【存储】lotusdb的原理及实现

最近看了lotusdb的源码。lotusdb是一个golang实现的嵌入式的持久化kv存储。

从整体设计上看，lotusdb采用了类似LSM树的架构，并采用了针对SSD的优化，将key和value分开存储。在此基础上，lotusdb将LSM树中存储key的SST使用B+树或者hash table的索引替换。lotusdb作者认为该设计消除了多级SST带来的读放大问题，使lotusdb的读性能更加稳定。这确实没有问题，这样的设计使lotusdb平衡了B+树和LSM树的缺点，同时也平衡了两者的优点，使得lotusdb变得中庸。（中庸不一定不好，实际生产的效果如何还是要看在具体场景下的性能数据）另外，lotusdb还有几个缺陷：

• 目前并没有提供范围查询的接口；
• 没有事务的保证；
• 在容灾恢复方面有所缺陷；
  总的来说，博主认为lotusdb还是一个相对比较稚嫩但挺有意思的项目，如果感兴趣，不妨一读。

文章目录

• 整体架构
• • 写入流程
  • 后台flush
  • 读取流程
  • 压缩
• 实现原理
• 具体实现
• • Index
  • • B+树
    • [Hash table](#Hash table)
  • 容灾恢复
• 总结

整体架构

lotusdb的整体架构图如下。lotusdb通过memtable的来缓存用户的写入。其维护多个memtable，最新的一个为active memtable，可以写入；其余为immutable memtable，只读。memtable将写入的key和value维护在内存中的跳表中，并通过wal来保证持久性。immutable memtable会定期的在后台刷入持久化存储。

lotusdb采用了针对ssd的优化，将key和value分开存储。key存储在Index中，value存储在value log中。value log比较简单，是多分片的wal；key的部分，Index为接口，lotusdb中没有提供经典LSM树中多层级SST的实现，只提供了B+树(boltdb)和hash table的实现。

写入流程

写入时，将数据写入active memtable即可返回。memtable由wal和内存态的跳表组成。写入时先将数据写入wal，以保证数据的持久性，再将数据插入跳表。active memtable数据满了后，会创建新的memtable，并将当前active memtable转变为immutable memtable，在后台刷入持久化存储。

后台flush

active memtable在写满以后会转变为immutable memtable，并在后台刷入。首先会将对应表中的内容写入value log。value log的实现比较简单，采用多分片的wal，所以value log的写入为批量的追加写。在value log写入完成后，得到key及对应的值在vlaue log中的位置，将key和position的键值对写入Index。对于Index的写入，无论是B+树还是hash表，这里的写入都是批量的随机写。

LSM树的设计就是通过牺牲读性能来提升写性能。lotus的这一揉杂了B+树和LSM树，其读取性能会比LSM好，但会比B+树差；写入性能会比B+树好，但是会比LSM树差(单纯从设计上分析，实际效果得看具体场景下的数据)。这就是文章开头提到的，会使lotusdb变得中庸。当然中庸并不是个贬义词。

读取流程

在读取时，会依次读取memtable。如果获取到数据则直接返回，否则去查询Index，根据postion信息去value log中获取值并返回。

压缩

在LSM树中，多级SST的设计保证了批量追加写来优化写入性能，但同时带来了读放大和冗余数据的问题。除此之外，SST的compact也是一个复杂度比较高的问题。第一是后台的compact会极大的影响性能，博主曾经就遇到过因为es后台compact消耗大量资源导致写入超时的问题。另一个是compact本身的实现复杂度就相对较高，基于LSM的存储有各种不同的compact策略，感兴趣可以自己去查阅，这里不做展开。

在lotusdb中，Index没有提供SST的实现，而是提供了B+树或者hash table的实现，所以key的部分不需要考虑compact。但是value log的是完全追加写，还是需要compact来消除冗余数据。目前lotusdb仅是提供了compact方法供上层调用，但是没有提供具体的compact策略，这对上层来说是不够友好的。

实现原理

原理部分，主要基于WiscKey: Separating Keys from Values
in SSD-conscious Storage，会单独开一篇进行讲解。

具体实现

lotusdb的主要实现如下。和整体架构部分介绍的一样，主要有三大部分组成：

• memtables。分为active memtable和immutable memtable。
• index。实现Index接口的索引，目前lotusdb提供了B+树和hash table的实现，用来存储key以及对应value在value log中的位置。
• vlog。用来存储实际的值。

type DB struct {
    activeMem *memtable      // Active memtable for writing.
    immuMems  []*memtable    // Immutable memtables, waiting to be flushed to disk.
    index     Index          // index is multi-partition indexes to store key and chunk position.
    vlog      *valueLog      // vlog is the value log.
    fileLock  *flock.Flock   // fileLock to prevent multiple processes from using the same database directory.
    flushChan chan *memtable // flushChan is used to notify the flush goroutine to flush memtable to disk.
    flushLock sync.Mutex     // flushLock is to prevent flush running while compaction doesn't occur
    mu        sync.RWMutex
    closed    bool
    options   Options
    batchPool sync.Pool // batchPool is a pool of batch, to reduce the cost of memory allocation.
}

Index

Index接口定义如下。上面也多次提到了，对于Index，lotus提供了B+树和hash table的实现。

type Index interface {
    // PutBatch put batch records to index
    PutBatch([]*KeyPosition) error

    // Get chunk position by key
    Get([]byte) (*KeyPosition, error)

    // DeleteBatch delete batch records from index
    DeleteBatch([][]byte) error

    // Sync sync index data to disk
    Sync() error

    // Close index
    Close() error
}

B+树

B+树的实现如下，可以看到其底层采用了多个blotdb来实现。

关于boltdb，前面我们介绍过，这里就不多介绍，可以参见【存储】etcd的存储是如何实现的(3)-blotdb。

// BPTree is the BoltDB index implementation.
type BPTree struct {
    options indexOptions
    trees   []*bbolt.DB
}

Hash table

Hash table的实现同样采用了多个分片的hash表。

type HashTable struct {
    options indexOptions
    tables  []*diskhash.Table
}

hash表的实现如下。

该hash表要求value的长度固定，所以适应的场景有限，大多数适合来防止metadata等。每个hash表持有两个文件，分布为primary file和overflow file。其中主要的数据结构为bucket，每个bucket中含有31个slot及一个offset，slot中存储了key及value，offset指向overflow的bucket来解决hash冲突的问题。

• 读取时，首先根据key来得到primary file中的bucket的index，根据index可以计算出该bucket的offset(每个bucket大小固定)。然后遍历该bucket中的slot，如果没有匹配，则根据offset继续遍历overflow bucket，直到匹配或者遍历结束。
• 写入时，同样根据key来得到primary file中bucket的offset，遍历该bucket及其overflow bucket中的slot，找到匹配的slot或者空的slot。如果有匹配的slot，则进行update，如果有空的slot，则进行insert。如果既没有匹配的slot，也没有空的slot，则会创建新的overflow bucket并进行写入。
• 每次写入成功后，会根据load factor来判断是否需要分裂。如果当前负载大于load factor，则会在primary中创建新的bucket并进行rebalance。

容灾恢复

博主认为lotusdb作为一个持久化存储，最有问题的地方在于其容灾恢复方面。

• 下面是后台刷新的过程，可以看到当flushMemtable方法出错中断，也就是一个immutable写入index和vlog出错了，并没有做任何的补救措施。而是继续刷新过程，这个过程就可能会导致数据的丢失。

func (db *DB) listenMemtableFlush() {
    sig := make(chan os.Signal, 1)
    signal.Notify(sig, os.Interrupt, syscall.SIGHUP, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM, syscall.SIGQUIT)
    for {
       select {
       case table := <-db.flushChan:
          db.flushMemtable(table)
       case <-sig:
          return
       }
    }
}

func (db *DB) flushMemtable(table *memtable) {
    db.flushLock.Lock()
    sklIter := table.skl.NewIterator()
    var deletedKeys [][]byte
    var logRecords []*ValueLogRecord

    // iterate all records in memtable, divide them into deleted keys and log records
    for sklIter.SeekToFirst(); sklIter.Valid(); sklIter.Next() {
       key, valueStruct := y.ParseKey(sklIter.Key()), sklIter.Value()
       if valueStruct.Meta == LogRecordDeleted {
          deletedKeys = append(deletedKeys, key)
       } else {
          logRecord := ValueLogRecord{key: key, value: valueStruct.Value}
          logRecords = append(logRecords, &logRecord)
       }
    }
    _ = sklIter.Close()

    // write to value log, get the positions of keys
    keyPos, err := db.vlog.writeBatch(logRecords)
    if err != nil {
       log.Println("vlog writeBatch failed:", err)
       db.flushLock.Unlock()
       return
    }

    // sync the value log
    if err := db.vlog.sync(); err != nil {
       log.Println("vlog sync failed:", err)
       db.flushLock.Unlock()
       return
    }

    // write all keys and positions to index
    if err := db.index.PutBatch(keyPos); err != nil {
       log.Println("index PutBatch failed:", err)
       db.flushLock.Unlock()
       return
    }
    // delete the deleted keys from index
    if err := db.index.DeleteBatch(deletedKeys); err != nil {
       log.Println("index DeleteBatch failed:", err)
       db.flushLock.Unlock()
       return
    }
    // sync the index
    if err := db.index.Sync(); err != nil {
       log.Println("index sync failed:", err)
       db.flushLock.Unlock()
       return
    }

    // delete the wal
    if err := table.deleteWAl(); err != nil {
       log.Println("delete wal failed:", err)
       db.flushLock.Unlock()
       return
    }

    // delete old memtable kept in memory
    db.mu.Lock()
    if len(db.immuMems) == 1 {
       db.immuMems = db.immuMems[:0]
    } else {
       db.immuMems = db.immuMems[1:]
    }
    db.mu.Unlock()

    db.flushLock.Unlock()
}

总结

就如文章开始所讲，博主认为lotusdb还是一个相对比较稚嫩但挺有意思的项目，能够反映出作者的一些有意思的想法。其中的问题，随着迭代也会慢慢完善。

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如果觉得本文对您有帮助，可以请博主喝杯咖啡～