文章目录

内存管理
- Arena
- - 结构
  - 内存分配
  - 内存使用率统计
- TCMalloc
Env家族
- PosixEnv
- EnvWrapper
- InMemoryEnv
文件操作
- SequentialFile
- WritableFile
- RandomAccessFile
数值编码
- 字节序
- 定长编码
- 变长编码

内存管理

Arena

内存频繁创建/释放的地方就会有内存池的出现，LevelDB 也不例外。在 Memtable 组件中，会有大量内存创建（数据持续 put）和释放（dump 到磁盘后内存结束），于是 LevelDB 通过 Arena 来管理内存。

它有什么好处呢？

提升性能：内存申请本身就需要占用一定的资源，消耗空间与时间。而 Arena 内存池的基本思路就是预先申请一大块内存，然后多次分配给不同的对象，从而减少 malloc 或 new 的调用次数。
提高内存利用率：频繁进行内存的申请与释放易造成内存碎片。即内存余量虽然够用，但由于缺乏足够大的连续空闲空间，从而造成申请一段较大的内存不成功的情况。而 Arena 具有整块内存的控制权，用户可以任意操作这段内存，从而避免内存碎片的产生。

结构

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.hclass Arena {public:Arena();Arena(const Arena&) = delete;Arena& operator=(const Arena&) = delete;~Arena();char* Allocate(size_t bytes);
malloc.char* AllocateAligned(size_t bytes);size_t MemoryUsage() const {return memory_usage_.load(std::memory_order_relaxed);}private:char* AllocateFallback(size_t bytes);char* AllocateNewBlock(size_t block_bytes);char* alloc_ptr_;size_t alloc_bytes_remaining_;std::vector<char*> blocks_;std::atomic<size_t> memory_usage_;
};

其组成如下：

成员变量
- alloc_ptr_ ：当前已使用内存的指针
- blocks_ ：实际分配的内存池_
- alloc_bytes_remaining_ ：剩余内存字节数
- memory_usage_ ：记录内存的使用情况
- kBlockSize ：一个块大小（默认4k）
成员函数
- AllocateFallback ：按需分配内存，可能会有内存浪费。
- AllocateAligned ：分配偶数大小的内存，主要是 skiplist 节点时，目的是加快访问。
- MemoryUsage：统计内存使用量。

内存分配

Arena 中与内存分配有关的两个接口函数：Allocate 与 AllocateAligned。

首先我们来看看 Allocate 与它依赖的两个函数 AllocateFallback 与 AllocateNewBlock。代码如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.hinline char* Arena::Allocate(size_t bytes) {assert(bytes > 0);if (bytes <= alloc_bytes_remaining_) {char* result = alloc_ptr_;alloc_ptr_ += bytes;alloc_bytes_remaining_ -= bytes;return result;}return AllocateFallback(bytes);
}

首先，对于 Allocate 来说，它存在两种情况

需要分配的字节数小于等于 alloc_bytes_remaining_：Allocate 直接返回 alloc_ptr_ 指向的地址空间，然后对 alloc_ptr_ 与 alloc_bytes_remaining_ 进行更新。
需要分配的字节数大于 alloc_bytes_remaining_：调用 AllocateFallback 方法进行扩容。

AllocateFallback 用于申请一个新 Block 内存空间，然后分配需要的内存并返回。因此当前 Block 剩余空闲内存就不可避免地浪费了。接着看看 AllocateFallback 的逻辑

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.ccchar* Arena::AllocateFallback(size_t bytes) {if (bytes > kBlockSize / 4) {char* result = AllocateNewBlock(bytes);return result;}alloc_ptr_ = AllocateNewBlock(kBlockSize);alloc_bytes_remaining_ = kBlockSize;char* result = alloc_ptr_;alloc_ptr_ += bytes;alloc_bytes_remaining_ -= bytes;return result;
}

AllocateFallback 的使用也包括两种情况：

需要分配的空间大于 kBlockSize 的 1/4（即1024字节）：直接申请需要分配空间大小的 Block，从而避免剩余内存空间的浪费。
需要分配的空间小于等于 kBlockSize 的 1/4 ：申请一个大小为 kBlockSize 的新 Block 空间，然后在新的Block上分配需要的内存并返回其首地址。

对于 Block 的分配，这里又调用了 AllocateNewBlock，其逻辑如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.ccchar* Arena::AllocateNewBlock(size_t block_bytes) {char* result = new char[block_bytes];blocks_.push_back(result);memory_usage_.fetch_add(block_bytes + sizeof(char*),std::memory_order_relaxed);return result;
}

这里的逻辑非常简单，其通过 new，申请了一段大小为 block_bytes 的内存空间，并将这块空间的地址存储到 blocks_ 中，之后更新当前可用的总空间大小后将空间首地址返回。

讲解完了 Allocate ，我们接着再来看看 AllocateAligned。虽然它也用于内存分配，但不同点在于它考虑了内存分配时的内存对齐问题（进行内存分配所返回的起始地址应为 b / 8 的倍数，在这里 b 代表操作系统平台的位数）。代码如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.ccchar* Arena::AllocateAligned(size_t bytes) {const int align = (sizeof(void*) > 8) ? sizeof(void*) : 8;static_assert((align & (align - 1)) == 0,"Pointer size should be a power of 2");size_t current_mod = reinterpret_cast<uintptr_t>(alloc_ptr_) & (align - 1);size_t slop = (current_mod == 0 ? 0 : align - current_mod);size_t needed = bytes + slop;char* result;if (needed <= alloc_bytes_remaining_) {result = alloc_ptr_ + slop;alloc_ptr_ += needed;alloc_bytes_remaining_ -= needed;} else {// AllocateFallback always returned aligned memoryresult = AllocateFallback(bytes);}assert((reinterpret_cast<uintptr_t>(result) & (align - 1)) == 0);return result;
}

由于主流的服务器平台采用 64 位的操作系统，64 位操作系统的指针同样为 64 位（即 8 个字节），因此这里的对齐就需要使分配的内存起始地址必然为 8 的倍数。要满足这一条件，采用的主要办法就是判断当前空闲内存的起始地址是否为 8 的倍数：如果是，则直接返回；如果不是，则对 8 求模，然后向后寻找最近的 8 的倍数的内存地址并返回。

由于计算机进行乘除或求模运算的速度远慢于位操作运算，因此这里巧妙的用了位运算来进行优化。

用位运算判断某个数值是否为2的正整数幂：static_assert((align & (align - 1)) == 0, "Pointer size should be a power of 2");
用位运算进行求模： size_t current_mod = reinterpret_cast<uintptr_t>(alloc_ptr_) & (align - 1);

位运算的细节这里就不提了，大家可以自行百度了解。

内存使用率统计

memory_usage_ 用于存储当前 Arena 所申请的总共的内存空间大小，为了保证线程安全，其为 atomic<size_t> 变量。

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.hsize_t MemoryUsage() const {return memory_usage_.load(std::memory_order_relaxed);
}// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/arena.ccchar* Arena::AllocateNewBlock(size_t block_bytes) {char* result = new char[block_bytes];blocks_.push_back(result);memory_usage_.fetch_add(block_bytes + sizeof(char*),std::memory_order_relaxed);return result;
}

在 AllocateNewBock 申请内存的过程中，其会通过以下的公式来更新当前总大小

memory_usage_ = memory_usage_ + block_bytes + sizeof(char*)

为什么这里还需要加上一个sizeof（char*）呢？

因为在申请完 Block 后，Block 的首地址需要存储在一个 vector<char*> 的动态数组 blocks_ 中，因而需要额外占用一个指针的空间。

TCMalloc

LevelDB 中针对一些需要调用 new 或 malloc 方法进行堆内存操作的情况（即非内存池的内存分配），其使用 TCMalloc 进行优化。

TCMalloc（Thread-Caching Malloc）是 google-perftool 中一个管理堆内存的内存分配器工具，可以降低内存频繁分配与释放所造成的性能损失，并有效控制内存碎片。默认 C/C++ 在编译器中主要采用 glibc 的内存分配器 ptmalloc2。同样的 malloc 操作，TCMalloc 比 ptmalloc2 更具性能优势。

TCMalloc 的详细介绍可以参见 TCMalloc。

Env家族

Env 是一个抽象接口类，用纯虚函数的形式定义了一些与平台操作的相关接口，如文件系统、多线程、时间操作等。接口定义如下:

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/include/leveldb/env.hclass LEVELDB_EXPORT Env {public:Env();Env(const Env&) = delete;Env& operator=(const Env&) = delete;virtual ~Env();static Env* Default();virtual Status NewSequentialFile(const std::string& fname,SequentialFile** result) = 0;virtual Status NewRandomAccessFile(const std::string& fname,RandomAccessFile** result) = 0;virtual Status NewWritableFile(const std::string& fname,WritableFile** result) = 0;virtual Status NewAppendableFile(const std::string& fname,WritableFile** result);virtual bool FileExists(const std::string& fname) = 0;virtual Status GetChildren(const std::string& dir,std::vector<std::string>* result) = 0;virtual Status RemoveFile(const std::string& fname);virtual Status DeleteFile(const std::string& fname);virtual Status CreateDir(const std::string& dirname) = 0;virtual Status RemoveDir(const std::string& dirname);virtual Status DeleteDir(const std::string& dirname);virtual Status GetFileSize(const std::string& fname, uint64_t* file_size) = 0;virtual Status RenameFile(const std::string& src,const std::string& target) = 0;virtual Status LockFile(const std::string& fname, FileLock** lock) = 0;virtual Status UnlockFile(FileLock* lock) = 0;virtual void Schedule(void (*function)(void* arg), void* arg) = 0;virtual void StartThread(void (*function)(void* arg), void* arg) = 0;virtual Status GetTestDirectory(std::string* path) = 0;virtual Status NewLogger(const std::string& fname, Logger** result) = 0;virtual uint64_t NowMicros() = 0;virtual void SleepForMicroseconds(int micros) = 0;
};

Env 作为抽象类，有 3 个派生子类：PosixEnv、EnvWrapper 与 InMemoryEnv。

Env与派生类
这里就不过多的介绍它们的实现原理，只是大概的描述一下概念，方便理解。

PosixEnv

PosixEnv 是 LevelDB 中默认的 Env 实例对象。从字面意思上看，PosixEnv 就是针对 POSIX 平台的 Env 接口实现。

EnvWrapper

EnvWrapper 也是 Env 的一个派生类，与 PosixEnv 不同的是，EnvWrapper 中并没有定义众多纯虚函数接口的具体实现，而是定义了一个私有成员变量 Env* target_，并在构造函数中通过传递预定义的 Env 实例对象，从而实现对 target_ 的初始化操作。基于 EnvWrapper 的派生类，易于实现用户在某一个 Env 派生类的基础上改写其中一部分接口的需求。

InMemoryEnv

InMemoryEnv 就是 EnvWrapper 的一个子类，主要对 Env 中有关文件的接口进行了重写。InMemoryEnv 主要是将所有的操作都置于内存中，从而提升文件I/O的读取速度。

文件操作

在 LevelDB 中，主要有三种文件 I/O 操作：

SequentialFile：顺序读，如日志文件的读取、Manifest 文件的读取。
WritableFile：顺序写，用于日志文件、SSTable 文件、Manifest 文件的写入。
RandomAccessFile：随机读，如 SSTable 文件的读取。

SequentialFile

SequentialFile 定义了文件顺序读抽象接口，其接口定义如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/include/leveldb/env.hclass LEVELDB_EXPORT SequentialFile {public:SequentialFile() = default;SequentialFile(const SequentialFile&) = delete;SequentialFile& operator=(const SequentialFile&) = delete;virtual ~SequentialFile();virtual Status Read(size_t n, Slice* result, char* scratch) = 0;virtual Status Skip(uint64_t n) = 0;
};

其主要有两个接口方法，即 Read 与 Skip：

Read：用于从文件当前位置顺序读取指定的字节数。
Skip：用于从当前位置，顺序向后忽略指定的字节数。

无论是 Read 方法还是 Skip 方法，对于多线程环境而言均不是线程安全的访问方法，需要开发者在调用过程中采用外部手段进行线程同步操作。

PosixSequentialFile，是在符合POSIX标准的文件系统上对顺序读的实现。这里就不过多介绍，感兴趣的可以自己去了解。

WritableFile

WritableFile定义了文件顺序写抽象接口，其定义下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/include/leveldb/env.hclass LEVELDB_EXPORT WritableFile {public:WritableFile() = default;WritableFile(const WritableFile&) = delete;WritableFile& operator=(const WritableFile&) = delete;virtual ~WritableFile();virtual Status Append(const Slice& data) = 0;virtual Status Close() = 0;virtual Status Flush() = 0;virtual Status Sync() = 0;
};

WritableFile 主要有4个纯虚函数接口：Append、Close、Flush 与 Sync：

Append：用于以追加的方式对文件顺序写入。
Close：用于关闭文件。
Flush：用于将 Append 操作写入到缓冲区的数据强制刷新到内核缓冲区。
Sync：用于将内存缓冲区的数据强制保存到磁盘。

PosixWritableFile 是对符合 POSIX 标准平台的 WritableFile 的派生实现。

RandomAccessFile

随机读就是指可以定位到文件任意某个位置进行读取。RandomAccessFile 是文件随机读的抽象接口，其代码如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/include/leveldb/env.hclass LEVELDB_EXPORT RandomAccessFile {public:RandomAccessFile() = default;RandomAccessFile(const RandomAccessFile&) = delete;RandomAccessFile& operator=(const RandomAccessFile&) = delete;virtual ~RandomAccessFile();virtual Status Read(uint64_t offset, size_t n, Slice* result,char* scratch) const = 0;
};

与顺序读接口相比，随机读没有 Skip 操作，只有一个 Read 方法：

Read：可从文件指定的任意位置读取一段指定长度数据。

在 LevelDB 中，RandomAccessFile 有两个派生类：PosixRandomAccessFile 与 PosixMmapReadableFile。这两个派生类是两种对随机文件操作的实现形式：一种是基于 pread() 方法的随机访问；另一种是基于 mmap()方法的随机访问。

数值编码

LevelDB 是一个嵌入式的存储库，其存储的内容可以是字符，也可以是数值。LevelDB 为了减少数值型内容对内存空间的占用，分别针对不同的需求定义了两种编码方式：一种是定长编码，另一种是变长编码。

字节序

在讲编码之前，先聊聊字节序。字节序是处理器架构的特性，比如一个16 位的整数，他是由 2 个字节组成。内存中存储 2 个字节有两种方法：

将低序字节存储在起始地址，称为小端。
将高序字节存储在起始地址，称为大端。

大端、小端存储模式

LevelDB 为了便于操作，编码的数据统一采用小端模式，并存放到对应的字符串中，即数据低位存在内存低地址，数据高位存在内存高地址。

具体的关于大小端的信息可以参考往期博客大端小端存储解析以及判断方法。

定长编码

定长的数值编码比较简单，主要是将原有的 uint64 或 uint32 的数据直接存储在对应的 8 字节或 4 字节中。而在直接存储的过程中，会基于大小端的不同，采取不同的执行逻辑（新版代码简化逻辑，统一按照大端逻辑处理）：

大端：在复制过程中调换字节顺序，以小端模式进行编码保存。
小端：直接利用 memcpy 进行内存间的复制。

具体实现代码如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/coding.h//32位数据定长编码
void EncodeFixed32(char* buf, uint32_t value) {if (port::kLittleEndian) {memcpy(buf, &value, sizeof(value));} else {buf[0] = value & 0xff;buf[1] = (value >> 8) & 0xff;buf[2] = (value >> 16) & 0xff;buf[3] = (value >> 24) & 0xff;}
}//64位数据定长编码
void EncodeFixed64(char* buf, uint64_t value) {if (port::kLittleEndian) {memcpy(buf, &value, sizeof(value));} else {buf[0] = value & 0xff;buf[1] = (value >> 8) & 0xff;buf[2] = (value >> 16) & 0xff;buf[3] = (value >> 24) & 0xff;buf[4] = (value >> 32) & 0xff;buf[5] = (value >> 40) & 0xff;buf[6] = (value >> 48) & 0xff;buf[7] = (value >> 56) & 0xff;}
}//32位数据定长解码
inline uint32_t DecodeFixed32(const char* ptr) {if (port::kLittleEndian) {// Load the raw bytesuint32_t result;memcpy(&result, ptr, sizeof(result));  // gcc optimizes this to a plain loadreturn result;} else {return ((static_cast<uint32_t>(static_cast<unsigned char>(ptr[0])))| (static_cast<uint32_t>(static_cast<unsigned char>(ptr[1])) << 8)| (static_cast<uint32_t>(static_cast<unsigned char>(ptr[2])) << 16)| (static_cast<uint32_t>(static_cast<unsigned char>(ptr[3])) << 24));}
}//64位数据定长解码
inline uint64_t DecodeFixed64(const char* ptr) {if (port::kLittleEndian) {// Load the raw bytesuint64_t result;memcpy(&result, ptr, sizeof(result));  // gcc optimizes this to a plain loadreturn result;} else {uint64_t lo = DecodeFixed32(ptr);uint64_t hi = DecodeFixed32(ptr + 4);return (hi << 32) | lo;}
}

变长编码

对于 4 字节或 8 字节表示的无符号整型数据而言，数值较小的整数的高位空间基本为 0，如 uint32 类型的数据 128，高位的 3 个字节都是 0。为了更好的利用这些高位空间，如果能基于某种机制，将为 0 的高位数据忽略，有效地保留其有效位，从而减少所需字节数、节约存储空间。于是 LevelDB 就采用了 Google 的另一个开源项目 Protobuf 中提出的 varint 变长编码。

varint 将实际的一个字节分成了两个部分，最高位定义为 MSB（mostsignificant bit），后续低 7 位表示实际数据。 MSB 是一个标志位，用于表示某一数值的字节是否还有后续的字节，如果为 1 表示该数值后续还有字节，如果为 0 表示该数值所编码的字节至此完毕。每一个字节中的第 1 到第 7 位表示的是实际的数据，由于有 7 位，则只能表示大小为 0～127 的数值。

下图给出了 127、300、2^28 - 1 的编码结果

变长编码示例

具体实现如下：

// https://github.com/google/leveldb/blob/master/util/coding.cc//32位数据变长编码
char* EncodeVarint32(char* dst, uint32_t v) {// Operate on characters as unsignedsuint8_t* ptr = reinterpret_cast<uint8_t*>(dst);static const int B = 128;if (v < (1 << 7)) {*(ptr++) = v;} else if (v < (1 << 14)) {*(ptr++) = v | B;*(ptr++) = v >> 7;} else if (v < (1 << 21)) {*(ptr++) = v | B;*(ptr++) = (v >> 7) | B;*(ptr++) = v >> 14;} else if (v < (1 << 28)) {*(ptr++) = v | B;*(ptr++) = (v >> 7) | B;*(ptr++) = (v >> 14) | B;*(ptr++) = v >> 21;} else {*(ptr++) = v | B;*(ptr++) = (v >> 7) | B;*(ptr++) = (v >> 14) | B;*(ptr++) = (v >> 21) | B;*(ptr++) = v >> 28;}return reinterpret_cast<char*>(ptr);
}//32位数据变长解码
const char* GetVarint32PtrFallback(const char* p, const char* limit,uint32_t* value) {uint32_t result = 0;for (uint32_t shift = 0; shift <= 28 && p < limit; shift += 7) {uint32_t byte = *(reinterpret_cast<const uint8_t*>(p));p++;if (byte & 128) {// More bytes are presentresult |= ((byte & 127) << shift);} else {result |= (byte << shift);*value = result;return reinterpret_cast<const char*>(p);}}return nullptr;
}

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