LevelDB源码之三SSTable，leveldbsstable
上一节提到的MemTable是内存表，而当内存表增长到一定程度时(memtable.size> Options::write_buffer_size)，会将当前的MemTable数据持久化(LevelDB中实际有两份MemTable，后面LevelDB数据库备忘时会讲)。持久化的文件(sst文件)称之为Table，LevelDB中的Table分为不同的层级，当前版本的最大层级为7(0-6),table中level0的数据最新，level6的数据最旧。
Compaction动作负责触发内存表到SSTable的转换，LOG恢复时也会执行，这里不关心Compaction或恢复的任何细节，后面会单独备忘。
LevelDB通过BuildTable方法完成SSTable的构建，其创建SSTable文件并将memtable中的记录依次写入文件。BuildTable带了一个输出参数，FileMetaData：
1 struct FileMetaData {
2 int refs;
3 int allowed_seeks; // Seeks allowed until compaction
4 uint64_t number;
5 uint64_t file_size; // File size in bytes
6 InternalKey smallest; // Smallest internal key served by table
7 InternalKey largest; // Largest internal key served by table
8
9 FileMetaData() : refs(0), allowed_seeks(1 << 30), file_size(0) { }
10 };
number为一个递增的序号，用于创建文件名，allowed_seeks作者有提到，是当前文件在Compaction到下一级之前允许Seek的次数，这个次数和文件大小相关，文件越大，Compaction之前允许Seek的次数越多，这个Version备忘时也会提。
BuildTable方法中真正做事的时TableBuilder，通过调用Add方法将所有记录添加到数据表中，完成SSTable创建。
TableBuilder主要做了如下几件事：
创建Index Block：用于Data Block的快速定位
将数据分为一个个的Data Block
如文件需要压缩，执行压缩动作
依次写入Data Block、Meta Block、Index Block、Footer Block，形成完整的SSTable文件结构
其中阶段1-3由Add方法完成，阶段4由Finish方法完成，先来看Add方法：
1 void TableBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) {
2 Rep* r = rep_;
3 assert(!r->closed);
4 if (!ok()) return;
5 if (r->num_entries > 0) {
6 assert(r->options.comparator->Compare(key, Slice(r->last_key)) > 0);
7 }
8
9 //Index Block：Data Block的索引元数据。
10 if (r->pending_index_entry) {
11 assert(r->data_block.empty());
12 r->options.comparator->FindShortestSeparator(&r->last_key, key);
13 std::string handle_encoding;
14 r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding);
15 r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding));
16 r->pending_index_entry = false;
17 }
18
19 r->last_key.assign(key.data(), key.size());
20 r->num_entries++;
21 r->data_block.Add(key, value);
22
23 const size_t estimated_block_size = r->data_block.CurrentSizeEstimate();
24 if (estimated_block_size >= r->options.block_size) {
25 Flush(); //超过单数据块大小，写入文件。
26 }
27 }
Add方法创建Data Block、IndexBlock，DataBlcok通过Flush刷入磁盘文件。
再来看Finish方法：
1 Status TableBuilder::Finish() {
2 //Data Block
3 Rep* r = rep_;
4 Flush();
5
6 assert(!r->closed);
7 r->closed = true;
8
9 //Meta Block
10 BlockHandle metaindex_block_handle;
11 BlockHandle index_block_handle;
12 if (ok())
13 {
14 BlockBuilder meta_index_block(&r->options);
15 // TODO(postrelease): Add stats and other meta blocks
16 WriteBlock(&meta_index_block, &metaindex_block_handle);
17 }
18
19 //Index Block
20 if (ok()) {
21 if (r->pending_index_entry) {
22 r->options.comparator->FindShortSuccessor(&r->last_key);
23 std::string handle_encoding;
24 r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding);
25 r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding));
26 r->pending_index_entry = false;
27 }
28 WriteBlock(&r->index_block, &index_block_handle);
29 }
30
31 //Footer
32 if (ok())
33 {
34 Footer footer;
35 footer.set_metaindex_handle(metaindex_block_handle); //
36 footer.set_index_handle(index_block_handle);
37 std::string footer_encoding;
38 footer.EncodeTo(&footer_encoding);
39 r->status = r->file->Append(footer_encoding);
40 if (r->status.ok()) {
41 r->offset += footer_encoding.size();
42 }
43 }
44 return r->status;
45 }
Finish依次写入：尚未写入的最后一块Data Block及Meta Block、Index Block、Footer。Meta Block暂未使用，Footer则保存了meta block、index block的位置信息。
Block
Data Block、Meta Block、Index Block是业务划分，分别代表用户数据块、元数据块及用户数据索引块。其存储格式均为Block结构：
Record代表一条数据，蓝色及红色部分(统一称作”重启点”)为附加信息，而这些是做什么的呢？两点：性能优化、节省空间。
我们先来看Restart列表的构建逻辑：
1 void BlockBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) {
2 Slice last_key_piece(last_key_);
3 ......
4 size_t shared = 0;
5 if (counter_ < options_->block_restart_interval) {
6 // See how much sharing to do with previous string
7 const size_t min_length = std::min(last_key_piece.size(), key.size());
8 while ((shared < min_length) && (last_key_piece[shared] == key[shared])) {
9 shared++;
10 }
11 }
12 else { //restart时保存完整的key值
13 // Restart compression
14 restarts_.push_back(buffer_.size());
15 counter_ = 0;
16 }
17 const size_t non_shared = key.size() - shared;
18
19 //Record信息
20 // shared size | no shared size | value size | no shared key data | value data
21 // Add "<shared><non_shared><value_size>" to buffer_
22 PutVarint32(&buffer_, shared);
23 PutVarint32(&buffer_, non_shared);
24 PutVarint32(&buffer_, value.size());
25 // Add string delta to buffer_ followed by value
26 buffer_.append(key.data() + shared, non_shared);
27 buffer_.append(value.data(), value.size());
28
29 // Update state
30 last_key_.resize(shared);
31 last_key_.append(key.data() + shared, non_shared);
32 assert(Slice(last_key_) == key);
33 counter_++;
34 }
每隔一定间隔(block_restart_interval)Record就会创建一个新的重启点，重启点内容为当前block的大小，即重启点在block内的偏移。
每当添加一个新的重启点时，重启点指向位置的Record中一定保存了完整的key值(shared size = 0),随后的Record中保存的key值仅为和上一个Record的差异值。因为Key在Block中是有序排列的，所以相邻key值重叠区域节省的空间还是非常可观的。
基于上述实现，问题来了：当需要定位一条记录时，因为record中key的信息是不完整的，仅包含了和上一条的差异项，但上一条记录本身也只包含了和再上一条的差异项，那么定位一条记录时如何做key比较？如果需要一直向上查找完成key值拼接，性能上会不会有损伤？
分析这个问题就要了解重启点的定位：Block的一级索引，SSTable的二级索引(Index Block是SSTable的一级索引)。本文将每个重启点记录位置所属的Record列表称为一个Restart Block
假设每条record记录的都是完整的key值时，从SSTable中查找一条记录的工作流如下：
根据Key值从Index Block中找到所属的Data Block
根据Key值从“重启点”列表中找到所属的Restart Block，从Restart Block的起始位置进行key值比较，找到正确的记录。
在上述流程中，我们必定会先找到一个Restart Point，随后进行key值比较，而Restart Point记录本身包含了完整的key值信息，后续key值均可基于此key得到。
Restart列表本身做为索引，提升了查找性能，而key值存储的小技巧又降低了空间使用率，在不损伤性能的情况小降低空间利用率，这是一个很好的例子。
即使这样，作者觉得还不够，空间利用率还可以进一步优化，并且不损伤任何读取数据的性能。
做法和Restart列表的做法类似，是在Index Block中，通过调用FindShortestSeparator / FindShortSuccessor方法实现。
1 // If *start < limit, changes *start to a short string in [start,limit). 2 // Simple comparator implementations may return with *start unchanged, 3 // i.e., an implementation of this method that does nothing is correct. 4 virtual void FindShortestSeparator(std::string* start, const Slice& limit) const = 0; 5 6 // Changes *key to a short string >= *key. 7 // Simple comparator implementations may return with *key unchanged, 8 // i.e., an implementation of this method that does nothing is correct. 9 virtual void FindShortSuccessor(std::string* key) const = 0;
FindShortestSeparator找到start、limit之间最短的key值，如“helloworld”和”hellozoomer”之间最短的key值可以是”hellox”。FindShortSuccessor则更极端，用于找到比key值大的最小key，如传入“helloworld”，返回的key值可能是“i”而已。