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@ -0,0 +1,307 @@ |
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<center><font size=7>在LevelDB中实现TTL功能</font></center> |
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<center><font size=4>10225102463 李畅 10225101___ 韩晨旭</font></center> |
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# 实验要求 |
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+ 在LevelDB中实现键值对的`TTL(Time-To-Live)`功能,使得过期的数据在**读取**时自动失效,并在适当的时候被**合并**清理。 |
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+ 修改LevelDB的源码,实现对`TTL`的支持,包括数据的写入、读取和过期数据的清理。 |
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+ 编写测试用例,验证`TTL`功能的正确性和稳定性。*(Optional)* |
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# 1. 设计思路和实现过程 |
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## 1.1 设计思路 |
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### Phase 0 |
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在LevelDB中实现`TTL`功能主要涉及数据的**读、写、合并**。 |
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在**写入**数据时,`TTL`功能是个可选项。从代码层面来说,LevelDB数据的写入调用了`Put`函数接口: |
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``` |
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// 假设增加一个新的Put接口,包含TTL参数, 单位(秒) |
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Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, |
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const Slice& value, uint64_t ttl); |
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// 如果调用的是原本的Put接口,那么就不会失效 |
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Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, |
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const Slice& value); |
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``` |
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这段代码中,如果存入`TTL`参数,则调用本实验中新实现的`Put`函数接口;否则直接调用原有的`Put`接口。 |
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### Phase 1 |
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本小组的思路很简明: |
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+ 直接将`TTL`信息在**写入**阶段添加到原有的数据结构中 |
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+ 在**读取**和**合并**时从得到的数据中 **解读** 出其存储的`TTL`信息,判断是否过期 |
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因此,接下来需要思考的是如何将`TTL`信息巧妙地存入LevelDB的数据结构中。 |
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### Phase 2 |
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由于插入数据时调用的`Put`接口只有三个参数,其中`opt`是写入时的系统配置,实际插入的数据只有`key/value`,因此存储`ttl`信息时,最简单的方法就是存入`key`或`value`中。 |
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在这样的方法中,可以调用原有的`Put`函数,将含义`ttl`信息的`key/value`数据存入数据库。 |
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经过讨论后,本小组选择将`ttl`信息存入`value`中。 |
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这样做的优缺点是: |
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+ **优点**:由于LevelDB在合并数据的过程中,需要根据`SSTable`的`key`对数据进行有序化处理,将`ttl`信息存储在`value`中不会影响`key`的信息,因此对已有的合并过程不产生影响 |
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+ **缺点**:在获取到`SSTable`的`key`时,无法直接判断该文件是否因为`ttl`而成为过期数据,仍然需要读取对应的`value`才能判断,多了一步读取开销。***但是***,实际上在读取数据以及合并数据的过程中,其代码实际上都读取了对应`SSTable`中存储的`value`信息,因此获取`ttl`信息时必要的读取`value`过程并不是多余的,实际***几乎不***造成额外的读取开销影响 |
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### Phase 3 |
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在确定插入数据时选用的方法后,读取和合并的操作只需要在获取数据文件的`value`后解读其包含的`ttl`信息,并判断是否过期就可以了。 |
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## 1.2 实现过程 |
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### 1.2.1 写入 Put |
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首先需要实现的是将`ttl`信息存入`value`的方法。`Put`中获取的`ttl`参数是该数据文件的**生存时间(单位:秒)**。本小组对此进行处理方法是通过`ttl`计算过期时间的**时间戳**,转码为字符串类型后存入`value`的最前部,并用`|`符号与原来的值分隔开。 |
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对于不使用`ttl`的数据文件,存入`0`作为`ttl`,在读取数据时若读到`0`则表示不使用`TTL`功能。 |
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将此功能封装为**编码**和**解码**文件过期时间(DeadLine)的函数,存储在`/util/coding.h`文件中: |
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``` |
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inline std::string EncodeDeadLine(uint64_t ddl, const Slice& value) { // 存储ttl信息 |
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return std::to_string(ddl) + "|" + value.ToString(); |
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} |
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inline void DecodeDeadLineValue(std::string* value, uint64_t& ddl) { // 解读ttl信息 |
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auto separator = value->find_first_of("|"); |
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std::string ddl_str = value->substr(0, separator); |
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ddl = std::atoll(ddl_str.c_str()); |
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*value = value->substr(separator + 1); |
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} |
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``` |
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在写入数据调用`Put`接口时,分别启用`EncodeDeadLine`函数存储`ttl`信息: |
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``` |
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// Default implementations of convenience methods that subclasses of DB |
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// can call if they wish |
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// TTL: Update TTL Encode |
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Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value) { // 不使用TTL |
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WriteBatch batch; |
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batch.Put(key, EncodeDeadLine(0, value)); |
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return Write(opt, &batch); |
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} |
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// TTL: Put methods for ttl |
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Status DB::Put(const WriteOptions& options, const Slice& key, |
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const Slice& value, uint64_t ttl) { // 使用TTL |
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WriteBatch batch; |
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auto dead_line = std::time(nullptr) + ttl; // 计算过期时间的时间戳 |
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batch.Put(key, EncodeDeadLine(dead_line, value)); |
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return Write(options, &batch); |
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} |
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``` |
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### 1.2.2 读取 Get |
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LevelDB在读取数据时,调用`Get`接口,获取文件的`key/value`,因此只需要在`Get`函数中加入使用`TTL`功能的相关代码: |
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``` |
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Status DBImpl::Get(const ReadOptions& options, const Slice& key, |
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std::string* value) { |
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(......) |
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// Unlock while reading from files and memtables |
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{ |
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mutex_.Unlock(); |
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// First look in the memtable, then in the immutable memtable (if any). |
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LookupKey lkey(key, snapshot); |
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if (mem->Get(lkey, value, &s)) { |
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// Done |
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} else if (imm != nullptr && imm->Get(lkey, value, &s)) { |
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// Done |
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} else { |
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s = current->Get(options, lkey, value, &stats); |
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have_stat_update = true; |
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} |
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// TTL: Get the true value and make sure the data is still living |
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if(!value->empty()) { |
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uint64_t dead_line; |
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DecodeDeadLineValue(value, dead_line); |
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if (dead_line != 0) { |
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// use TTL |
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if (std::time(nullptr) >= dead_line) { |
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// data expired |
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*value = ""; |
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s = Status::NotFound("Data expired"); |
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} |
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} else { |
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// TTL not set |
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} |
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} |
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mutex_.Lock(); |
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} |
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|
(......) |
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} |
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``` |
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若使用了`TTL`功能,则当文件过期时,返回`NotFound("Data expired")`的信息,即“数据已清除”。 |
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**注意**:由于LevelDB对于数据的读取是只读`ReadOnly`的,因此只能返回`NotFound`的信息,而无法真正清理过期数据。 |
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### 1.2.3 合并 Compaction |
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在合并的过程中,需要做到清理掉过期的数据,释放空间。 |
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在大合并的过程中,需要调用`DoCompactionWorks`函数实现合并的操作,也是在这个过程中,LevelDB得以真正完成清理旧版本数据、已删除数据并释放空间的过程。 |
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其实现逻辑是在该函数的过程中引入一个布尔变量`drop`,对于需要清理的数据设置`drop`为`True`,而需要保留的数据则是`drop`为`False`,最后根据`drop`的值清理过期数据,并将需要保留的数据合并写入新的`SSTable`。 |
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因此,我们只需要在判断`drop`为`True`的条件中加入对过期时间(DeadLine)的判断就可以实现`TTL`功能的清理过期数据了: |
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``` |
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Status DBImpl::DoCompactionWork(CompactionState* compact) { |
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(......) |
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while (input->Valid() && !shutting_down_.load(std::memory_order_acquire)) { |
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(......) |
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// Handle key/value, add to state, etc. |
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bool drop = false; |
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if (!ParseInternalKey(key, &ikey)) { |
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// Do not hide error keys |
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current_user_key.clear(); |
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has_current_user_key = false; |
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last_sequence_for_key = kMaxSequenceNumber; |
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} else { |
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if (!has_current_user_key || |
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user_comparator()->Compare(ikey.user_key, Slice(current_user_key)) != |
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0) { |
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// First occurrence of this user key |
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current_user_key.assign(ikey.user_key.data(), ikey.user_key.size()); |
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has_current_user_key = true; |
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last_sequence_for_key = kMaxSequenceNumber; |
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} |
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std::string value = input->value().ToString(); |
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uint64_t ddl; |
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DecodeDeadLineValue(&value, ddl); |
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if (last_sequence_for_key <= compact->smallest_snapshot) { |
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// Hidden by an newer entry for same user key |
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drop = true; // (A) |
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} else if (ikey.type == kTypeDeletion && |
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ikey.sequence <= compact->smallest_snapshot && |
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compact->compaction->IsBaseLevelForKey(ikey.user_key)) { |
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// For this user key: |
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// (1) there is no data in higher levels |
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// (2) data in lower levels will have larger sequence numbers |
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// (3) data in layers that are being compacted here and have |
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// smaller sequence numbers will be dropped in the next |
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// few iterations of this loop (by rule (A) above). |
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// Therefore this deletion marker is obsolete and can be dropped. |
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drop = true; |
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} else if (ddl <= std::time(nullptr)) { // 根据ttl判断是否为过期数据 |
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// TTL: data expired |
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drop = true; |
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} |
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last_sequence_for_key = ikey.sequence; |
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} |
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(......) |
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input->Next(); |
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} |
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|
(......) |
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} |
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``` |
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理论上,`Compaction`相关的代码也实现了,但实际上还会存在一些问题。具体问题和解决方法详见 [问题和解决方案](#3.-问题和解决方案)。 |
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## 2. 测试用例和测试结果 |
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## 3. 问题和解决方案 |
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本实验的问题和**合并**`Compaction`有关。 |
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LevelDB中`Compaction`的逻辑是选中特定层(`level`)合并,假设为`level n`。在`level n`中找目标文件`SSTable A`(假设该次触发的合并从文件A开始),并确定`level n`以及`level n+1`中与`SSTable A`包含的数据(`key/value`)有`key`发生重复(`overlap`)的所有文件,合并后产生新的`SSTable B`放入`level n+1`层中。 |
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这样引发的问题是:由`DoCompactionWorks`代码可知,不参与合并的文件无法被获取信息,因而即使过期了也无法被清理。在此例子中,若`level n+1`层中有含有过期数据的`SSTable C`,但`SSTable C`与`SSTable A`发生合并时触及的所有文件都没有`overlap`的话,则在该次合并中并没有被触及,因而无法被清理。 |
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再次强调,合并过程必须清理**所有**已经过期的数据(尽管这听起来有些让人困惑,因为正常使用时,没有被合并的过期数据即使未被清理也不影响正常使用),而无法被清理的`SSTable C`明显是个例外,是个错误。 |
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而在LevelDB提供的`CompactRange(nullptr,nullptr)`这个“合并所有数据”的功能中,同样会发生这样的错误,导致有部分数据文件并没有在合并过程中被触及——即使它声称合并了**所有**数据。 |
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从代码层面可以理解导致该错误的原因。原来的代码: |
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``` |
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void DBImpl::CompactRange(const Slice* begin, const Slice* end) { |
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int max_level_with_files = 1; |
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{ |
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MutexLock l(&mutex_); |
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Version* base = versions_->current(); |
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for (int level = 1; level < config::kNumLevels; level++) { |
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if (base->OverlapInLevel(level, begin, end)) { |
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|
max_level_with_files = level; |
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} |
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} |
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} |
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|
TEST_CompactMemTable(); // TODO(sanjay): Skip if memtable does not overlap |
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for (int level = 0; level < max_level_with_files; level++) { |
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|
TEST_CompactRange(level, begin, end); |
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} |
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} |
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void DBImpl::TEST_CompactRange(int level, const Slice* begin, |
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const Slice* end) { |
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assert(level >= 0); |
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assert(level + 1 < config::kNumLevels); |
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(......) |
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} |
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``` |
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这里注意两个数:`config::kNumLevels`和`max_level_with_files`: |
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+ config::kNumLevels:是LevelDB在启动时设定的数,表示总共使用的`level`层数。默认值为7 |
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+ max_level_with_files:表示含有`SSTable`文件的最高层的编号。注意,这里的`level`编号是从0开始的,因此`max_level_with_files`理论最大值是`config::kNumLevels - 1` |
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在原来的代码中,`DBImpl::CompactRange`函数中的最后一个循环,选择的`level`无法到达`max_level_with_files`,因此即使“合并所有数据”,也没法触及`max_level_with_files`中的所有文件,而是对`max_level_with_files - 1`层的所有文件做了大合并。 |
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修改后的代码如下: |
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``` |
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void DBImpl::CompactRange(const Slice* begin, const Slice* end) { |
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|
int max_level_with_files = 1; |
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|
{ |
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|
MutexLock l(&mutex_); |
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|
Version* base = versions_->current(); |
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for (int level = 1; level < config::kNumLevels; level++) { |
|
|
|
if (base->OverlapInLevel(level, begin, end)) { |
|
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|
max_level_with_files = level; |
|
|
|
} |
|
|
|
} |
|
|
|
} |
|
|
|
TEST_CompactMemTable(); // TODO(sanjay): Skip if memtable does not overlap |
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|
for (int level = 0; level < max_level_with_files + 1; level++) { |
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|
TEST_CompactRange(level, begin, end); |
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|
|
} |
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|
|
} |
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void DBImpl::TEST_CompactRange(int level, const Slice* begin, |
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const Slice* end) { |
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assert(level >= 0); |
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|
assert(level < config::kNumLevels); |
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|
(......) |
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|
|
} |
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``` |
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简单直接地改了循环的条件和相关函数`TEST_CompactRange`的判断条件,使得`level`可以到达`max_level_with_files`,这样就可以真正地合并所有文件并清理过期数据。 |