# Leveldb源码分析16 # Leveldb源码分析16 本系列《leveldb源码分析》共有22篇文章，这是第十六篇 ## 10.Version分析之一 先来**分析leveldb对单版本的sstable文件管理**，主要集中在Version类中。前面的10.4节已经说明了Version类的功能和成员，这里分析其函数接口和代码实现。 **Version不会修改其管理的sstable文件，只有读取操作。** ### 10.1 Version接口 先来看看Version类的接口函数，接下来再一一分析。 ``` // 追加一系列iterator到 @*iters中， //将在merge到一起时生成该Version的内容 // 要求: Version已经保存了(见VersionSet::SaveTo) void AddIterators(constReadOptions&, std::vector* iters); // 给定@key查找value，如果找到保存在@*val并返回OK。 // 否则返回non-OK，设置@ *stats. // 要求：没有hold lock struct GetStats { FileMetaData* seek_file; int seek_file_level; }; Status Get(constReadOptions&, const LookupKey& key, std::string* val,GetStats* stats); // 把@stats加入到当前状态中，如果需要触发新的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之后 std::vector* inputs); // 如果指定level中的某些文件和[*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); // 返回我们应该在哪个level上放置新的memtable compaction， // 该compaction覆盖了范围[smallest_user_key,largest_user_key]. int PickLevelForMemTableOutput(const Slice& smallest_user_key, const Slice& largest_user_key); // 指定level的sstable个数 int NumFiles(int level) const {return files_[level].size(); ``` ### 10.2 Version::AddIterators() 该函数最终在DB::NewIterators()接口中被调用，调用层次为： `DBImpl::NewIterator()->DBImpl::NewInternalIterator()->Version::AddIterators()`。 函数功能是为该Version中的所有sstable都创建一个Two Level Iterator，以遍历sstable的内容。 - 对于**level=0**级别的sstable文件，直接通过TableCache::NewIterator()接口创建，这会直接载入sstable文件到内存cache中。 - 对于**level>0**级别的sstable文件，通过函数NewTwoLevelIterator()创建一个TwoLevelIterator，这就使用了lazy open的机制。 下面来分析函数代码： #### S1 对于level=0级别的sstable文件，直接装入cache，level0的sstable文件可能有重合，需要merge。 ``` for (size_t i = 0; i push_back(vset_->table_cache_->NewIterator(// versionset::table_cache_ options,files_[0][i]->number, files_[0][i]->file_size)); } ``` #### S2 对于level>0级别的sstable文件，lazy open机制，它们不会有重叠。 ``` for (int ll = 1; ll push_back(NewConcatenatingIterator(options,level)); } ``` 函数NewConcatenatingIterator()直接返回一个TwoLevelIterator对象： ``` return NewTwoLevelIterator(new LevelFileNumIterator(vset_->icmp_,&files_[level]), &GetFileIterator,vset_->table_cache_, options); ``` - 其第一级iterator是一个LevelFileNumIterator - 第二级的迭代函数是GetFileIterator 下面就来分别分析之。 GetFileIterator是一个静态函数，很简单，直接返回TableCache::NewIterator()。函数声明为： ``` static Iterator* GetFileIterator(void* arg,const ReadOptions& options, constSlice& file_value) TableCache* cache =reinterpret_cast(arg); if (file_value.size() != 16) { // 错误 return NewErrorIterator(Status::Corruption("xxx")); } else { return cache->NewIterator(options, DecodeFixed64(file_value.data()), // filenumber DecodeFixed64(file_value.data() + 8)); // filesize } ``` 这里的**file_value**是取自于LevelFileNumIterator的value，它的value()函数把file number和size以Fixed 8byte的方式压缩成一个Slice对象并返回。 ### 10.3 Version::LevelFileNumIterator类 这也是一个继承者Iterator的子类，一个内部Iterator。 **给定一个version/level对**，生成该level内的文件信息。 **对于给定的entry**： - key()返回的是文件中所包含的最大的key； - value()返回的是|file number(8 bytes)|file size(8 bytes)|串； - 它的构造函数接受两个参数：InternalKeyComparator&，用于key的比较； - vector*，指向version的所有sstable文件列表。 ``` LevelFileNumIterator(const InternalKeyComparator& icmp, const std::vector* flist) : icmp_(icmp), flist_(flist),index_(flist->size()) {} // Marks as invalid ``` 来看看其接口实现，不限啰嗦，全部都列出来。 Valid函数、SeekToxx和Next/Prev函数都很简单，毕竟容器是一个vector。Seek函数调用了FindFile，这个函数后面会分析。 ``` 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(); // 返回当前sstable包含的largest key } Slice value() const { // 根据|number|size|的格式Fixed int压缩 assert(Valid()); EncodeFixed64(value_buf_,(*flist_)[index_]->number); EncodeFixed64(value_buf_+8,(*flist_)[index_]->file_size); return Slice(value_buf_,sizeof(value_buf_)); } ``` 来看FindFile，这其实是一个二分查找函数，因为传入的sstable文件列表是有序的，因此可以使用二分查找算法。就不再列出代码了。 ### 10.4 Version::Get() 查找函数，直接在DBImpl::Get()中被调用，函数原型为： ``` Status Version::Get(const ReadOptions& options, constLookupKey& k, std::string* value, GetStats* stats) ``` **如果本次Get不止seek了一个文件**（仅会发生在level 0的情况），就将搜索的第一个文件保存在stats中。**如果stat有数据返回**，表明本次读取在搜索到包含key的sstable文件之前，还做了其它无谓的搜索。这个结果将用在UpdateStats()中。 这个函数逻辑还是有些复杂的，来看看代码。 #### S1 首先，取得必要的信息，初始化几个临时变量 ``` 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个文件时，读取时记录上一个 int last_file_read_level = -1; // 这仅发生在level 0的情况下 std::vectortmp; FileMetaData* tmp2; ``` #### S2 从0开始遍历所有的level，依次查找。因为entry不会跨越level，因此如果在某个level中找到了entry，那么就无需在后面的level中查找了。 ``` for (int level = 0; level 0的sstable文件的处理，由于level 0文件之间的key可能有重叠，因此处理逻辑有别于>0的level。 ##### S3.1 对于level 0，文件可能有重叠，找到所有和user_key有重叠的文件，然后根据时间顺序从最新的文件依次处理。 ``` tmp.reserve(num_files); for (uint32_t i = 0; i Compare(user_key, f->smallest.user_key()) >= 0 && ucmp->Compare(user_key, f->largest.user_key()) <= 0) tmp.push_back(f); // sstable文件有user_key有重叠 } if (tmp.empty()) continue; std::sort(tmp.begin(),tmp.end(), NewestFirst); // 排序 files = &tmp[0]; num_files= tmp.size();// 指向tmp指针和大小 ``` ##### S3.2 对于level>0，leveldb保证sstable文件之间不会有重叠，所以处理逻辑有别于level 0，直接根据ikey定位到sstable文件即可。 ``` //二分查找，找到第一个largest key >=ikey的file index uint32_t index =FindFile(vset_->icmp_, files_[level], ikey); if (index >= num_files) { // 未找到，文件不存在 files = NULL; num_files = 0; } else { tmp2 = files[index]; if(ucmp->Compare(user_key, tmp2->smallest.user_key()) < 0) { // 找到的文件其所有key都大于user_key，等于文件不存在 files = NULL; num_files = 0; } else { files = &tmp2; num_files = 1; } } ``` #### S4 遍历找到的文件，存在files中，其个数为num_files。 ``` for (uint32_t i = 0; i seek_file == NULL) { // 本次读取不止seek了一个文件，记录第一个 stats->seek_file =last_file_read; stats->seek_file_level= last_file_read_level; } FileMetaData* f = files[i]; last_file_read = f; // 记录本次读取的level和file last_file_read_level =level; ``` ##### S4.2 调用TableCache::Get()尝试获取{ikey, value}，如果返回OK则进入，否则直接返回，传递的回调函数是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 根据saver的状态判断，如果是Not Found则向下搜索下一个更早的sstable文件，其它值则返回。 ``` switch (saver.state) { case kNotFound: break; // 继续搜索下一个更早的sstable文件 case kFound: return s; // 找到 case kDeleted: // 已删除 s =Status::NotFound(Slice()); // 为了效率，使用空的错误字符串 return s; case kCorrupt: // 数据损坏 s =Status::Corruption("corrupted key for ", user_key); return s; } ``` 以上就是Version::Get()的代码逻辑，如果level 0的sstable文件太多的话，会影响读取速度，这也是为什么进行compaction的原因。 另外，还有一个传递给TableCache::Get()的saver函数，下面就来简单分析下。这是一个静态函数：static void SaveValue(void* arg,const Slice& ikey, const Slice& v)。它内部使用了结构体Saver： ``` struct Saver { SaverState state; const Comparator* ucmp; // user key比较器 Slice user_key; std::string* value; }; ``` 函数SaveValue的逻辑很简单。**首先**解析Table传入的InternalKey，**然后**根据指定的Comparator判断user key是否是要查找的user key。**如果**是并且type是kTypeValue，则**设置**到Saver::*value中，并**返回**kFound，否则返回kDeleted。代码如下： ``` Saver* s =reinterpret_cast(arg); ParsedInternalKey parsed_key; // 解析ikey到ParsedInternalKey if (!ParseInternalKey(ikey,&parsed_key)) s->state = kCorrupt; // 解析失败 else { if(s->ucmp->Compare(parsed_key.user_key, s->user_key) == 0) { // 比较user key s->state =(parsed_key.type == kTypeValue) ? kFound : kDeleted; if (s->state == kFound) s->value->assign(v.data(), v.size()); // 找到，保存结果 } } ``` 下面要分析的几个函数，或多或少都和compaction相关。