存储引擎 boltdb 的设计奥秘？

Posted 2022-01-02 CSDN云计算

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了存储引擎 boltdb 的设计奥秘？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

作者 | 奇伢

来源 | 奇伢云存储

etcd 的存储

etcd v3 是使用的持久化存储来存储它的 kv 数据，etcd 存储的是非常核心的元数据信息，所以最重要的是稳定。使用的是 boltdb 。下面说道说道这个 boltdb 。

boltdb 是什么？

boltdb 是一个非常出名的存储引擎，纯 Go 语言实现的 KV 存储引擎。

boltdb 项目非常值得学习，封装的 API 简单，内部实现很精巧。整个项目去掉注释，测试代码啥的，就几千行代码。Github 地址为 https://github.com/boltdb/bolt 。但 boltdb 项目已经由原作者封版了，不再迭代更新。

etcd 自己 fork 了一个 boltdb 分支出来，上面做了一些自己的小优化。

boltdb 启发于 Howard Chu's LMDB^[1] 项目，感兴趣的也可以去看下。

特点：

整个数据库就一个 db 文件，贼简单；
基于 B+ 树的索引，读效率高效且稳定；
读事务可多个并发，写事务只能串行；

缺点：

事务的实现贼简单，但是写的开销太大；
boltdb 写事务不能并发，只能靠批量操作来缓解性能问题；

下面我们从外到内一步步探索下 boltdb 的实现。

boltdb 看起来是什么样子？

整个 db 就一个单文件，只不过这个文件内容是有格式的。先用 hexdump 看一眼：

仔细的童鞋会发现，这个数据间隔有点意思？

0000    // 0   偏移
1000    // 4k  偏移
2000    // 8k  偏移
3000    // 12k 偏移
4000    // 16k 偏移
5000    // 16k 偏移

每个偏移都是 4k 的间隔，里面还有一些看不懂的二进制数据。以前奇伢说过，越往底层都会有一个存储单元的概念，因为要合并一些边际开销，比如，文件系统大多以 4k 为单位进行管理，page cache 也以 4k 为单位管理。再看硬件，也是如此，磁盘的最小处理单位是扇区（ 512字节），ssd 的读写是以 4k 为单位管理的。

boltdb 作为一个存储引擎，自然要统筹管理空间的使用，自然也有这么一个概念。boltdb 以 4k 定长为存储单元划分空间，这一个个 4k 叫做 page，boltdb 在上面建立更抽象的概念。

来看看 boltdb 怎么管理空间的吧。

怎么管理空间？

上面提到是以 4k 为粒度来管理空间的，每个 4k 叫做 page 。

1 page 页

为了方便管理，page 自然也是会有格式的，每个 page 都会有 header ，header 后面是 data 数据。

// header 结构体
type page struct 
   id       pgid       // page 编号
   flags    uint16      // 标明 page 的属性
   count    uint16      // 标明 page 上有多少个元素
   overflow uint32       // 标明后面是不是还有连续的页跟着
   ptr      uintptr      // 这就是个用来定界的

示意图：

从物理层面来说

boltdb 的 db 文件来说就是由这样一个个 page 组成的。举个例子，如果是一个 32K 的文件，那么就由 8 个 page 组成，每个 page 都有自己的唯一编号（ pgid ），从 0 到 7 。

从逻辑层面来说

boltdb 把这一个个 page 组成了一个树形结构，它们之间通过 page id 关联起来。我们再往下思考：

第一个点：树自然会有个源头，比如从那个 page 开始索引，还有一些最关键的元数据（ meta 数据）；
第二个点：既然是一颗树，那么自然有中间节点、叶子节点；
第三个点：既然是空间管理，那么自然要知道哪些是存储了用户数据 page ，哪些是空闲的 page ；

上面提到的三个点都指向一个结论：page 的用途是不一样的。也就是说，虽然大家都是 page，但是身份不一样。有的是叶子节点，有的是中间节点，有的是 meta 节点，有的是 free 节点。这个由 page.flag 来标识。

const (
   branchPageFlag   = 0x01
   leafPageFlag     = 0x02
   metaPageFlag     = 0x04
   freelistPageFlag = 0x10
)

下面分开聊聊这几种 page 页。

2 meta page

元数据的 page ，这可太重要了。对于 boltdb 来说，meta 的 page 位置是固定的，就在 page 0，page 1 这两个位置（也就是前两个 4k 页）的位置。一切索引从此开始，简单看下里面的数据含义：

Root ：指明树根的位置；
Freelist ：指明空闲列表的位置；
Txn ：事务编号（写事务的时候，事务号会递增）；

有童鞋可能会疑惑了，为什么会有两个 meta 页？

这是一个非常重要的设计，在 boltdb 里有一个非常重要的设计：没有覆盖写，也就是不会原地更新数据。这个是 boltdb 实现 ACID 事务的秘密。

以前也提过，覆盖写是数据损坏的根源之一。因为写数据的时候可能会出现任何异常，比如写部分成功，部分失败这种就不符合事务的 ACID 原则。

但由于 meta 是 boltdb 一切的源头，所以它必须是固定位置（不然就找不到它）。但为什么会有 paid 0，1 两个位置呢？

诀窍就在于：通过轮转写来解决覆盖写的问题。 每次 meta 的更新都不会直接更新最新的位置，而是写上上次的位置。

// 计算 page id 的位置
    p.id = pgid(m.txid % 2)

举个例子：

事务 0 写 page 0 ；
事务 1 写 page 1 ；
事务 2 写 page 0 ；
事务 3 写 page 1 ；

3 branch page

branch 的 page 就是做了树的叶子节点，这个没啥讲的，里面就是存储的 branch 的节点。本质也是 key/value，key 是用户的 key，只不过 value 是 page 的索引而已。看一下结构体：

4 leaf page

叶子节点里面主要存储的是用户的数据，这个没啥讲的，一堆 key/value ，key 是用户的 key，value 是用户的数据。

5 freelist page

所谓 freelist page 也就是说 page 里面存储的是一个个 pgid ，这些个 pgid 都是空闲可用的 page 的 id 。当写事务需要空闲的 page 存储数据的时候，就可以从这个里面捞一个来用。

怎么索引数据的？

现在我们知道了存储的管理单元是 page，每个都由 header + data 组成，page 的类型则决定了 data 里面装什么数据。最主要是四种 page ：

meta 的数据；
中间节点的数据（主要是索引数据）；
叶子节点，存储的是 key/value 数据（有意思的是这里的 key/value 也是有讲究的，既可能是用户的 key/value 数据，也可能是 bucket 的结构数据）；
freelist 的数据，里面存储的是一个个 pgid ；

那现在我们看 boltdb 是怎么来组织 page，索引这些数据。

1 B+ 树？

都说 boltdb 用的是 B+ 树的形式，说的也是对的，但是 boltdb 的 B+ 树有些变异，几点差异如下：

节点的分支个数不是固定值；
叶子节点不相互感知，它们之间不存在相互的指向引用；
并不保证所有的叶子节点在同一层；

划重点：boltdb 它用的是一个不一样的 B+ 树。 除了上面的，索引查找和数据组织形式都是 B+ 树的样子。

在 boltdb 里面有几个封装的概念：

Bucket ：这是一个 boltdb 封装的一个抽象概念，但本质上呢它就是个命名空间，就是一些 key/value 的集合，不同的 Bucket 可以有同名的 key/value ；
node ：B+ 树节点的抽象封装，可以说 page 是磁盘物理的概念，node 则是逻辑上的抽象了；

在 boltdb 中，Bucket 是可以嵌套的，这一点也带来了很大的灵活性，同样也是代码略微难懂的地方。其实 boltdb 天生就有一个 Bucket ，这个是自动生成的，由 meta 指向，不是用户创建的，后续创建的 Bucket 都是这个 Bucket 的 subbucket 。

怎么实现的事务？

划重点：boltdb 实现事务的方式非常简单，就是绝对不覆盖更新数据。 其中 meta 是通过两个互为备份的 page 页轮转写实现的，数据页又是怎么实现的呢？

秘密就是：每次都写新的地方，最后更改路径引用。我们来看一下它是怎么做的？看一下演绎的过程：

1 现状一棵树

假如当前如下，有个 key/value 键值对（ "hello", "world" ）存储在一个叶子 page 上。

2 更新前先找位置

现在用户要更新这个 key="hello" 的值，更新 value 为 "qiya" ，那么很自然的，开启一个写事务，事务号递增+1，boltdb 需要通过 B+ 树的搜索算法定位到叶子节点。

3 定位到后，读改写

定位到 node 节点之后，怎么修改呢？这个节点里面可不止这一对 key/value，里面还有很多 key/value 。

做法很简单，读改写！也就是先把这个 node 对应的 page 读到内存，把所有的 key/value 加载出来，然后把 key="hello" 的值更新到 value="new_world" ，并且写到新的 page 里。

那问题来了，叶子节点更新了，那指向这个叶子节点的 branch 节点要不要更新呢？

自然是要的。那 branch 节点更新了，那 branch 的 branch 节点要不要更新呢？自然是要的。所以这一层层往上推，最终要更新到 meta page 的，也就是树根。

4 最后切换树根，被新 page 替换的最终会被释放

最终这些被替换的 page 就会被纳入到 freelist 里面，完全没有事务引用的话就会被释放。

5 小结一下

上面就是写事务的方式，总结一下：

通过 key 查询到位于 B+ 树的那个 page ；
把这个 page 读出来，构建 node 节点，更新 node 的内容；
把 node 的内容写到空闲的的 page ，并且一层层往上；
最终更新 meta 索引内容；

这里我先提一点个人的思考，很多人提到 boltdb 这是一种 cow （ copy-on-write ）的方式，但其实我更偏向于把这个理解成 row 的方式。你觉得呢？

总结

etcd 使用 boltdb 来做存储引擎，读性能还行，写性能很一般，但是它稳；
boltdb 的物理存储单元是 page ，一般为 4k 一个；
page 有不同的类型，里面的内容根据类型不一样而不同；
boltdb 使用 row 的方式（个人理解），保证无覆盖写，等到 commit 的时候，最终修改引用，从而切换整个 db 的路径。这样的方式几乎是 0 成本实现的 ACID 事务；
meta 的 page 有两个，它们通过轮转写来实现的不覆盖写，从而保证了数据更新的安全；
B+ 树相比 LSM Tree 天然就有随机读的性能优势，它的树高度稳定，boltdb 通过 mmap 把文件映射到内存，这样简化了代码，读的缓存交给了操作系统的 page cache ；
boltdb 写性能可能很差，因为只要改了一点点东西，都会导致这个节点到 root 节点整条链路的更新，写放大挺严重的，所以它只能靠 batch 操作来安慰自己；