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这篇CFSDN的博客文章从0开始：500行代码实现 LSM 数据库由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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前言

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LSM-Tree 是很多 NoSQL 数据库引擎的底层实现，例如 LevelDB，Hbase 等。本文基于《数据密集型应用系统设计》中对 LSM-Tree 数据库的设计思路，结合代码实现完整地阐述了一个迷你数据库，核心代码 500 行左右，通过理论结合实践来更好地理解数据库的原理.

1、SSTable（排序字符串表）

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之前基于哈希索引实现了一个数据库，它的局限性是哈希表需要整个放入到内存，并且区间查询效率不高.

在哈希索引数据库的日志中，key 的存储顺序就是它的写入顺序，并且对于同一个 key 后出现的 key 优先于之前的 key，因此日志中的 key 顺序并不重要。这样的好处是写入很简单，但没有控制 key 重复带来的问题是浪费了存储空间，初始化加载的耗时会增加.

现在简单地改变一下日志的写入要求：要求写入的 key 有序，并且同一个 key 在一个日志中只能出现一次。这种日志就叫做 SSTable，相比哈希索引的日志有以下优点:

1）合并多个日志文件更加简单高效.

因为日志是有序的，所以可以用文件归并排序算法，即并发读取多个输入文件，比较每个文件的第一个 key，按照顺序拷贝到输出文件。如果有重复的 key，那就只保留最新的日志中的 key 的值，老的丢弃.

2）查询 key 时，不需要在内存中保存所有 key 的索引.

如下图所示，假设需要查找 handiwork，且内存中没有记录该 key 的位置，但因为 SSTable 是有序的，所以我们可以知道 handiwork 如果存在一定是在 handbag 和 handsome 的中间，然后从 handbag 开始扫描日志一直到 handsome 结束。这样的好处是有三个:

• 内存中只需要记录稀疏索引，减少了内存索引的大小。
• 查询操作不需要读取整个日志，减少了文件 IO。
• 可以支持区间查询。

2、构建和维护 SSTable

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我们知道写入时 key 会按照任意顺序出现，那么如何保证 SSTable 中的 key 是有序的呢？一个简单方便的方式就是先保存到内存的红黑树中，红黑树是有序的，然后再写入到日志文件里面.

存储引擎的基本工作流程如下:

• 当写入时，先将其添加到内存的红黑树中，这个内存中的树称为内存表。
• 当内存表大于某个阈值时，将其作为 SSTable 文件写入到磁盘，因为树是有序的，所以写磁盘的时候直接按顺序写入就行。为了避免内存表未写入文件时数据库崩溃，可以在保存到内存表的同时将数据也写入到另一个日志中（WAL），这样即使数据库崩溃也能从 WAL 中恢复。这个日志写入就类似哈希索引的日志，不需要保证顺序，因为是用来恢复数据的。
• 处理读请求时，首先尝试在内存表中查找 key，然后从新到旧依次查询 SSTable 日志，直到找到数据或者为空。
• 后台进程周期性地执行日志合并与压缩过程，丢弃掉已经被覆盖或删除的值。

以上的算法就是 LSM-Tree（基于日志结构的合并树 Log-Structured Merge-Tree） 的实现，基于合并和压缩排序文件原理的存储引擎通常就被称为 LSM 存储引擎，这也是 Hbase、LevelDB 等数据库的底层原理.

3、实现一个基于 LSM 的数据库

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前面我们已经知道了 LSM-Tree 的实现算法，在具体实现的时候还有很多设计的问题需要考虑，下面我挑一些关键设计进行分析.

1.内存表存储结构 。

内存表的 value 存储什么？直接存储原始数据吗？还是存储写命令（包括 set 和 rm ）？这是我们面临的第一个设计问题。这里我们先不做判断，先看下一个问题.

内存表达到一定大小之后就要写入到日志文件中持久化。这个过程如果直接禁写处理起来就很简单。但如果要保证内存表在写入文件的同时，还能正常处理读写请求呢?

一个解决思路是：在持久化内存表 A 的同时，可以将当前的内存表指针切换到新的内存表实例 B，此时我们要保证切换之后 A 是只读，只有 B 是可写的，否则我们无法保证内存表 A 持久化的过程是原子操作.

• get 请求：先查询 B，再查询 A，最后查 SSTable。
• set 请求：直接写入 A
• rm 请求：假设 rm 的 key1 只在 A 里面出现了，B 里面没有。这里如果内存表存储的是原始数据，那么 rm 请求是没法处理的，因为 A 是只读的，会导致 rm 失败。如果我们在内存表里面存储的是命令的话，这个问题就是可解的，在 B 里面写入 rm 命令，这样查询 key1 的时候在 B 里面就能查到 key1 已经被删除了。

因此，假设我们持久化内存表时做禁写，那么 value 是可以直接存储原始数据的，但是如果我们希望持久化内存表时不禁写，那么 value 值就必须要存储命令。我们肯定是要追求高性能不禁写的，所以 value 值需要保存的是命令， Hbase 也是这样设计的，背后的原因也是这个.

另外，当内存表已经超过阈值要持久化的时候，发现前一次持久化还没有做完，那么就需要等待前一次持久化完成才能进行本次持久化。换句话说，内存表持久化只能串行进行.

2.SSTable 的文件格式 。

为了实现高效的文件读取，我们需要好好设计一下文件格式.

以下是我设计的 SSTable 日志格式:

• 数据区：数据区主要是存储写入的命令，同时为了方便分段读取，是按照一定的数量大小分段的。
• 稀疏索引区：稀疏索引保存的是数据段每一段在文件中的位置索引，读取 SSTable 时候只会加载稀疏索引到内存，查询的时候根据稀疏索引加载对应数据段进行查询。
• 文件索引区：存储数据区域的位置。

以上的日志格式是迷你的实现，相比 Hbase 的日志格式是比较简单的，这样方便理解原理。同时我也使用了 JSON 格式写入文件，目的是方便阅读。而生产实现是效率优先的，为了节省存储会做压缩.

4、代码实现分析

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我写的代码实现在：TinyKvStore，下面分析一下关键的代码。代码比较多，也比较细碎，如果只关心原理的话可以跳过这部分，如果想了解代码实现可以继续往下读.

1.SSTable 。

内存表持久化 。

内存表持久化到 SSTable 就是把内存表的数据按照前面我们提到的日志格式写入到文件。对于 SSTable 来说，写入的数据就是数据命令，包括 set 和 rm，只要我们能知道 key 的最新命令是什么，就能知道 key 在数据库中的状态.

1. /** * 从内存表转化为ssTable * @param index */  private void initFromIndex(TreeMap< String, Command> index) {    try {        JSONObject partData = new JSONObject(true);        tableMetaInfo.setDataStart(tableFile.getFilePointer());        for (Command command : index.values()) {            //处理set命令            if (command instanceof SetCommand) {                SetCommand set = (SetCommand) command;                partData.put(set.getKey(), set);            }            //处理RM命令            if (command instanceof RmCommand) {                RmCommand rm = (RmCommand) command;                partData.put(rm.getKey(), rm);             }            //达到分段数量，开始写入数据段            if (partData.size() >= tableMetaInfo.getPartSize()) {                writeDataPart(partData);            }        }        //遍历完之后如果有剩余的数据（尾部数据不一定达到分段条件）写入文件        if (partData.size() > 0) {             writeDataPart(partData);        }        long dataPartLen = tableFile.getFilePointer() - tableMetaInfo.getDataStart();        tableMetaInfo.setDataLen(dataPartLen);        //保存稀疏索引        byte[] indexBytes = JSONObject.toJSONString(sparseIndex).getBytes(StandardCharsets.UTF_8);        tableMetaInfo.setIndexStart(tableFile.getFilePointer());        tableFile.write(indexBytes);        tableMetaInfo.setIndexLen(indexBytes.length);        LoggerUtil.debug(LOGGER, "[SsTable][initFromIndex][sparseIndex]: {}", sparseIndex);      //保存文件索引      tableMetaInfo.writeToFile(tableFile);      LoggerUtil.info(LOGGER, "[SsTable][initFromIndex]: {},{}", filePath, tableMetaInfo);    } catch (Throwable t) {         throw new RuntimeException(t);    }} 

写入的格式是基于读取倒推的，主要是为了方便读取。例如 tableMetaInfo 写入是从前往后写的，那么读取的时候就要从后往前读。这也是为什么 version 要放到最后写入，因为读取的时候是第一个读取到的，方便对日志格式做升级。这些 trick 如果没有动手尝试，光看是很难理解为什么这么干的.

1. /** * 把数据写入到文件中* @param file*/public void writeToFile(RandomAccessFile file) { try { file.writeLong(partSize); file.writeLong(dataStart); file.writeLong(dataLen); file.writeLong(indexStart); file.writeLong(indexLen); file.writeLong(version); } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); }}/*** 从文件中读取元信息，按照写入的顺序倒着读取出来* @param file* @return*/public static TableMetaInfo readFromFile(RandomAccessFile file) { try { TableMetaInfo tableMetaInfo = new TableMetaInfo(); long fileLen = file.length(); file.seek(fileLen - 8); tableMetaInfo.setVersion(file.readLong()); file.seek(fileLen - 8 * 2); tableMetaInfo.setIndexLen(file.readLong()); file.seek(fileLen - 8 * 3); tableMetaInfo.setIndexStart(file.readLong()); file.seek(fileLen - 8 * 4); tableMetaInfo.setDataLen(file.readLong()); file.seek(fileLen - 8 * 5); tableMetaInfo.setDataStart(file.readLong()); file.seek(fileLen - 8 * 6); tableMetaInfo.setPartSize(file.readLong()); return tableMetaInfo; } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); }} 

从文件中加载 SSTable 。

从文件中加载 SSTable 时只需要加载稀疏索引，这样能节省内存。数据区等查询的时候按需读取就行.

1. /** * 从文件中恢复ssTable到内存 */ private void restoreFromFile() { try { //先读取索引 TableMetaInfo tableMetaInfo = TableMetaInfo.readFromFile(tableFile); LoggerUtil.debug(LOGGER, "[SsTable][restoreFromFile][tableMetaInfo]: {}", tableMetaInfo); //读取稀疏索引 byte[] indexBytes = new byte[(int) tableMetaInfo.getIndexLen()]; tableFile.seek(tableMetaInfo.getIndexStart()); tableFile.read(indexBytes); String indexStr = new String(indexBytes, StandardCharsets.UTF_8); LoggerUtil.debug(LOGGER, "[SsTable][restoreFromFile][indexStr]: {}", indexStr); sparseIndex = JSONObject.parseObject(indexStr, new TypeReference< TreeMap< String, Position>>() { }); this.tableMetaInfo = tableMetaInfo; LoggerUtil.debug(LOGGER, "[SsTable][restoreFromFile][sparseIndex]: {}", sparseIndex); } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); } } 

SSTable 查询 。

从 SSTable 查询数据首先是要从稀疏索引中找到 key 所在的区间，找到区间之后根据索引记录的位置读取区间的数据，然后进行查询，如果有数据就返回，没有就返回 null.

1. /** * 从ssTable中查询数据 * @param key * @return */public Command query(String key) { try { LinkedList< Position> sparseKeyPositionList = new LinkedList<>(); Position lastSmallPosition = null; Position firstBigPosition = null; //从稀疏索引中找到最后一个小于key的位置，以及第一个大于key的位置 for (String k : sparseIndex.keySet()) { if (k.compareTo(key) <= 0) { lastSmallPosition = sparseIndex.get(k); } else { firstBigPosition = sparseIndex.get(k); break; } } if (lastSmallPosition != null) { sparseKeyPositionList.add(lastSmallPosition); } if (firstBigPosition != null) { sparseKeyPositionList.add(firstBigPosition); } if (sparseKeyPositionList.size() == 0) { return null; } LoggerUtil.debug(LOGGER, "[SsTable][restoreFromFile][sparseKeyPositionList]: {}", sparseKeyPositionList); Position firstKeyPosition = sparseKeyPositionList.getFirst(); Position lastKeyPosition = sparseKeyPositionList.getLast(); long start = 0; long len = 0; start = firstKeyPosition.getStart(); if (firstKeyPosition.equals(lastKeyPosition)) { len = firstKeyPosition.getLen(); } else { len = lastKeyPosition.getStart() + lastKeyPosition.getLen() - start; } //key如果存在必定位于区间内，所以只需要读取区间内的数据，减少io byte[] dataPart = new byte[(int) len]; tableFile.seek(start); tableFile.read(dataPart); int pStart = 0; //读取分区数据 for (Position position : sparseKeyPositionList) { JSONObject dataPartJson = JSONObject.parseObject(new String(dataPart, pStart, (int) position.getLen())); LoggerUtil.debug(LOGGER, "[SsTable][restoreFromFile][dataPartJson]: {}", dataPartJson); if (dataPartJson.containsKey(key)) { JSONObject value = dataPartJson.getJSONObject(key); return ConvertUtil.jsonToCommand(value); } pStart += (int) position.getLen(); } return null; } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); }} 

2.LsmKvStore 。

初始化加载 。

• dataDir：数据目录存储了日志数据，所以启动的时候需要从目录中读取之前的持久化数据。
• storeThreshold：持久化阈值，当内存表超过一定大小之后要进行持久化。
• partSize：SSTable 的数据分区阈值。
• indexLock：内存表的读写锁。
• ssTables：SSTable 的有序列表，按照从新到旧排序。
• wal：顺序写入日志，用于保存内存表的数据，用作数据恢复。

启动的过程很简单，就是加载数据配置，初始化内容，如果需要做数据恢复就将数据恢复到内存表.

1. /** * 初始化 * @param dataDir 数据目录 * @param storeThreshold 持久化阈值 * @param partSize 数据分区大小*/public LsmKvStore(String dataDir, int storeThreshold, int partSize) { try { this.dataDir = dataDir; this.storeThreshold = storeThreshold; this.partSize = partSize; this.indexLock = new ReentrantReadWriteLock(); File dir = new File(dataDir); File[] files = dir.listFiles(); ssTables = new LinkedList<>(); index = new TreeMap<>(); //目录为空无需加载ssTable if (files == null || files.length == 0) { walFile = new File(dataDir + WAL); wal = new RandomAccessFile(walFile, RW_MODE); return; } //从大到小加载ssTable TreeMap< Long, SsTable> ssTableTreeMap = new TreeMap<>(Comparator.reverseOrder()); for (File file : files) { String fileName = file.getName(); //从暂存的WAL中恢复数据，一般是持久化ssTable过程中异常才会留下walTmp if (file.isFile() && fileName.equals(WAL_TMP)) { restoreFromWal(new RandomAccessFile(file, RW_MODE)); } //加载ssTable if (file.isFile() && fileName.endsWith(TABLE)) { int dotIndex = fileName.indexOf("."); Long time = Long.parseLong(fileName.substring(0, dotIndex)); ssTableTreeMap.put(time, SsTable.createFromFile(file.getAbsolutePath())); } else if (file.isFile() && fileName.equals(WAL)) { //加载WAL walFile = file; wal = new RandomAccessFile(file, RW_MODE); restoreFromWal(wal); } } ssTables.addAll(ssTableTreeMap.values()); } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); }} 

写入操作 。

写入操作先加写锁，然后把数据保存到内存表以及 WAL 中，另外还要做判断：如果超过阈值进行持久化。这里为了简单起见我直接串行执行了，没有使用线程池执行，但不影响整体逻辑。set 和 rm 的代码是类似，这里就不重复了.

1. @Overridepublic void set(String key, String value) { try { SetCommand command = new SetCommand(key, value); byte[] commandBytes = JSONObject.toJSONBytes(command); indexLock.writeLock().lock(); //先保存数据到WAL中 wal.writeInt(commandBytes.length); wal.write(commandBytes); index.put(key, command); //内存表大小超过阈值进行持久化 if (index.size() > storeThreshold) { switchIndex(); storeToSsTable(); } } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); } finally { indexLock.writeLock().unlock(); }} 

内存表持久化过程 。

切换内存表及其关联的 WAL：先对内存表加锁，然后新建一个内存表和 WAL，把老的内存表和 WAL 暂存起来，释放锁。这样新的内存表就可以开始写入，老的内存表变成只读.

执行持久化过程：把老内存表有序写入到一个新的 ssTable 中，然后删除暂存内存表和临时保存的 WAL.

1. /** * 切换内存表，新建一个内存表，老的暂存起来 */ private void switchIndex() { try { indexLock.writeLock().lock(); //切换内存表 immutableIndex = index; index = new TreeMap<>(); wal.close(); //切换内存表后也要切换WAL File tmpWal = new File(dataDir + WAL_TMP); if (tmpWal.exists()) { if (!tmpWal.delete()) { throw new RuntimeException("删除文件失败: walTmp"); } } if (!walFile.renameTo(tmpWal)) { throw new RuntimeException("重命名文件失败: walTmp"); } walFile = new File(dataDir + WAL); wal = new RandomAccessFile(walFile, RW_MODE); } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); } finally { indexLock.writeLock().unlock(); } }/** * 保存数据到ssTable */private void storeToSsTable() { try { //ssTable按照时间命名，这样可以保证名称递增 SsTable ssTable = SsTable.createFromIndex(dataDir + System.currentTimeMillis() + TABLE, partSize, immutableIndex); ssTables.addFirst(ssTable); //持久化完成删除暂存的内存表和WAL_TMP immutableIndex = null; File tmpWal = new File(dataDir + WAL_TMP); if (tmpWal.exists()) { if (!tmpWal.delete()) { throw new RuntimeException("删除文件失败: walTmp"); } } } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); } } 

查询操作 。

查询的操作就跟算法中描述的一样:

先从内存表中取，如果取不到并且存在不可变内存表就从不可变内存表中取。 内存表中查询不到就从新到旧的 SSTable 中依次查询.

1. @Overridepublic String get(String key) { try { indexLock.readLock().lock(); //先从索引中取 Command command = index.get(key); //再尝试从不可变索引中取，此时可能处于持久化sstable的过程中 if (command == null && immutableIndex != null) { command = immutableIndex.get(key); } if (command == null) { //索引中没有尝试从ssTable中获取，从新的ssTable找到老的 for (SsTable ssTable : ssTables) { command = ssTable.query(key); if (command != null) { break; } } } if (command instanceof SetCommand) { return ((SetCommand) command).getValue(); } if (command instanceof RmCommand) { return null; } //找不到说明不存在 return null; } catch (Throwable t) { throw new RuntimeException(t); } finally { indexLock.readLock().unlock(); }} 

总结

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知行合一，方得真知。如果我们不动手实现一个数据库，就很难理解为什么这么设计。例如日志格式为什么这样设计，为什么数据库保存的是数据操作而不是数据本身等等.

本文实现的数据库功能比较简单，有很多地方可以优化，例如数据持久化异步化，日志文件压缩，查询使用布隆过滤器先过滤一下。有兴趣的读者可以继续深入研究.

原文链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1703957753656140343 。

最后此篇关于从0开始：500行代码实现 LSM 数据库的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于从0开始：500行代码实现 LSM 数据库的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。