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README.md

@@ -584,7 +584,7 @@ InsertOneField：只插一条特定数据的测试（让key<=0, 和批量写入
 DeleteOneField：只删一条特定数据的测试，功能与单条插入相似，主要用来测试delete。  
 GetOneField：只读一条特定数据的测试，与上面两条对应。  
 
-对于所有涉及随机性的函数，传参一个随机种子。只要随机种子一致，随机生成的内容就一致，相应的读需要和相应的写、删保持一致。此外测试的数据量也是可以修改的。
+对于所有涉及随机性的函数，传参一个随机种子。只要随机种子一致，随机生成的内容就一致，相应的读需要和相应的写、删保持一致。此外测试的数据量也是可以修改的。需要注意的是，之前项目使用的srand线程不安全，使用std::mt19937可以保证多线程时随机序列也一致。  
 
 InsertFieldData：批量写入，按照上面提到的测试规则生成kv，并调用putfields。检查返回状态是否ok。同时对于生成的字段，如果是address为shanghai或age为20，统计入相应的set。
 
@@ -612,7 +612,8 @@ TestLab1流程： 批量写 -> 必须读到 -> findkeysbycity -> 批量删 ->
 
 TestLab2流程：批量写 -> 创索引address,age -> 索引查询address,age -> 删索引address -> 索引查询address(haveindex=false) -> 索引查询age -> 批量删 -> 索引查询age(索引还在能查，但返回的key数量为0) -> write -> 必须读到 -> 索引查询age。  
 
-至此，上面的流程基本覆盖了我们数据库的每个基础功能。  
+至此，上面的流程基本覆盖了我们数据库的每个基础功能。 
+ ![alt text](pics/basic.png)
 
 #### 3.1.2 并发测试
 相关代码在`parallel_test.cc`中  
@@ -631,7 +632,8 @@ TestPutDelete：创索引 -> 并发：两线程写0、1种子数据，两线程
 TestWrite（在之前基础上并发所有，并加入write）：创索引address、批量写种子2 -> 并发：线程0创索引age，其他线程忙等至开始创建，线程1批量写种子0，线程2write种子1, 线程3删索引age -> 检测：种子012所有数据都应被读到，一致性， age索引被删除。  
 这里的测试也可以加入delete，或不删索引age检测age的一致性，具体见注释。  
 
-至此，上面的流程基本覆盖了我们数据库的每个基础功能之间的并发。
+至此，上面的流程基本覆盖了我们数据库的每个基础功能之间的并发。  
+![alt text](pics/parallel.png)
 
 #### 3.1.2 恢复测试
 相关代码在`recover_test.cc`中   
@@ -640,7 +642,8 @@ TestWrite（在之前基础上并发所有，并加入write）：创索引addres
 TestNormalRecover：创索引、批量写、此时之前测试都检测过能被读到 -> delete db -> 重新open -> 读数据、索引查（之前写入的数据仍能被读到）。  
 
 TestParalRecover**该测试比较特别，需要运行两次**：创索引 -> 并发：线程0批量写，线程1write，线程2delete，线程3 在单条插入后，deletedb。线程3导致了其他线程错误，测试会终止（模拟数据库崩溃），这会导致各线程在各种奇怪的时间点崩溃。此时注释掉上半部分代码，运行下半部分：单条写入能被读到，并检测一致性。  
-这里我们运行了几十次，前半部分的崩溃报错有多种，但后半部分的运行都是成功的。同时也追踪了恢复的运行过程，确实有数据从metadb中被正确解析。      
+这里我们运行了几十次，前半部分的崩溃报错有多种，但后半部分的运行都是成功的。同时也追踪了恢复的运行过程，确实有数据从metadb中被正确解析。     
+![alt text](pics/reover.png) 
 
 ### 3.2 性能测试、分析、优化
 
@@ -666,7 +669,7 @@ TestParalRecover**该测试比较特别，需要运行两次**：创索引 ->
     "WriteSeqWhileIndependentCCD,"      //在不断创建删除索引的情况下，顺序写与创删索引无关的数据
     "WriteSeqWhileCCD,"                 //在不断创建删除索引的情况下，顺序写与创删索引有关的数据
 ```
-通过上述新增加的benchmark，可以更加全面的了解增加了新功能后的，各个常见使用场景下的FieldDB的性能指标。各个benchmark的具体实现可以在`/becnmarks/db_becnh_FieldDB.cc`中找到。
+通过上述新增加的benchmark，可以更加全面的了解增加了新功能后的，各个常见使用场景下的FieldDB的性能指标。各个benchmark的具体实现可以在`/benchmarks/db_becnh_FieldDB.cc`中找到。
 
 为了能够进一步的定位性能瓶颈，我们对于操作的关键路径进行了层次化的插桩分析，实现更加精准的性能测量。根据外部测量得到的数据，相较于leveldb，对于读性能，FieldDB几乎没有影响，但是对于写性能，FieldDB性能有所下降，因此我们着重使用插桩分析了写入的关键路径。由于所收集的数据如下：
 ```c++
@@ -745,10 +748,12 @@ Status FieldDB::HandleRequest(Request &req, const WriteOptions &op) {
         WriteBatch KVBatch,IndexBatch,MetaBatch;
         SliceHashSet batchKeySet;
         Status status;
+    }
+}
 /************************************************************************/
 ```
 
-#### 3.2.2 性能分析与优化（需要加上相关的性能分析结果）
+#### 3.2.2 性能分析与优化
 
 通过外部测量和内部测量，我们定位到了许多的值得优化的点，并进行迭代，下面将对于两个比较显著的点进行阐述：
 
@@ -763,26 +768,70 @@ Status FieldDB::HandleRequest(Request &req, const WriteOptions &op) {
 基于上述的考量，我们通过几轮的commit，将`request`内部的数据结构、相关辅助数据结构以及实现方式全部尽可能的使用`Slice`替换`std::string`。经过测试，我们发现性能确实有所提高。
 
 
-#### 3.2.3 最终版本的性能分析（草稿）
-
-1. 对于leveldb本身的一些分析（着重于多线程性能方面）
-
-2. 对于FieldDB的分析
-
-1） 所有涉及读取性能的：和原版leveldb相比，几乎没有任何的损耗，还是非常好的
-2） 常规的写入性能：有所下降，但是由于是因为需要增加读操作，无法避免
-3） 对于创删索引：总体态度是虽然没有比较对象，但是总体可以接受
-4） 对于创删索引和写并发：如果是无关的，那么还是保持了高吞吐；如果是相关的，那么不得不受限于创删索引
+#### 3.2.3 最终版本的性能分析
+
+1. 对于leveldb本身的一些分析
+在对fielddb进行性能测试之前，我们首先运行了leveldb自带的db_bench对原版leveldb进行测试。单线程的测试结果总体上符合预期，但是对多线程并发写的测试结果有一些困惑：双线程相比单线程的各种写性能降低了一倍多，四线程再继续降低。考虑到leveldb的写是通过维护写队列、合并writebatch写完成，理论上并发的锁竞争只在写队列，是非常小的。起初我们以为是因为db_bench的数据量随线程翻倍而翻倍，导致了后台合并增加，影响了性能，但修改总数据量为一致后，并没有改变测试结果。  
+单线程  
+![alt text](pics/level单.png)
+双线程  
+![alt text](pics/level双.png)
+四线程  
+![alt text](pics/level四.png)
+
+最后经过多个方面的尝试，我们发现问题的出处。原本的db_bench中所有的写，默认都是每个batch数据量为1。如果扩大了每个batch到1000（总数据量不变），也就是fillbatch测试，多线程这一因素不会影响到性能。  
+![alt text](pics/fillbatch.png)
+从这一结果倒推可能的原因，我们认为主要问题在于如果每个write的batch过小，实际处理速度过快，使得性能的瓶颈处在了写队列竞争上，而合并写这一策略并没有实际产生效果。我们使用了一个小尝试印证了这一推测：直接对write函数开头使用一把全局互斥锁，对写进行同步。尝试结果是，在原本的batch=1测试中，复杂的写队列策略甚至性能不如直接上全局锁，而随着batch的扩大，写队列策略的性能优势体现了出来，逐渐超过全局锁方法。下面是两种方式的一些比较，测量了顺序写的情况，实验数据取五次平均值：    
+双线程情况下，batchsize对性能的影响：  
+![alt text](pics/q&m_bsize.png)
+
+batchsize=1000下，线程数对性能的影响：    
+![alt text](pics/queue&mutex.png)
+
+这一实验体现了leveldb写队列策略在不同情况下的优劣。而我们fielddb的请求队列策略和这个基本一致，性能使用场景具有相似性。  
+
+2. 对于FieldDB的分析  
+单线程  
+![alt text](pics/field单.png)  
+双线程  
+![alt text](pics/field双.png)
+1） 所有涉及读取性能的：和原版leveldb相比，损耗非常少（一个必要的字段解析步骤），还是非常好的  
+2） 常规的写入性能：有所下降，但是由于需要支持索引功能，一些额外的开销无法避免（例如先读一遍，并发控制，一致性维护）。fillbatch的测试，基于我们合并请求和一段请求只处理一次同名key的算法，多线程性能甚至比单线程能够提高许多    
+![alt text](pics/f_bsize.png)  
+![alt text](pics/f_thread.png)   
+其中单线程fillbatch差异比较明显。这里面的主要原因，一是因为leveldb本身这方面性能就非常优秀，二是因为在有索引功能的情况下，为了避免之前提到的问题，我们处理batch实际上还是需要把里面的每一条数据拆分出来，分别创建请求处理（而不是直接批量写入）。  
+这也反映在batchsize图中，我们的性能上升速率不如leveldb。但同样可观的上升速率意味着，我们的请求处理算法是有一定效果的。  
+3） 对于创删索引：没有比较对象，但是总体可以接受  
+4） 对于创删索引和写并发：如果是无关的，那么还是保持了高吞吐；如果是相关的，那么不得不受限于创删索引。考虑到数据库的创删索引请求还是比较少的（不太可能出现我们测试中，不停并发创删索引和写入的情况），一定的性能牺牲可以接受
 
 ## 4. 问题与解决
+### 设计层面
+1. 我们对并发的写入请求进行了合并，但在测试中发现了一个问题：之前提到，putfield和delete都需要先读一次原来的数据，但他们读不到合并在一起的请求中，之前的那个数据。这就导致了不一致（e.g. 将对于同一个key的putfield和delete请求合并，处理putfield时本次处理要写kv和index，处理delete时先读，发现数据库原来的数据中字段没有索引，于是删kv但没有删index）。我们的解决方式是，对于并发的写入只处理第一个相同的key。这同样提高了处理请求的效率。  
 
-1. 包装一层性能减半？
-
-2. 
+### 一些调试较久的bug
+1. 测试部分srand、全局set多线程问题。  
+2. destroydb是全局的函数，而fielddb重新实现了一次。但在实际使用时忘记加fielddb的命名空间，导致调用了leveldb的destroy，而fielddb数据库一直没有正确删除。  
+3. 迭代器使用后忘记delete，导致版本一直没有unref。  
+4. 性能测试中创建索引时间慢于读，如果并发一个读和创会把创建的时间统计入读的时间。最后改为读线程一直循环读，直到创建完成后通知该线程结束。    
 
 ## 5. 潜在优化点
 1. 使用一些高性能并发设计模式，如reactor来优化多线程写入时由于锁竞争导致的性能问题
 2. 采用一些高性能的库，如dpdk等
 3. 使用一些基于polling的请求处理手段等
-4. 对于各个log进行合并，减少写放大
+4. 对于各个log进行合并，减少写放大  
+5. `GetHandleInterval`中选择一段request时，设置一个上限（综合考量max_batchsize和索引写入开销），和子数据库的批量写对齐。  
+6. 创删索引时会先产生中间结果，再向indexdb批量写。设置一个单次写的上限，分批次写入中间结果。  
+7. 涵盖复杂的数据库故障问题，比如硬件故障、恢复文件丢失等。  
+
 ## 6. 分工
+ 功能 | 完成日期 | 分工 
+:------|:---------|:------
+value序列化、lab1功能实现|11.19|李度
+fieldDb接口框架|11.25|陈胤遒
+lab1整体+测试|11.30|李度、陈胤遒、高宇菲
+fieldDb功能实现（没有并发和恢复）|12.10|李度、陈胤遒
+并发框架|12.15|陈胤遒
+lab2测试、并发完成|12.20|李度
+恢复|12.25|李度、陈胤遒
+整体系统整合+测试|12.28|李度、陈胤遒、高宇菲
+性能测试|1.1|李度、陈胤遒、高宇菲

benchmarks/db_bench.cc

@@ -45,6 +45,7 @@
 //      sstables    -- Print sstable info
 //      heapprofile -- Dump a heap profile (if supported by this port)
 static const char* FLAGS_benchmarks =
+    "fillbatch,"
     "fillseq,"
     "fillsync,"
     "fillrandom,"
@@ -582,6 +583,7 @@ class Benchmark {
         if (num_ < 1) num_ = 1;
       } else if (name == Slice("fillseq")) {
         fresh_db = true;
+        // entries_per_batch_ = 1000;
         method = &Benchmark::WriteSeq;
       } else if (name == Slice("fillbatch")) {
         fresh_db = true;

benchmarks/db_bench_FieldDB.cc

@@ -50,6 +50,7 @@ using namespace fielddb;
 //      sstables    -- Print sstable info
 //      heapprofile -- Dump a heap profile (if supported by this port)
 static const char* FLAGS_benchmarks =
+    "fillbatch,"
     "fillseq,"
     "fillsync,"
     "fillrandom,"
@@ -356,8 +357,8 @@ class Stats {
     }
     AppendWithSpace(&extra, message_);
 
-    std::fprintf(stdout, "%-12s : %11.3f micros/op(%10d);%s%s\n",
-                 name.ToString().c_str(), seconds_ * 1e6 / done_,done_,
+    std::fprintf(stdout, "%-12s : %11.3f micros/op;%s%s\n",
+                 name.ToString().c_str(), seconds_ * 1e6 / done_,
                  (extra.empty() ? "" : " "), extra.c_str());
     if (FLAGS_histogram) {
       std::fprintf(stdout, "Microseconds per op:\n%s\n",
@@ -811,9 +812,9 @@ class Benchmark {
     }
     shared.mu.Unlock();
 
-    for(int i = 0; i < n; i++) {
-      arg[i].thread->stats.Report(name);
-    }
+    // for(int i = 0; i < n; i++) {
+    //   arg[i].thread->stats.Report(name);
+    // }
 
     for (int i = 1; i < n; i++) {
       arg[0].thread->stats.Merge(arg[i].thread->stats);

fielddb/field_db.h

@@ -145,7 +145,7 @@ private:
 //             std::fflush(stdout);
 //         }
 //     }
-// };
+};
 
 Status DestroyDB(const std::string& name,
                                 const Options& options);