LevelDB TTL 实验报告

StuName：姚凯文

StuID：10224507041

实验背景及要求：

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。

为什么需要TTL功能：

• 数据自动过期：无需手动删除过期数据，简化数据管理。
• 节省存储空间：定期清理无效数据，优化资源利用。
• 提高性能：减少无效数据的干扰，提升读写效率。

要求：

• 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。

• 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。

设计思路

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：

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。

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。

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。

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。

实现过程：

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。

   • 新增 AppendExpirationTime 函数：将 TTL 过期时间戳作为小端序添加到 value 的前部。

   • 新增 ParseExpirationTime 函数：解析出附加在 value 前部的过期时间戳。

   • 新增 ParseActualValue 函数：提取并返回去掉过期时间戳的实际数据值。

     //TTL ToDo : add func for TTL Put
          
     void AppendExpirationTime(std::string* value, uint64_t expiration_time) {
       // 直接将小端序的过期时间戳（64位整数）附加到值的前面
       value->append(reinterpret_cast<const char*>(&expiration_time), sizeof(expiration_time));
     }
          
     uint64_t GetCurrentTime() {
       // 返回当前的Unix时间戳
       return static_cast<uint64_t>(time(nullptr));
     }
          
     // 解析过期时间戳
     uint64_t ParseExpirationTime(const std::string& value) {
       // 假设过期时间戳在值的前 8 字节
       assert(value.size() >= sizeof(uint64_t));
       uint64_t expiration_time;
       memcpy(&expiration_time, value.data(), sizeof(uint64_t));
       return expiration_time;  // 直接返回小端序的值
     }
          
     // 解析出实际的值（去掉前面的过期时间戳部分）
     std::string ParseActualValue(const std::string& value) {
       // 去掉前 8 字节（存储过期时间戳），返回实际值
       return value.substr(sizeof(uint64_t));
     }
          
     //finish modify
     

2. 支持 TTL 的 Put 方法：扩展 DBImpl::Put 和 DB::Put 方法，使其支持指定 TTL。

   • 计算当前时间加上 TTL 作为到期时间。

   • 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。

     // TTL ToDo: add DBImpl for Put
     // 新增支持TTL的Put方法
     Status DBImpl::Put(const WriteOptions& o, const Slice& key, const Slice& val, uint64_t ttl) {
       return DB::Put(o, key, val, ttl);
     }
          
     //TTL ToDo: add a func for TTL Put
     Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value, uint64_t ttl) {
       // 获取当前时间并计算过期时间戳
       uint64_t expiration_time = GetCurrentTime() + ttl;
          
       // 将过期时间戳和值一起存储（假设值前面附加过期时间戳）
       std::string new_value;
       AppendExpirationTime(&new_value, expiration_time);
       new_value.append(value.data(), value.size());
          
       // 构造 WriteBatch，并将键值对加入到批处理中
       WriteBatch batch;
       batch.Put(key, new_value);
          
       // 执行写操作
       return Write(opt, &batch);
     }
     //finish modify
     

3. 数据清理策略：在合并过程中清理过期数据。

   • 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。

   • 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。

     Status DBImpl::DoCompactionWork(CompactionState* compact){
     //...
     // TTL ToDo: add expiration time check
           // 检查是否为目标键
           if (key == target_key) {
               // 输出调试信息
               Log(options_.info_log, "Found target key during compaction: %s\n", key.ToString().c_str());
           }
          
           Slice value = input->value();
           if (value.size() >= sizeof(uint64_t)) {
             const char* ptr = value.data();
             uint64_t expiration_time = DecodeFixed64(ptr);
             uint64_t current_time = env_->NowMicros() / 1000000;
          
             if (current_time > expiration_time) {
               drop = true;  // 过期的键值对，标记为丢弃
               dropped_keys_count ++; // 初始化计数器
             }else{
               bool flag = current_time > expiration_time;
             }
           }else{
             bool bs = value.size() >= sizeof(uint64_t);
           }
     //...
     }
     

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。

   • 对获取到的 value 调用 ParseExpirationTime 提取出过期时间。

   • 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。

     Status DBImpl::Get(const ReadOptions& options, const Slice& key,
                        std::string* value) {
     //...
     // TTL ToDo : add check for TTL
       // 如果从 memtable、imm 或 sstable 获取到了数据，则需要检查TTL
       if (s.ok()) {
         // 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]）
         uint64_t expiration_time = ParseExpirationTime(*value);
         uint64_t current_time = GetCurrentTime();
          
         // 如果当前时间已经超过过期时间，则认为数据过期，返回 NotFound
         if (current_time >= expiration_time) {
           s = Status::NotFound(Slice());
         } else {
           // 数据未过期，解析出实际的值
           *value = ParseActualValue(*value);
         }
       }
          
       // //finish modify//...
     }
     

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。

相关测试：

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

#include "gtest/gtest.h"

#include "leveldb/env.h"
#include "leveldb/db.h"
#include <unordered_set>

using namespace leveldb;

constexpr int value_size = 2048;
constexpr int data_size = 128 << 20;

//--------------------------------------------------------------
void PrintAllKeys(DB *db) {
    // 创建一个读选项对象
    ReadOptions readOptions;

    int LeftKeyCount = 0;

    // 创建迭代器
    std::unique_ptr<Iterator> it(db->NewIterator(readOptions));

    int cnt = 20;

    // 遍历所有键
    for (it->SeekToFirst(); it->Valid()&&cnt; it->Next()) {
        std::string key = it->key().ToString();
        std::string value = it->value().ToString();
        std::cout << "Key: " << key << std::endl;
        LeftKeyCount++;
        cnt--;
    }

    // 检查迭代器的有效性
    if (!it->status().ok()) {
        std::cerr << "Error iterating through keys: " << it->status().ToString() << std::endl;
    }
    std::cerr << "Key hasn't been deleted: " << LeftKeyCount << std::endl;
}

//------------------------------------------------------------------

Status OpenDB(std::string dbName, DB **db) {
  Options options;
  options.create_if_missing = true;
  return DB::Open(options, dbName, db);
}

void InsertData(DB *db, uint64_t ttl/* second */) {
  WriteOptions writeOptions;
  int key_num = data_size / value_size;
  srand(42);

  // 用于存储成功写入的唯一键
  std::unordered_set<std::string> unique_keys;

  for (int i = 0; i < key_num; i++) {
        std::string key;
        do {
            int key_ = rand() % key_num + 1;
            key = std::to_string(key_);
        } while (unique_keys.find(key) != unique_keys.end()); // 检查是否已存在

        std::string value(value_size, 'a');

        // 判断 key 是否在范围内
        if (key >= "-" && key < "A") {
            //std::cout << "Key: " << key << " is within the range (-, A)" << std::endl;
        } else {
            std::cout << "Key: " << key << " is outside the range (-, A)" << std::endl;
            return;
        }

        Status status = db->Put(writeOptions, key, value, ttl);
        if (!status.ok()) {
            // 输出失败的状态信息并退出循环
            std::cerr << "Failed to write key: " << key 
                      << ", Status: " << status.ToString() << std::endl;
        } else {
            unique_keys.insert(key);  // 插入集合中，如果已经存在则不会重复插入
        }
    }

    Iterator* iter = db->NewIterator(ReadOptions());
    iter->SeekToFirst();
    std::cout << "Data base First key: " << iter->key().ToString() << std::endl;
    iter->SeekToLast();
    std::cout << "Data base last key: " << iter->key().ToString() << std::endl;
    delete iter;

  // 打印成功写入的唯一键的数量
    std::cout << "Total unique keys successfully written: " << unique_keys.size() << std::endl;
}

void GetData(DB *db, int size = (1 << 30)) {
  ReadOptions readOptions;
  int key_num = data_size / value_size;
  
  // 点查
  srand(42);
  for (int i = 0; i < 100; i++) {
    int key_ = rand() % key_num+1;
    std::string key = std::to_string(key_);
    std::string value;
    db->Get(readOptions, key, &value);
  }

    Iterator* iter = db->NewIterator(ReadOptions());
    iter->SeekToFirst();
    std::cout << "Data base First key: " << iter->key().ToString() << std::endl;
    int cnt = 0;
    while (iter->Valid())
    {
        cnt++;
        iter->Next();
    }
    std::cout << "Total key cnt: " << cnt << "\n";
    delete iter;

}


TEST(TestTTL, ReadTTL) {
    DB *db;
    if(OpenDB("testdb", &db).ok() == false) {
        std::cerr << "open db failed" << std::endl;
        abort();
    }

    uint64_t ttl = 20;

    InsertData(db, ttl);

    ReadOptions readOptions;
    Status status;
    int key_num = data_size / value_size;
    srand(42);
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        int key_ = rand() % key_num+1;
        std::string key = std::to_string(key_);
        std::string value;
        status = db->Get(readOptions, key, &value);

        // 检查 status 并打印出失败的状态信息
        if (!status.ok()) {
            std::cerr << "Key: " << key << ", Status: " << status.ToString() << std::endl;
        }
        
        ASSERT_TRUE(status.ok());
    }

    Env::Default()->SleepForMicroseconds(ttl * 1000000);

    srand(42);
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        int key_ = rand() % key_num+1;
        std::string key = std::to_string(key_);
        std::string value;
        status = db->Get(readOptions, key, &value);

        // 检查 status 并打印出失败的状态信息
        if (status.ok()) {
            std::cerr << "Key: " << key << ", Status: " << status.ToString() << std::endl;
        }

        ASSERT_FALSE(status.ok());
    }

    delete db;
}



TEST(TestTTL, CompactionTTL) {
    DB *db;

    leveldb::Options options;
    // options.write_buffer_size = 1024*1024*1024;
    // options.max_file_size = 1024*1024*1024;
    leveldb::DestroyDB("testdb", options);

    if(OpenDB("testdb", &db).ok() == false) {
        std::cerr << "open db failed" << std::endl;
        abort();
    }

    uint64_t ttl = 20;

    leveldb::Range ranges[1];
    ranges[0] = leveldb::Range("-", "A");
    uint64_t sizes[1];
    db->GetApproximateSizes(ranges, 1, sizes);
    ASSERT_EQ(sizes[0], 0);

    InsertData(db, ttl);

    //leveldb::Range ranges[1];
    ranges[0] = leveldb::Range("-", "A");
    //uint64_t sizes[1];
    db->GetApproximateSizes(ranges, 1, sizes);
    ASSERT_GT(sizes[0], 0);


    ttl += 10;
    Env::Default()->SleepForMicroseconds(ttl * 1000000);

    std::cout << "Start drop\n";
    db->CompactRange(nullptr, nullptr);

    ranges[0] = leveldb::Range("-", "A");
    db->GetApproximateSizes(ranges, 1, sizes);
    PrintAllKeys(db);
    ASSERT_EQ(sizes[0], 0);

    delete db;
}


int main(int argc, char** argv) {
  srand(42);
  // All tests currently run with the same read-only file limits.
  testing::InitGoogleTest(&argc, argv);
  return RUN_ALL_TESTS();
}

修改后的测试脚本主要分为以下几个部分：

1. InsertData函数：

   • 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。
   • 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。
   • unique_keys集合用于存储唯一键，确保写入的数据没有重复键。

2. GetData函数：

   • 通过随机键读取数据，检查点查功能。
   • 使用迭代器统计并打印当前数据库中的总键数。

3. PrintAllKeys函数（调试信息）：

   • 迭代数据库中的所有键，并打印出部分键信息。
   • 用于检查在过期和压缩操作后是否仍然存在未删除的键。

4. TestTTL ReadTTL测试：

   • 测试数据库中的TTL功能是否正确。
   • 首先插入数据，然后在TTL时间到期前读取，确保数据存在。
   • 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。

5. TestTTL CompactionTTL测试：

   • 测试压缩过程中TTL数据的清理功能。
   • 插入数据后，利用GetApproximateSizes函数获取数据大小。
   • 等待TTL过期后，调用CompactRange函数手动触发压缩。
   • 再次使用GetApproximateSizes检查数据库大小，确保过期数据已被清理。

通过这个脚本，能够全面验证LevelDB的TTL功能和压缩清理机制。

运行结果截图：

实验中遇到的相关问题：

1.脚本中的随机种子问题：

问题描述：

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。

解决方案：

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。

2.大小端问题

问题描述：

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。

解决方案：

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：

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。
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。
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。

3.Compaction自动合并问题

问题描述：

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。

解决方案：

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。

for (int level = 0; level <= max_level_with_files; level++) {
    TEST_CompactRange(level, begin, end);
  }

Related Pr : avoid lose efficacy for CompactRange by demiaowu · Pull Request #502 · google/leveldb