在LevelDB中实现TTL功能 10225102463 李畅 10225101___ 韩晨旭 # 实验要求 + 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。 + 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。 + 编写测试用例，验证`TTL`功能的正确性和稳定性。*(Optional)* # 1. 设计思路和实现过程 ## 1.1 设计思路 ### Phase 0 在LevelDB中实现`TTL`功能主要涉及数据的**读、写、合并**。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： ``` // 假设增加一个新的Put接口，包含TTL参数, 单位（秒） Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value, uint64_t ttl); // 如果调用的是原本的Put接口，那么就不会失效 Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value); ``` 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。 ### Phase 1 本小组的思路很简明： + 直接将`TTL`信息在**写入**阶段添加到原有的数据结构中 + 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。 ### Phase 2 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。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。经过讨论后，本小组选择将`ttl`信息存入`value`中。这样做的优缺点是： + **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 + **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 ### Phase 3 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。 ## 1.2 实现过程 ### 1.2.1 写入 Put 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。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。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： ``` inline std::string EncodeDeadLine(uint64_t ddl, const Slice& value) { // 存储ttl信息 return std::to_string(ddl) + "|" + value.ToString(); } inline void DecodeDeadLineValue(std::string* value, uint64_t& ddl) { // 解读ttl信息 auto separator = value->find_first_of("|"); std::string ddl_str = value->substr(0, separator); ddl = std::atoll(ddl_str.c_str()); *value = value->substr(separator + 1); } ``` 在写入数据调用`Put`接口时，分别启用`EncodeDeadLine`函数存储`ttl`信息： ``` // Default implementations of convenience methods that subclasses of DB // can call if they wish // TTL: Update TTL Encode Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value) { // 不使用TTL WriteBatch batch; batch.Put(key, EncodeDeadLine(0, value)); return Write(opt, &batch); } // TTL: Put methods for ttl Status DB::Put(const WriteOptions& options, const Slice& key, const Slice& value, uint64_t ttl) { // 使用TTL WriteBatch batch; auto dead_line = std::time(nullptr) + ttl; // 计算过期时间的时间戳 batch.Put(key, EncodeDeadLine(dead_line, value)); return Write(options, &batch); } ``` ### 1.2.2 读取 Get 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： ``` Status DBImpl::Get(const ReadOptions& options, const Slice& key, std::string* value) { (......) // Unlock while reading from files and memtables { mutex_.Unlock(); // First look in the memtable, then in the immutable memtable (if any). LookupKey lkey(key, snapshot); if (mem->Get(lkey, value, &s)) { // Done } else if (imm != nullptr && imm->Get(lkey, value, &s)) { // Done } else { s = current->Get(options, lkey, value, &stats); have_stat_update = true; } // TTL: Get the true value and make sure the data is still living if(!value->empty()) { uint64_t dead_line; DecodeDeadLineValue(value, dead_line); if (dead_line != 0) { // use TTL if (std::time(nullptr) >= dead_line) { // data expired *value = ""; s = Status::NotFound("Data expired"); } } else { // TTL not set } } mutex_.Lock(); } (......) } ``` 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”。 **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。 ### 1.2.3 合并 Compaction 在合并的过程中，需要做到清理掉过期的数据，释放空间。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。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`。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： ``` Status DBImpl::DoCompactionWork(CompactionState* compact) { (......) while (input->Valid() && !shutting_down_.load(std::memory_order_acquire)) { (......) // Handle key/value, add to state, etc. bool drop = false; if (!ParseInternalKey(key, &ikey)) { // Do not hide error keys current_user_key.clear(); has_current_user_key = false; last_sequence_for_key = kMaxSequenceNumber; } else { if (!has_current_user_key || user_comparator()->Compare(ikey.user_key, Slice(current_user_key)) != 0) { // First occurrence of this user key current_user_key.assign(ikey.user_key.data(), ikey.user_key.size()); has_current_user_key = true; last_sequence_for_key = kMaxSequenceNumber; } std::string value = input->value().ToString(); uint64_t ddl; DecodeDeadLineValue(&value, ddl); if (last_sequence_for_key <= compact->smallest_snapshot) { // Hidden by an newer entry for same user key drop = true; // (A) } else if (ikey.type == kTypeDeletion && ikey.sequence <= compact->smallest_snapshot && compact->compaction->IsBaseLevelForKey(ikey.user_key)) { // For this user key: // (1) there is no data in higher levels // (2) data in lower levels will have larger sequence numbers // (3) data in layers that are being compacted here and have // smaller sequence numbers will be dropped in the next // few iterations of this loop (by rule (A) above). // Therefore this deletion marker is obsolete and can be dropped. drop = true; } else if (ddl <= std::time(nullptr)) { // 根据ttl判断是否为过期数据 // TTL: data expired drop = true; } last_sequence_for_key = ikey.sequence; } (......) input->Next(); } (......) } ``` 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)。 ## 2. 测试用例和测试结果 ## 3. 问题和解决方案本实验的问题和**合并**`Compaction`有关。 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。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。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。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。从代码层面可以理解导致该错误的原因。原来的代码： ``` void DBImpl::CompactRange(const Slice* begin, const Slice* end) { int max_level_with_files = 1; { MutexLock l(&mutex_); Version* base = versions_->current(); for (int level = 1; level < config::kNumLevels; level++) { if (base->OverlapInLevel(level, begin, end)) { max_level_with_files = level; } } } TEST_CompactMemTable(); // TODO(sanjay): Skip if memtable does not overlap for (int level = 0; level < max_level_with_files; level++) { TEST_CompactRange(level, begin, end); } } void DBImpl::TEST_CompactRange(int level, const Slice* begin, const Slice* end) { assert(level >= 0); assert(level + 1 < config::kNumLevels); (......) } ``` 这里注意两个数：`config::kNumLevels`和`max_level_with_files`： + 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 + 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` 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。修改后的代码如下： ``` void DBImpl::CompactRange(const Slice* begin, const Slice* end) { int max_level_with_files = 1; { MutexLock l(&mutex_); Version* base = versions_->current(); for (int level = 1; level < config::kNumLevels; level++) { if (base->OverlapInLevel(level, begin, end)) { max_level_with_files = level; } } } TEST_CompactMemTable(); // TODO(sanjay): Skip if memtable does not overlap for (int level = 0; level < max_level_with_files + 1; level++) { TEST_CompactRange(level, begin, end); } } void DBImpl::TEST_CompactRange(int level, const Slice* begin, const Slice* end) { assert(level >= 0); assert(level < config::kNumLevels); (......) } ``` 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。