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【小型购物网站源码】【hammer.js源码】【cas maven源码编译】leveldb 源码阅读

来源:telnet源码官网 时间:2024-11-24 13:36:55

1.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 17 - leveldb源码分析与调试-3
2.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 16 - leveldb源码分析与调试-2
3.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 15 - leveldb源码分析与调试-1
4.leveldb之数据存储结构
5.大家第一个阅读的码阅开源代码是什么?
6.深入源码解析LevelDB

leveldb 源码阅读

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 17 - leveldb源码分析与调试-3

       leveldb的数据流动路径是单向的,从内存中的码阅memtable流向不可变的memtable,最终写入到磁盘上的码阅sorted table文件中。以下是码阅几个关键状态的分析,来了解内存和磁盘上数据的码阅分布。

       以下是码阅小型购物网站源码分析所涉及的状态:

       1. 数据全在内存中

       随机写入条数据,观察到数据全部存储在memtable中,码阅此时还没有进行compaction操作。码阅

       2. 数据全在磁盘中

       写入大量数据,码阅并等待数据完全落盘后重启leveldb。码阅此时,码阅数据全部存储在磁盘中,码阅分布在不同的码阅level中。在每个level的码阅sstable文件中,可以看到key的码阅最大值与最小值。

       3. 数据部分在内存中,部分在磁盘中

       随机写入条数据,发现内存中的memtable已满,触发compaction操作,数据开始写入到sstable文件。同时,继续写入的数据由于还未达到memtable上限,仍然保存在内存中。

       4. 总结

       通过观察不同数据写入量导致的数据在内存与磁盘间的流动,我们可以看到leveldb内部状态的转换。

       下篇文章将分析LRUCache数据状态的变化。敬请期待!

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-2

       继续探讨leveldb的内部操作,首先解析写入过程。write-batch和leveldb key是核心数据结构,它们在数据写入中的角色至关重要。

       1. 数据写入流程:当通过DBImpl::Put或DB::Put添加键值对时,数据会被封装成write-batch。这个batch随后交给DBImpl::Write,最终由log::Writer::AddRecord负责将数据写入log。这样,数据便有了持久化的记录。

       2. 写入memtable:写入log后,hammer.js源码数据还会被添加到memtable,便于快速查询。同样,DBImpl::Write通过MemTableInserter::Put调用MemTable::Add,将数据写入memtable,形成内存中的临时存储。

       3. 数据读取:对于查询,DBImpl::Get是起点,通过MemTable::Get调用SkipList::FindGreaterOrEqual在SortedTable的SkipList中搜索,提供即时的数据访问。

       总结:通过上述调用栈,我们可以对leveldb的写入和读取有更深入的理解。在后续的内容中,我们将关注大量数据写入对内存和磁盘影响的详细分析。

       期待在下次与您分享更多内容,再见!

       联系信息:email: castermode@gmail.com | 网站:vectordb.io | 项目未指定

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-1

       leveldb 是由 Google 基础架构工程师 Jeff Dean 所设计的,是一种高效、可靠的键值对存储系统。它基于LSM(Log-Structured Merge)存储引擎,代码简洁精炼,非常适合深入学习与理解。leveldb 不仅可以作为一个简单的键值对引擎使用,而且内部组件如LRU Cache也具有独立的实用性,还能在此基础上封装出其他操作接口,例如vraft中的raftlog和metadata等。

       通过理解leveldb,能够对后续学习如rocksdb等更高级的数据库引擎提供坚实基础。本文旨在从状态机的角度解析leveldb,帮助读者深入理解其内部工作原理。

       在leveldb中,关键状态包括但不限于内存、磁盘状态以及LRU Cache状态。内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心,用户的键值对数据通过日志写入到memtable,然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件,这些文件按照级别(level)从0到6逐级存储。cas maven源码编译通过在关键时刻添加ToJson函数,可以记录这些状态的变化,便于分析。

       LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。它作为一种缓存机制,有助于优化数据访问效率。通过在LRU Cache中添加ToJson函数并打印状态,可以直观地观察其内部结构和状态的动态变化。

       为了更好地理解leveldb,本文将重点分析关键数据结构,并通过观察不同动作导致的状态变化,来深入探究leveldb的内部机制。在后续文章中,将详细展示leveldb内部状态的转换过程,以帮助读者掌握其核心工作原理。

leveldb之数据存储结构

       leveldb中的数据存储结构设计巧妙,尽管在源码中编码和反编码较为复杂,但理解时可以将其当作黑盒子。本文主要讨论几个关键组件:Slice、Varint/、InternalKey、Comparator、SSTable、DataBlock、IndexBlock、FilterBlock、MetaIndexBlock以及Log和WriteBatch。

       Slice是一个轻量级的数据结构,类似Go语言的切片,用于方便传递和引用数据子串,尤其在处理C++标准库中的std::string时,Slice更轻便,不需复制子串。

       Varint/是变长编码,用于节省存储空间,如位整型,通过MSB和后续7位表示数据,android健身app源码最长可编码到5字节。这种编码方式使得数字存储更加紧凑。

       InternalKey是存储用户数据的关键,由user_key、sequence和type组成,sequence用于版本控制和数据合并,type区分值类型和删除标记。删除时,leveldb通过日志追加而非直接修改,确保数据一致性。

       Comparator接口用于自定义key的比较逻辑,而InternalKeyComparator结合user_comparator,通过用户键和序列进行排序,保证新数据在旧数据的前面。

       SSTable由DataBlock、MetaIndexBlock和IndexBlock组成,DataBlock采用前缀压缩和重启点设计,提高了空间效率。IndexBlock则用于记录DataBlock的映射,采用跳点策略来压缩key。

       FilterBlock在构建Block的同时生成BloomFilter,用于快速过滤查找。MetaIndexBlock存储元信息到MetaBlock的映射。

       Footer用于文件校验和解析,包含索引和元数据信息。MemTable使用skiplist结构,支持高效查找,通过墓碑标记删除,保持数据一致性。

       Log负责持久化数据,避免内存丢失。WriteBatch用于批量操作,保证原子性,并进行序列化,便于数据恢复。

大家第一个阅读的开源代码是什么?

       我们知道,很多作家出名不容易,thinkphp借贷系统源码很多作家成名之前都阅读过大量的优秀文学作品,经过长期的阅读和写作积累,慢慢的沉淀,日积月累我,慢慢的才有可能写出一些优秀的作品。 作为程序员与此类似,很多程序员也需要不断积累,不断学习,而且需要阅读大量的优秀程序或产品,经过不断阅读和实践积累,或是通过其他能够让自己在这条道路成长的各种途径不断磨练,重现,重组学习,不断超越,然后可能写出好的程序或产品。

阅读开源代码的好处:

       阅读开源代码就是获得一些好的思想。养成阅读高品质代码的习惯 ,就可以提高编写代码的能力。比如,有很多人在开始一个软件项目之前都喜欢到sourceforge.net上去找一下,是否有人以前做过相同或者相似的软件,如果有,则拿下来读一读,可以使自己对这个软件项目有更多更深的认识。本人第一个阅读的开源代码的生成的历程:

1.分析源代码的书。而我自己的第一个阅读的开源代码的生成也不是一蹴而成的。以前曾经想找一本关于如何阅读源代码的书来看看,却没有找到。相反,倒是找到了不少分析源代码的书,比如Linux kernel, Apache source, 等等。

2.了解开源软件的运行机理,提取可重用的材料加以利用。后来通过上网搜寻,发现阅读的源代码多了,发现了解开源软件的运行机理,提取可重用的材料加以利用。他山之石,可以攻玉,阅读源代码进而从现有的优秀代码、算法、设计、架构中汲取营养,提高自身的开发与设计能力密不可分。读最优秀的代码犹如与最顶尖的人才共事。这会让自己写代码的时候,都不好意思写的没有档次。这种逼迫对自己水平的提高极有用处。

       我心目中写一个好的c++代码,一般应符合谷歌c++代码规范,该规范不仅是一种规范,c++也告诉你什么,你跳,以避免不做,c++程序员都强烈建议好好看看。我听说GuGe系列的c++开源代码非常好,leveldb,protobuf等等。

       好的代码应该是实用的、高效的和稳定的。最重要的是,最好的选择必须符合要求,让读者感到非常舒服,并能在第一时间找到他们想看的东西!!

3.我对读的建议就是:代码只读最优秀的。不优秀的代码,要么原样使用,要么小修小补使用,要么干脆重写。

 总之,我觉得阅读代码,要读就读laravel这样的。什么时候读、怎么读呢?最好是逼到有什么非读不可的需求的时候再读,读的时候一切以完成需求为目标,效率杠杠的。

深入源码解析LevelDB

       深入源码解析LevelDB

       LevelDB总体架构中,sstable文件的生成过程遵循一系列精心设计的步骤。首先,遍历immutable memtable中的key-value对,这些对被写入data_block,每当data_block达到特定大小,构造一个额外的key-value对并写入index_block。在这里,key为data_block的最大key,value为该data_block在sstable中的偏移量和大小。同时,构造filter_block,默认使用bloom filter,用于判断查找的key是否存在于data_block中,显著提升读取性能。meta_index_block随后生成,存储所有filter_block在sstable中的偏移和大小,此策略允许在将来支持生成多个filter_block,进一步提升读取性能。meta_index_block和index_block的偏移和大小保存在sstable的脚注footer中。

       sstable中的block结构遵循一致的模式,包括data_block、index_block和meta_index_block。为提高空间效率,数据按照key的字典顺序存储,采用前缀压缩方法处理。查找某一key时,必须从第一个key开始遍历才能恢复,因此每间隔一定数量(block_restart_interval)的key-value,全量存储一个key,并设置一个restart point。每个block被划分为多个相邻的key-value组成的集合,进行前缀压缩,并在数据区后存储起始位置的偏移。每一个restart都指向一个前缀压缩集合的起始点的偏移位置。最后一个位存储restart数组的大小,表示该block中包含多少个前缀压缩集合。

       filter_block在写入data_block时同步存储,当一个new data_block完成,根据data_block偏移生成一份bit位图存入filter_block,并清空key集合,重新开始存储下一份key集合。

       写入流程涉及日志记录,包括db的sequence number、本次记录中的操作个数及操作的key-value键值对。WriteBatch的batch_data包含多个键值对,leveldb支持延迟写和停止写策略,导致写队列可能堆积多个WriteBatch。为了优化性能,写入时会合并多个WriteBatch的batch_data。日志文件只记录写入memtable中的key-value,每次申请新memtable时也生成新日志文件。

       在写入日志时,对日志文件进行划分为多个K的文件块,每次读写以这样的每K为单位。每次写入的日志记录可能占用1个或多个文件块,因此日志记录块分为Full、First、Middle、Last四种类型,读取时需要拼接。

       读取流程从sstable的层级结构开始,0层文件特别,可能存在key重合,因此需要遍历与查找key有重叠的所有文件,文件编号大的优先查找,因为存储最新数据。非0层文件,一层中的文件之间key不重合,利用版本信息中的元数据进行二分搜索快速定位,仅需查找一个sstable文件。

       LevelDB的sstable文件生成与合并管理版本,通过读取log文件恢复memtable,仅读取文件编号大于等于min_log的日志文件,然后从日志文件中读取key-value键值对。

       LevelDB的LruCache机制分为table cache和block cache,底层实现为个shard的LruCache。table cache缓存sstable的索引数据,类似于文件系统对inode的缓存;block cache缓存block数据,类似于Linux中的page cache。table cache默认大小为,实际缓存的是个sstable文件的索引信息。block cache默认缓存8M字节的block数据。LruCache底层实现包含两个双向链表和一个哈希表,用于管理缓存数据。

       深入了解LevelDB的源码解析,有助于优化数据库性能和理解其高效数据存储机制。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,被广泛应用于数据库系统中,如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite,甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的写入吞吐量,通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的差距。因此,简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,但它有一个明显的缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。

       读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。