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@ -1,9 +1,506 @@ |
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# LevelDB TTL 实验报告 |
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**本仓库提供TTL基本的测试用例** |
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> StuName:姚凯文 |
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> StuID:10224507041 |
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克隆代码: |
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```bash |
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git clone --recurse-submodules https://gitea.shuishan.net.cn/building_data_management_systems.Xuanzhou.2024Fall.DaSE/leveldb_base.git |
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## 实验背景及要求: |
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**TTL(Time To Live)**,即生存时间,是指数据在存储系统中的有效期。设置TTL可以使得过期的数据自动失效,减少存储空间占用,提高系统性能。 |
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**为什么需要TTL功能:** |
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- **数据自动过期**:无需手动删除过期数据,简化数据管理。 |
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- **节省存储空间**:定期清理无效数据,优化资源利用。 |
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- **提高性能**:减少无效数据的干扰,提升读写效率。 |
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**要求:** |
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- 在LevelDB中实现键值对的TTL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。 |
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## 设计思路 |
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在本次实验中,为了给 LevelDB 增加 TTL(Time-to-Live)功能,我的设计思路主要围绕以下几个方面: |
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1. **TTL 数据存储设计**:通过在每个 key-value 对中引入过期时间字段,使每条数据都能记录其有效期。为了实现这一点,需要在数据写入时自动附加 TTL 值,并在读取数据时检查该 key 是否过期。设计中决定将 TTL 时间戳和数据一起存储,使其在写入或读取时简单易行。 |
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2. **过期数据的判断与清理**:在数据查询过程中加入检查机制,确保返回的数据都是未过期的。特别是在 `DBImpl::Get`、`MemTable::Get` 等方法中加入过期判断逻辑。对于过期的数据,在读取时会返回“未找到”状态。在定期清理方面,手动触发合并和删除机制,通过手动调用 `CompactRange` 来清理过期数据,以避免占用存储空间。 |
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3. **手动合并策略**:为了在特定时间点清理过期数据,本次实验中禁用了 LevelDB 的自动合并机制。在所有数据写入完成后,通过手动调用 `db->CompactRange(nullptr, nullptr);` 触发合并,以删除过期的数据文件。这样设计的目的是为确保在批量写入后清理过期数据,减少额外开销。 |
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计划在以上设计的基础上实现levelDB的TTL 功能,使得在 LevelDB 中可以较为高效地处理过期数据,并且在性能和存储空间之间取得平衡。 |
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## 实现过程: |
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1. **数据格式调整**:为每条数据附加过期时间戳,将时间戳和实际数据一起存储在 value 中。 |
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- 新增 `AppendExpirationTime` 函数:将 TTL 过期时间戳作为小端序添加到 value 的前部。 |
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- 新增 `ParseExpirationTime` 函数:解析出附加在 value 前部的过期时间戳。 |
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- 新增 `ParseActualValue` 函数:提取并返回去掉过期时间戳的实际数据值。 |
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``` |
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//TTL ToDo : add func for TTL Put |
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void AppendExpirationTime(std::string* value, uint64_t expiration_time) { |
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// 直接将小端序的过期时间戳(64位整数)附加到值的前面 |
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value->append(reinterpret_cast<const char*>(&expiration_time), sizeof(expiration_time)); |
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} |
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uint64_t GetCurrentTime() { |
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// 返回当前的Unix时间戳 |
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return static_cast<uint64_t>(time(nullptr)); |
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} |
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// 解析过期时间戳 |
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uint64_t ParseExpirationTime(const std::string& value) { |
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// 假设过期时间戳在值的前 8 字节 |
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assert(value.size() >= sizeof(uint64_t)); |
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uint64_t expiration_time; |
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memcpy(&expiration_time, value.data(), sizeof(uint64_t)); |
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return expiration_time; // 直接返回小端序的值 |
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} |
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// 解析出实际的值(去掉前面的过期时间戳部分) |
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std::string ParseActualValue(const std::string& value) { |
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// 去掉前 8 字节(存储过期时间戳),返回实际值 |
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return value.substr(sizeof(uint64_t)); |
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} |
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//finish modify |
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``` |
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2. **支持 TTL 的 `Put` 方法**:扩展 `DBImpl::Put` 和 `DB::Put` 方法,使其支持指定 TTL。 |
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- 计算当前时间加上 TTL 作为到期时间。 |
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- 将到期时间添加到 value 前部,然后将完整的键值对写入数据库。 |
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``` |
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// TTL ToDo: add DBImpl for Put |
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// 新增支持TTL的Put方法 |
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Status DBImpl::Put(const WriteOptions& o, const Slice& key, const Slice& val, uint64_t ttl) { |
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return DB::Put(o, key, val, ttl); |
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} |
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//TTL ToDo: add a func for TTL Put |
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Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value, uint64_t ttl) { |
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// 获取当前时间并计算过期时间戳 |
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uint64_t expiration_time = GetCurrentTime() + ttl; |
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// 将过期时间戳和值一起存储(假设值前面附加过期时间戳) |
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std::string new_value; |
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AppendExpirationTime(&new_value, expiration_time); |
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new_value.append(value.data(), value.size()); |
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// 构造 WriteBatch,并将键值对加入到批处理中 |
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WriteBatch batch; |
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batch.Put(key, new_value); |
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// 执行写操作 |
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return Write(opt, &batch); |
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} |
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//finish modify |
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``` |
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3. **数据清理策略**:在合并过程中清理过期数据。 |
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- 修改 `Status DBImpl::DoCompactionWork(CompactionState* compact)`:在合并过程中检查每个键的过期时间,若已过期则将其标记为 `drop` 丢弃,不再写入下一层级。 |
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- 添加过期键值对的计数器 `dropped_keys_count` 以跟踪被丢弃的条目数量。 |
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``` |
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Status DBImpl::DoCompactionWork(CompactionState* compact){ |
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//... |
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// TTL ToDo: add expiration time check |
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// 检查是否为目标键 |
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if (key == target_key) { |
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// 输出调试信息 |
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Log(options_.info_log, "Found target key during compaction: %s\n", key.ToString().c_str()); |
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} |
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Slice value = input->value(); |
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if (value.size() >= sizeof(uint64_t)) { |
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const char* ptr = value.data(); |
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uint64_t expiration_time = DecodeFixed64(ptr); |
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uint64_t current_time = env_->NowMicros() / 1000000; |
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if (current_time > expiration_time) { |
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drop = true; // 过期的键值对,标记为丢弃 |
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dropped_keys_count ++; // 初始化计数器 |
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}else{ |
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bool flag = current_time > expiration_time; |
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} |
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}else{ |
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bool bs = value.size() >= sizeof(uint64_t); |
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} |
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|
//... |
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} |
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``` |
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4. **数据读取时的 TTL 检查**:扩展 `DBImpl::Get`,在读取时判断数据是否过期。 |
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- 对获取到的 value 调用 `ParseExpirationTime` 提取出过期时间。 |
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- 若当前时间已超过过期时间,则返回 `NotFound`,否则解析实际数据并返回。 |
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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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// TTL ToDo : add check for TTL |
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// 如果从 memtable、imm 或 sstable 获取到了数据,则需要检查TTL |
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if (s.ok()) { |
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// 从 value 中解析出过期时间戳(假设值存储格式为:[过期时间戳][实际值]) |
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uint64_t expiration_time = ParseExpirationTime(*value); |
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uint64_t current_time = GetCurrentTime(); |
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// 如果当前时间已经超过过期时间,则认为数据过期,返回 NotFound |
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if (current_time >= expiration_time) { |
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s = Status::NotFound(Slice()); |
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} else { |
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// 数据未过期,解析出实际的值 |
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*value = ParseActualValue(*value); |
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} |
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} |
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// //finish modify//... |
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} |
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``` |
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**所有修改的相关代码均标有`TTL ToDo`标签**,方便查看这样就实现了目标设计,使当前LevelDB 可以支持 TTL 功能,即能够在指定时间后自动删除过期的数据。完成了实验要求。 |
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## 相关测试: |
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在原先测试脚本的基础上,为了更好的测试目标TTL设计,我在原先脚本的基础上进行了部分修改,包括但不限于修改随机种子,即使关闭数据库,添加调试信息等 |
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``` |
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#include "gtest/gtest.h" |
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#include "leveldb/env.h" |
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#include "leveldb/db.h" |
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#include <unordered_set> |
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using namespace leveldb; |
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constexpr int value_size = 2048; |
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constexpr int data_size = 128 << 20; |
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//-------------------------------------------------------------- |
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void PrintAllKeys(DB *db) { |
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// 创建一个读选项对象 |
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ReadOptions readOptions; |
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int LeftKeyCount = 0; |
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// 创建迭代器 |
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std::unique_ptr<Iterator> it(db->NewIterator(readOptions)); |
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int cnt = 20; |
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// 遍历所有键 |
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for (it->SeekToFirst(); it->Valid()&&cnt; it->Next()) { |
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std::string key = it->key().ToString(); |
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std::string value = it->value().ToString(); |
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std::cout << "Key: " << key << std::endl; |
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LeftKeyCount++; |
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cnt--; |
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} |
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// 检查迭代器的有效性 |
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if (!it->status().ok()) { |
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std::cerr << "Error iterating through keys: " << it->status().ToString() << std::endl; |
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} |
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std::cerr << "Key hasn't been deleted: " << LeftKeyCount << std::endl; |
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} |
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//------------------------------------------------------------------ |
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Status OpenDB(std::string dbName, DB **db) { |
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Options options; |
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options.create_if_missing = true; |
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return DB::Open(options, dbName, db); |
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} |
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void InsertData(DB *db, uint64_t ttl/* second */) { |
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WriteOptions writeOptions; |
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int key_num = data_size / value_size; |
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srand(42); |
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// 用于存储成功写入的唯一键 |
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std::unordered_set<std::string> unique_keys; |
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for (int i = 0; i < key_num; i++) { |
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std::string key; |
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do { |
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int key_ = rand() % key_num + 1; |
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key = std::to_string(key_); |
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} while (unique_keys.find(key) != unique_keys.end()); // 检查是否已存在 |
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std::string value(value_size, 'a'); |
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// 判断 key 是否在范围内 |
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if (key >= "-" && key < "A") { |
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//std::cout << "Key: " << key << " is within the range (-, A)" << std::endl; |
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} else { |
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|
std::cout << "Key: " << key << " is outside the range (-, A)" << std::endl; |
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return; |
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} |
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Status status = db->Put(writeOptions, key, value, ttl); |
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if (!status.ok()) { |
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// 输出失败的状态信息并退出循环 |
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std::cerr << "Failed to write key: " << key |
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|
<< ", Status: " << status.ToString() << std::endl; |
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} else { |
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|
unique_keys.insert(key); // 插入集合中,如果已经存在则不会重复插入 |
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} |
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|
} |
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Iterator* iter = db->NewIterator(ReadOptions()); |
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iter->SeekToFirst(); |
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|
std::cout << "Data base First key: " << iter->key().ToString() << std::endl; |
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|
iter->SeekToLast(); |
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|
std::cout << "Data base last key: " << iter->key().ToString() << std::endl; |
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delete iter; |
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|
// 打印成功写入的唯一键的数量 |
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|
std::cout << "Total unique keys successfully written: " << unique_keys.size() << std::endl; |
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|
} |
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|
void GetData(DB *db, int size = (1 << 30)) { |
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|
ReadOptions readOptions; |
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int key_num = data_size / value_size; |
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|
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// 点查 |
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srand(42); |
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|
for (int i = 0; i < 100; i++) { |
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|
|
int key_ = rand() % key_num+1; |
|
|
|
std::string key = std::to_string(key_); |
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|
std::string value; |
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|
|
db->Get(readOptions, key, &value); |
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|
|
} |
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|
|
|
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|
Iterator* iter = db->NewIterator(ReadOptions()); |
|
|
|
iter->SeekToFirst(); |
|
|
|
std::cout << "Data base First key: " << iter->key().ToString() << std::endl; |
|
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|
int cnt = 0; |
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while (iter->Valid()) |
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|
|
{ |
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|
cnt++; |
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|
iter->Next(); |
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|
} |
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|
std::cout << "Total key cnt: " << cnt << "\n"; |
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delete iter; |
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|
} |
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|
TEST(TestTTL, ReadTTL) { |
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DB *db; |
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|
if(OpenDB("testdb", &db).ok() == false) { |
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|
std::cerr << "open db failed" << std::endl; |
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|
|
abort(); |
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|
} |
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|
uint64_t ttl = 20; |
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|
InsertData(db, ttl); |
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|
ReadOptions readOptions; |
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|
|
Status status; |
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|
|
int key_num = data_size / value_size; |
|
|
|
srand(42); |
|
|
|
for (int i = 0; i < 100; i++) { |
|
|
|
int key_ = rand() % key_num+1; |
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|
|
std::string key = std::to_string(key_); |
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|
std::string value; |
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|
status = db->Get(readOptions, key, &value); |
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|
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|
// 检查 status 并打印出失败的状态信息 |
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|
if (!status.ok()) { |
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|
std::cerr << "Key: " << key << ", Status: " << status.ToString() << std::endl; |
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|
} |
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|
|
ASSERT_TRUE(status.ok()); |
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|
} |
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Env::Default()->SleepForMicroseconds(ttl * 1000000); |
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|
srand(42); |
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|
for (int i = 0; i < 100; i++) { |
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|
int key_ = rand() % key_num+1; |
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|
|
std::string key = std::to_string(key_); |
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|
|
std::string value; |
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|
|
status = db->Get(readOptions, key, &value); |
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|
|
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|
|
// 检查 status 并打印出失败的状态信息 |
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|
if (status.ok()) { |
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|
|
std::cerr << "Key: " << key << ", Status: " << status.ToString() << std::endl; |
|
|
|
} |
|
|
|
|
|
|
|
ASSERT_FALSE(status.ok()); |
|
|
|
} |
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delete db; |
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|
} |
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TEST(TestTTL, CompactionTTL) { |
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DB *db; |
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leveldb::Options options; |
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// options.write_buffer_size = 1024*1024*1024; |
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// options.max_file_size = 1024*1024*1024; |
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leveldb::DestroyDB("testdb", options); |
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|
if(OpenDB("testdb", &db).ok() == false) { |
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|
|
std::cerr << "open db failed" << std::endl; |
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|
|
abort(); |
|
|
|
} |
|
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|
uint64_t ttl = 20; |
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leveldb::Range ranges[1]; |
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ranges[0] = leveldb::Range("-", "A"); |
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|
uint64_t sizes[1]; |
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|
db->GetApproximateSizes(ranges, 1, sizes); |
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|
ASSERT_EQ(sizes[0], 0); |
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|
InsertData(db, ttl); |
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|
//leveldb::Range ranges[1]; |
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|
ranges[0] = leveldb::Range("-", "A"); |
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//uint64_t sizes[1]; |
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db->GetApproximateSizes(ranges, 1, sizes); |
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ASSERT_GT(sizes[0], 0); |
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ttl += 10; |
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Env::Default()->SleepForMicroseconds(ttl * 1000000); |
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std::cout << "Start drop\n"; |
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db->CompactRange(nullptr, nullptr); |
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ranges[0] = leveldb::Range("-", "A"); |
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db->GetApproximateSizes(ranges, 1, sizes); |
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PrintAllKeys(db); |
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ASSERT_EQ(sizes[0], 0); |
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delete db; |
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} |
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int main(int argc, char** argv) { |
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srand(42); |
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// All tests currently run with the same read-only file limits. |
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testing::InitGoogleTest(&argc, argv); |
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return RUN_ALL_TESTS(); |
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} |
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``` |
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修改后的测试脚本主要分为以下几个部分: |
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1. **InsertData函数**: |
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- 通过随机生成键值对并将其写入数据库,测试数据库的写入操作。 |
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- 添加一个 TTL(time-to-live)时间,并确保键值在TTL时间到期后会被删除。 |
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- `unique_keys`集合用于存储唯一键,确保写入的数据没有重复键。 |
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2. **GetData函数**: |
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- 通过随机键读取数据,检查点查功能。 |
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- 使用迭代器统计并打印当前数据库中的总键数。 |
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3. **PrintAllKeys函数**(调试信息): |
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- 迭代数据库中的所有键,并打印出部分键信息。 |
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- 用于检查在过期和压缩操作后是否仍然存在未删除的键。 |
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4. **TestTTL ReadTTL测试**: |
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- 测试数据库中的TTL功能是否正确。 |
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- 首先插入数据,然后在TTL时间到期前读取,确保数据存在。 |
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- 然后,等待TTL时间到期后再次读取数据,确保数据已经过期并被删除。 |
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5. **TestTTL CompactionTTL测试**: |
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- 测试压缩过程中TTL数据的清理功能。 |
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- 插入数据后,利用`GetApproximateSizes`函数获取数据大小。 |
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- 等待TTL过期后,调用`CompactRange`函数手动触发压缩。 |
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- 再次使用`GetApproximateSizes`检查数据库大小,确保过期数据已被清理。 |
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通过这个脚本,能够全面验证LevelDB的TTL功能和压缩清理机制。 |
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**运行结果截图:** |
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![](.\png\result.png) |
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## 实验中遇到的相关问题: |
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1.脚本中的随机种子问题: |
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*问题描述:* |
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初始脚本中使用的随机生成key可能有重复,导致没有完整的65536个数据,存在重复写入,get时也随机生成的话有大概率会生成没有写入过的key从而导致abort。 |
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*解决方案:* |
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在与TA交流后,确认了该问题存在,在将随机种子改为统一的之后修复了这个问题。随后TA在水杉上对源码进行了修改。 |
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2.大小端问题 |
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*问题描述*: |
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在存储和解析TTL时间戳时,需要确保数据在不同系统架构上能正确读取。不同架构可能使用不同的字节序(小端或大端),因此直接存储时间戳会导致在不同平台上读取错误。 |
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*解决方案:* |
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为了解决这个问题,我选择将小端序作为时间戳存储格式。这一选择基于以下几点: |
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1. **兼容性**:大多数现代硬件(包括我的实验环境)默认使用小端序,因此直接采用小端序可以避免额外的转换开销。 |
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2. **跨平台一致性**:即使在大端系统上,通过明确指定小端序可以确保数据格式在不同平台上保持一致。 |
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3. **简化操作**:在存储和读取TTL时间戳时,我采用了 `reinterpret_cast` 和 `memcpy` 方法直接对数据进行小端序读写,避免了复杂的转换逻辑。 |
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3.Compaction自动合并问题 |
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*问题描述:* |
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手动合并可能无法保证合并所有数据,导致无法完全丢弃过期数据。leveldb的自动合并可能提前把一些数据合并为有序,而CompactRange(nullptr, nullptr)函数只会合并剩下没完全有序的数据。 |
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*解决方案:* |
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通过修改函数中的判断条件在决定数据向下一层的迁移方式时禁用`DBImpl::BackgroundCall()`中的`TrivialMove`方法,迫使所有数据进入`DoCompactionWork()`,并且适当调整`Option.h`中level0的大小,减少自动合并的次数,同时针对levelDB中在满足条件时将level0中文件自动迁移到level2的这类特殊优化,由于其会干扰`DBImpl::CompactRange`正常合并,所以在`DBImpl::CompactRange`中将遍历扩大一层以覆盖所有文件。 |
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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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