【注】本文参考了sparkliang的专栏Leveldb源码分析--3并进行了一定的重组和排版

经过上一篇文章的分析我们队leveldb的插入流程有了一定的认识,而该文设计最多的又是Batch的概念。这篇文章本来应该顺理成章的介绍Batch相关流程和结构了,但是Batch涉及到了一些编码和Key相关的概念,所以我觉得应该先理清这方面的概念有助于大家更容易理解后面的内容。

在dbformat.h/cc文件中我们首先看到的是

typedef uint64_t SequenceNumber;
struct ParsedInternalKey {
Slice user_key;
SequenceNumber sequence;
ValueType type;
...
};

而InternalKey只包含了一个string类型的对象,但是我们可以从其构造函数可以得出其主要由ParsedInternalKey的三个字段编码而来

user_key (string) | sequence ( byte) | value_type ( byte)

由此可sequence number大小是7 byte,sequence number是所有基于op log系统的关键数据,它唯一指定了不同操作的时间顺序。

把user key放到前面的原因是,这样对同一个user key的操作就可以按照sequence number顺序连续存放了,这样在后继的Compaction过程中就可以容易的对相同Key的操作进行合并了。另外用户可以为user key定制比较函数,系统默认是字节序的。

另外在Memtable的查询时又涉及到了LookupKey,它也是由User Key和Sequence Number组合而成的,从其构造函数:LookupKey(const Slice& user_key, SequenceNumber s)中分析出LookupKey的格式为:

Size (int32变长)| User key (string) | sequence number ( byte) | value type ( byte)

而LookupKey又有几个函数

// Return a key suitable for lookup in a MemTable.
Slice memtable_key() const { return Slice(start_, end_ - start_); }
// Return an internal key (suitable for passing to an internal iterator)
Slice internal_key() const { return Slice(kstart_, end_ - kstart_); }
// Return the user key
Slice user_key() const { return Slice(kstart_, end_ - kstart_ - ); }

memtable_key是在查找过程中传递给SkipList的Comparator进行查找比较的时候用的,前面提到过目前默认的Comparator实现是会将其中的User key抽取出来按照字节序进行比较。

在这些key的组成和编码过程中我们又接触到了一些leveldb 的内部编码方式,比如Varint32(int32变长)、Fixed32等,具体编码方式在coding.cc中,这些编码方式都是根据Google的protobuffer的来的。这个协议在Google内部的数据传输中得到了广泛的使用,另外在一些电信和移动通信领域也得到了一些借鉴和发展。如果对其具体的实现细节感兴趣,可以参见https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overview

leveldb源码分析--Key结构的更多相关文章

  1. leveldb源码分析--SSTable之block

    在SSTable中主要存储数据的地方是data block,block_builder就是这个专门进行block的组织的地方,我们来详细看看其中的内容,其主要有Add,Finish和CurrentSi ...

  2. leveldb源码分析--WriteBatch

    从[leveldb源码分析--插入删除流程]和WriteBatch其名我们就很轻易的知道,这个是leveldb内部的一个批量写的结构,在leveldb为了提高插入和删除的效率,在其插入过程中都采用了批 ...

  3. Leveldb源码分析--1

    coming from http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/8567602 [前言:看了一点oceanbase,没有意志力继续坚持下去了,暂 ...

  4. LevelDB源码分析--Cache及Get查找流程

    本打算接下来分析version相关的概念,但是在准备的过程中看到了VersionSet的table_cache_这个变量才想起还有这样一个模块尚未分析,经过权衡觉得leveldb的version相对C ...

  5. leveldb源码分析--日志

    我们知道在一个数据库系统中为了保证数据的可靠性,我们都会记录对系统的操作日志.日志的功能就是用来在系统down掉的时候对数据进行恢复,所以日志系统对一个要求可靠性的存储系统是极其重要的.接下来我们分析 ...

  6. leveldb源码分析之Slice

    转自:http://luodw.cc/2015/10/15/leveldb-02/ leveldb和redis这样的优秀开源框架都没有使用C++自带的字符串string,redis自己写了个sds,l ...

  7. leveldb源码分析--SSTable之TableBuilder

    上一篇文章讲述了SSTable的格式以后,本文结合源码解析SSTable是如何生成的. void TableBuilder::Add(const Slice& key, const Slice ...

  8. leveldb源码分析--Comparator

    既然leveldb是一个按Key序组织的LSM-Tree实现,那么对于Key的比较就是非常之重要了,这个Key的比较在leveldb中是Comparator的形式出现的.我们首先来看看Comparat ...

  9. leveldb源码分析之内存池Arena

    转自:http://luodw.cc/2015/10/15/leveldb-04/ 这篇博客主要讲解下leveldb内存池,内存池很多地方都有用到,像linux内核也有个内存池.内存池的存在主要就是减 ...

随机推荐

  1. docker “no space left on device”问题定位解决

    在paas环境上使用docker加载镜像的时候出现了如下问题 第一反应应该是存储镜像的路径磁盘满了 docker info查看docker的根路径,可以看到为/opt/docker: 查看/opt/d ...

  2. ThreadPool线程池的关注点

    public class TestThreadPool { //线程池维护线程的最少数量 private static final int COREPOOLSIZE = 2; //线程池维护线程的最大 ...

  3. 使用signtool.exe来验证程序的数字签名是否成功(命令行)

    signtool.exe是微软提供的数字签名工具,使用如下 signtool verify /pa YourApplicationName

  4. 开发小技巧1——Logger

    开发小技巧1——Logger 在项目中加入静态Logger类,用于捕获并记录程序的进度.错误信息:   public static class Logger { public static void ...

  5. 【LeetCode题解】237_删除链表中的节点

    目录 237_删除链表中的节点 描述 解法 思路 Java 实现 Python 实现 237_删除链表中的节点 描述 请编写一个函数,使其可以删除某个链表中给定的(非末尾)节点,你将只被给定要求被删除 ...

  6. SpringMVC 使用 RESTful 架构实现 CRUD 操作

    软件152 余建强 源码下载:http://download.csdn.net/detail/qq_35318576/9826210 1 使用框架 SpringMVC.Maven.Ajax.JSTL. ...

  7. 利用OpenCV检测手掌(palm)和拳头(fist)

    思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist,之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组,满足 ...

  8. [转]ASP.NET MVC4中@model使用多个类型实例的方法

    本文转自:http://blog.csdn.net/hulihui/article/details/48199897 有时需要在ASP.NET MVC4的视图的@model中使用多个类型的实例,.NE ...

  9. 转载:sql用逗号连接多张表对应哪个join?

    http://blog.csdn.net/huanghanqian/article/details/52847835 四种join的区别已老生常谈: INNER JOIN(也可简写为JOIN): 如果 ...

  10. Spark你需要知道这些

    谈到 Spark,我们总是强调它比 Hadoop 更高效.为什么它可以更高效呢?是因为它优先使用内存存储?还是因为它拥有比 MapReduce 更简单高效的计算模型? 与 Hadoop 作业的区别 我 ...