❝论文地址:https://riak.com/assets/bitcask-intro.pdf ❞
bitcask 最初是由一个做分布式存储系统的商业化公司 riak 提出来的。
Riak 有很多产品,其中就包括一个分布式 KV 存储系统 Riak KV,他们的产品具有可插拔的存储引擎,可以独立于整个系统,单独开发和测试新的存储引擎。
基于此,它们想打造一个全新的存储引擎,在最理想的情况下,满足下面的这些条件:
现有的存储引擎,没有一个能够很好的满足这些条件,于是 Riak 团队重新设计了一个简单的存储引擎 bitcask。
一个 bitcask 实例就是系统上的一个目录,并且限制同一时刻只能有一个进程打开这个目录。目录中有多个文件,同一时刻只有一个活跃的文件用于写入。
当活跃文件写到满足一个阈值之后,就会被关闭,成为旧的数据文件,并且打开一个新的文件用于写入。
所以这个目录中就是一个活跃文件和多个旧的数据文件的集合。
当前活跃文件的写入是追加的(append only),这意味着可以利用顺序 IO,不会有多余的磁盘寻址,最大限度保证了吞吐。
写入到文件的数据,具有固定的格式,大致有这些字段:
image.png
每次写入都是追加写到活跃文件当中,删除操作实际上也是一次追加写入,只不过写入的是一个特殊的墓碑值,用于标记一条记录的删除,也就是说不会实际去删除某条数据。
当下次 merge 的时候,才会将这种无效的数据清理掉。
所以一个文件中的数据,实际上就是多个相同格式的数据集合的排列:
在追加写入磁盘文件完成后,然后更新内存中的数据结构,叫做 keydir,实际上就是全部 key 的一个集合,存储的是 key 到一条磁盘文件数据的位置。
这里论文中说的是使用一个哈希表来存储,实际上这里的选择比较灵活,选用任意内存中的数据结构都是可以的,可以根据自己的需求来设计。
例如哈希表,可以更高效的获取数据,但是无法遍历数据,如果想要数据有序遍历,可以选择 B 树、跳表等结构。
keydir 一定会存储一条数据在磁盘中最新的位置,旧的数据仍然存在,等待 merge 的时候被清理。
所以读取数据就会变得很简单,首先根据 key 从内存中找到对应的记录,这个记录存储的是数据在磁盘中的位置,然后根据这个位置,找到磁盘上对应的数据文件,以及文件中的具体偏移,这样就能够获取到完整的数据了。
由于旧的数据实际上一直存在于磁盘文件中,因为我们并没有将旧的数据删掉,而是新追加了一条标识其被删除的记录。
所以随着 bitcask 存储的数据越来越多,旧的数据也可能会越来越多。论文中提出了一个 merge 的过程来清理所有无效的数据。
merge 会遍历所有不可变的旧数据文件,将所有有效的数据重新写到新的数据文件中,并且将旧的数据文件删除掉。
merge 完成后,还会为每个数据文件生成一个 hint 文件,hint 文件可以看做是全部数据的索引,它和数据文件唯一的区别是,它不会存储实际的 value。
它的作用是在 bitcask 启动的时候,直接加载 hint 文件中的数据,快速构建索引,而不用去全部重新加载数据文件,换句话说,就是在启动的时候加载更少的数据,因为 hint 文件不存储 value,它的容量会比数据文件小。
好了,bitcask 总体的设计完成了,我们再回过头来看看,bitcask 是否满足了设计之初的那些要点:
总体来说,bitcask 基本满足了设计的要求,是一个简洁优雅、高效的存储引擎。
最后再来看看 bitcask 的一些面向用户的 API 操作接口,这可以帮助我们在实现的时候提供一些参考。
bitcask::Open(Directory Name);
// 打开一个 bitcask 数据库实例,使用传入的目录路径
// 需要保证进程对该目录具有可读可写权限
bitcask::Get(Key);
// 通过 Key 获取存储的 value
bitcask::Put(Key, Value);
// 存储 key 和 value
bitcask::Delete(Key);
// 删除一个 key
bitcask::list_keys();
// 获取全部的 key
bitcask::Fold(Fun);
// 遍历所有的数据,执行函数 Fun
bitcask::Merge(Directory Name);
// 执行 merge,清理无效数据
bitcask::Sync();
// 刷盘,将所有缓冲区的写入持久化到磁盘中
bitcask::Close();
// 关闭数据库
本文分享自 roseduan写字的地方 微信公众号,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划 ,欢迎热爱写作的你一起参与!