock AddKey*)* Finish,显然这和前面讲过的BlockBuilder有所不同。 其成员变量有:

const FilterPolicy* policy_; // filter类型,构造函数参数指定  

std::string keys_;          //Flattened key contents  

std::vector<size_t> start_; // 各key在keys_中的位置  

std::string result_;        // 当前计算出的filter data  

std::vector<uint32_t>filter_offsets_; // 各个filter在result_中的位置  

std::vector<Slice> tmp_keys_;// policy_->CreateFilter()参数   

前面说过base是2KB,这对应两个常量kFilterBase =11, kFilterBase =(1<<kFilterBaseLg);其实从后面的实现来看tmp_keys_完全不必作为成员变量,直接作为函数GenerateFilter()的栈变量就可以。下面就分别分析三个函数接口。

8.5.2 FilterBlockBuilder::StartBlock()

它根据参数block_offset计算出filter index,然后循环调用GenerateFilter生产新的Filter。

uint64_t filter_index =(block_offset / kFilterBase);  

assert(filter_index >=filter_offsets_.size());  

while (filter_index >filter_offsets_.size()) GenerateFilter();  

我们来到GenerateFilter这个函数,看看它的逻辑。

//S1 如果filter中key个数为0,则直接压入result_.size()并返回  

  const size_t num_keys =start_.size();  

  if (num_keys == 0) { // there are no keys for this filter  

    filter_offsets_.push_back(result_.size()); //result_.size()应该是0  

    return;  

  }  

//S2 从key创建临时key list,根据key的序列字符串kyes_和各key在keys_
//中的开始位置start_依次提取出key。  

  start_.push_back(keys_.size());  // Simplify lengthcomputation  

  tmp_keys_.resize(num_keys);  

  for (size_t i = 0; i <num_keys; i++) {  

    const char* base =keys_.data() + start_[i]; // 开始指针  

    size_t length = start_[i+1] -start_[i]; // 长度  

    tmp_keys_[i] = Slice(base,length);  

  }  

//S3 为当前的key集合生产filter,并append到result_  

filter_offsets_.push_back(result_.size());  

policy_->CreateFilter(&tmp_keys_[0], num_keys, &result_);  

//S4 清空,重置状态  

tmp_keys_.clear();  

keys_.clear();  

start_.clear();  

8.5.3 FilterBlockBuilder::AddKey()

这个接口很简单,就是把key添加到key_中,并在start_中记录位置。

Slice k = key;  

start_.push_back(keys_.size());  

keys_.append(k.data(),k.size());  

8.5.4 FilterBlockBuilder::Finish()

调用这个函数说明整个table的data block已经构建完了,可以生产最终的filter block了,在TableBuilder::Finish函数中被调用,向sstable写入meta block。 函数逻辑为:

//S1 如果start_数字不空,把为的key列表生产filter  

  if (!start_.empty()) GenerateFilter();  

//S2 从0开始顺序存储各filter的偏移值,见filter block data的数据格式。  

  const uint32_t array_offset =result_.size();  

  for (size_t i = 0; i < filter_offsets_.size();i++) {  

    PutFixed32(&result_,filter_offsets_[i]);  

  }  

//S3 最后是filter个数,和shift常量(11),并返回结果  

  PutFixed32(&result_,array_offset);  

  result_.push_back(kFilterBaseLg);  // Save encoding parameter in result  

  return Slice(result_);  

8.5.5 简单示例

让我们根据TableBuilder对FilterBlockBuilder接口的调用范式: (StartBlock AddKey) Finish以及上面的函数实现,结合一个简单例子看看leveldb是如何为data block创建filter block(也就是meta block)的。 考虑两个datablock,在sstable的范围分别是:Block 1 [0, 7KB-1], Block 2 [7KB, 14.1KB]

  • S1 首先TableBuilder为Block 1调用FilterBlockBuilder::StartBlock(0),该函数直接返回;

  • S2 然后依次向Block 1加入k/v,其中会调用FilterBlockBuilder::AddKey,FilterBlockBuilder记录这些key。

  • S3 下一次TableBuilder添加k/v时,例行检查发现Block 1的大小超过设置,则执行Flush操作,Flush操作在写入Block 1后,开始准备Block 2并更新block offset=7KB,最后调用FilterBlockBuilder::StartBlock(7KB),开始为Block 2构建Filter。

  • S4 在FilterBlockBuilder::StartBlock(7KB)中,计算出filter index = 3,触发3次GenerateFilter函数,为Block 1添加的那些key列表创建filter,其中第2、3次循环创建的是空filter。此时filter的结构如图8.5-1所示。img

    图8.5-1

    在StartBlock(7KB)时会向filter的偏移数组filter_offsets_压入两个包含空key set的元素,filteroffsets[1]和filteroffsets[2],它们的值都等于7KB-1。

  • S5Block 2构建结束,TableBuilder调用Finish结束table的构建,这会再次触发Flush操作,在写入Block 2后,为Block 2的key创建filter。最终的filter如图8.5-2所示。img

    图8.5-2

  • 这里如果Block 1的范围是[0, 1.8KB-1],Block 2从1.8KB开始,那么Block 2将会和Block 1共用一个filter,它们的filter都被生成到filter 0中。 当然在TableBuilder构建表时,Block的大小是根据参数配置的,也是基本均匀的。

8.6 读取FilterBlock

8.6.1 FilterBlockReader

FilterBlock的读取操作在FilterBlockReader类中,它的主要功能是根据传入的FilterPolicy和filter,进行key的匹配查找。 它有如下的几个成员变量:

const FilterPolicy* policy_; // filter策略  

const char* data_;           // filter data指针 (at block-start)  

const char* offset_;        // offset array的开始地址 (at block-end)  

size_t num_;                // offsetarray元素个数  

size_t base_lg_;            // 还记得kFilterBaseLg吗  

Filter策略和filter block内容都由构造函数传入。一个接口函数,就是key的批判查找:

bool KeyMayMatch(uint64_t block_offset, const Slice& key);

8.6.2 构造

在构造函数中,根据存储格式解析出偏移数组开始指针、个数等信息。

FilterBlockReader::FilterBlockReader(const FilterPolicy* policy, 
                                     constSlice& contents)  

    : policy_(policy),data_(NULL), offset_(NULL), num_(0), base_lg_(0) {  

  size_t n = contents.size();  

  if (n < 5) return;  // 1 byte forbase_lg_ and 4 for start of offset array  

  base_lg_ = contents[n-1]; // 最后1byte存的是base  

  uint32_t last_word =DecodeFixed32(contents.data() + n - 5); //偏移数组的位置  

  if (last_word > n - 5)return;  

  data_ = contents.data();  

  offset_ = data_ + last_word; // 偏移数组开始指针  

  num_ = (n - 5 - last_word) / 4; // 计算出filter个数  

8.6.3 查找

查找函数传入两个参数

  • @block_offset是查找data block在sstable中的偏移,Filter根据此偏移计算filter的编号;
  • @key是查找的key。 声明如下: bool FilterBlockReader::KeyMayMatch(uint64_t block_offset, constSlice& key)首先计算出filterindex,根据index解析出filter的range,如果是合法的range,就从data_中取出filter,调用policy_做key的匹配查询。函数实现:
uint64_t index = block_offset>> base_lg_; // 计算出filter index  

if (index < num_) {  
  // 解析出filter的range  
  uint32_t start =DecodeFixed32(offset_ + index*4);

  uint32_t limit =DecodeFixed32(offset_ + index*4 + 4);  

  if (start <= limit&& limit <= (offset_ - data_)) {  

    Slice filter = Slice(data_ +start, limit - start); // 根据range得到filter  

    returnpolicy_->KeyMayMatch(key, filter);  

  } else if (start == limit) {  

    return false;  // 空filter不匹配任何key  

  }  

}  

return true; // 当匹配处理  

至此,FilterPolicy和Bloom就分析完了。