分析代码：https://github.com/aronszanto/sLSM-Tree

文章目录

LSM
- LSM参数
- LSM --- insert_key
- LSM --- delete_key
- LSM --- lookup
SkipList 跳表
- SkipList --- insert_key

LSM

LSM参数

参数名	demo给的默认值	参数含义
eltsPerRun	800	每个run（skiplist）最大的KV数目
numRuns	20	内存层最多能持有多少跳表
merged_frac	1.0	每次merge的时候merge多少占比的缓冲区runs，如果是1全部merge。代码中用于计算`_frac_runs_merged`
bf_fp	0.001	BF的false positive
pageSize	1024	栅格指针数目
diskRunsPerLevel	20	disk的runs有多少层

LSM — insert_key

void insert_key(K &key, V &value) {if (C_0[_activeRun]->num_elements() >= _eltsPerRun) {++_activeRun;}if (_activeRun >= _num_runs) {do_merge();}C_0[_activeRun]->insert_key(key, value);filters[_activeRun]->add(&key, sizeof(K));
}

如果当前_activeRun指向的跳表满了，_activeRun++，指向下一个跳表

如果跳表都满了，执行do_merge。do_merge会把跳表落盘、清空跳表vector C_0和布隆过滤器vector filters

插入元素：C_0 和 filters

注意：插入也包含了修改的功能，详解这个文章：知乎 - 深入浅出分析LSM树（日志结构合并树）

LSM — delete_key

极其简单，插入墓碑标记 tombstone

原理可以看这个文章：知乎 - 深入浅出分析LSM树（日志结构合并树）

void delete_key(K &key) {insert_key(key, V_TOMBSTONE);
}

LSM — lookup

从新跳表往老跳表查找for (int i = _activeRun; i >= 0; --i) {

小于最小 or 大于最大 or not BF中可能存在

if (key < C_0[i]->get_min() || key > C_0[i]->get_max() || !filters[i]->mayContain(&key, sizeof(K)))

如果 ∈ [ m i n , m a x ] \in [min, max] ∈[min,max]，并且BF认为可能存在，则在跳表中查找

src/skipList.hpp:171 lookup 函数两个形参都是传引用，忽略Clion的静态代码提示

如果找到了，判断一下是否为墓碑，不是墓碑就找到了

如果不在C_0，扫描所有的disk_level

SkipList 跳表

结点有3个成员变量

const K key;
V value;
SkipList_Node<K, V, MAXLEVEL> *_forward[MAXLEVEL + 1];

跳表的成员变量

K _minKey;
K _maxKey;
unsigned long long _n;
size_t _maxSize;
int cur_max_level;
Node *p_listHead;
Node *p_listTail;
uint32_t _keysPerLevel[MAXLEVEL];

构造的时候各层的首结点指向尾结点，cur_max_level = 1

SkipList(const K minKey, const K maxKey) : p_listHead(NULL), p_listTail(NULL),cur_max_level(1), max_level(MAXLEVEL), min((K) NULL), max((K) NULL),_minKey(minKey), _maxKey(maxKey), _n(0) {p_listHead = new Node(_minKey);p_listTail = new Node(_maxKey);for (int i = 1; i <= MAXLEVEL; i++) {p_listHead->_forward[i] = p_listTail;}
}

SkipList — insert_key

level从cur_max_level走到最小为1

如果下一个结点比key要小，走到下一个结点

下一个结点小于才能往下跳，如果等于则不会跳，保证后一句代码有机会跳到等于key的结点

        for (int level = cur_max_level; level > 0; level--) {while (currNode->_forward[level]->key < key) {currNode = currNode->_forward[level];}update[level] = currNode;}

跳到下一个结点的最底层（level 1）

        currNode = currNode->_forward[1];

更新跳表的情况（insert包含了增加 + 更新）

        if (currNode->key == key) {// update the value if the key already existscurrNode->value = value;

        } else {// if key isn't in the list, insert a new node!int insertLevel = generateNodeLevel();if (insertLevel > cur_max_level && insertLevel < MAXLEVEL - 1) {for (int lv = cur_max_level + 1; lv <= insertLevel; lv++) {update[lv] = p_listHead;}cur_max_level = insertLevel;}currNode = new Node(key, value);// fixme: 我觉得cur_max_level应该改为 min(insertLevel, MAXLEVEL - 1)for (int level = 1; level <= cur_max_level; level++) {currNode->_forward[level] = update[level]->_forward[level];update[level]->_forward[level] = currNode;}++_n;}

https://github.com/aronszanto/sLSM-Tree/blob/master/src/skipList.hpp#L132

Redis跳表（代码：t_zset.c）

https://redisbook.readthedocs.io/en/latest/internal-datastruct/skiplist.html

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