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「学习项目」基于跳表结构的KV存储引擎设计

 2 years ago
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neoserver,ios ssh client

​ 该项目是作者学习数据库技术时整理的项目,非关系型数据库Redis的核心存储引擎使用的数据结构就是跳表,该项目采用C++语言基于跳表结构设计了一个轻量级键值型存储引擎,支持插入查询删除显示导出重加载6种基本操作。为了测试引擎效率,作者开发了一个使用和web bench相似技术的压力测试工具Stress Bench。在随机读写情况下,该引擎每秒在多个并发线程下的累计执行成功次数都可以保持在30000左右。

1、技术栈

  • 基于跳表结构面向对象思想的节点类、跳表类的开发与封装;
  • 基于父子多进程匿名管道技术Stress Bench测试工具;
  • 使用互斥锁,防止并发插入数据时发生冲突;
  • 基于MakeFile的多文件编译方式;

2、对外接口

  • insert_element(int,string) // 插入记录
  • srase_element(int) // 删除记录
  • search_element(int) // 查询记录
  • displayList(int) // 显示结构
  • dumpFile(string) // 导出数据
  • loadFile(string) // 加载数据
  • size() // 获取数据规模

3、跳表原理

跳表是在一个原始链表中添加了多级索引,通过每一级索引来进行二分搜索的数据结构,其架构如下:

%E8%B7%B3%E8%A1%A8%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%84.png

img

在上述跳表中,假如查询key=10的记录,则可以从第二级索引开始快速定位:

  • 遍历第二级索引,从1开始,发现7<10<13,7就是该层要找的索引,通过它跳到下一级索引
  • 遍历第一级索引,从7开始,发现9<10<13,9就是该层要找的索引,通过它跳到下一级索引
  • 遍历原始链表,从9开始,发现10=10,10就是该层要找的最终索引

相比于直接遍历原始链表,多级索引的存在使跳表查询效率更快,总结:

跳表的优点: 可以实现高效的插入、删除和查询 ,时间复杂度为O(logn).

跳表的缺点:需要存储多级索引,增加了额外的存储空间

跳表的用途:经典的以空间换时间的数据结构,常用于非关系数据库的存储引擎中

4、跳表实现

跳表的原理很好理解,在实现上比一般链表要难一点。

(1)跳表的节点

首先对于每个跳表的节点来讲,其肯定要保存两个方向的指针:向右和向下,可以定义如下:

// 节点类
class Node {
public:
    // 构造函数
    Node(Node* right,Node* down,const int k, const string v):right(right),down(down),key(k),value(v){}
    int get_key() const{return key;};
    string get_value() const{return value;}
    void set_value(string){this->value=value;}
public:
    Node* right;// 右节点指针
    Node* down;// 下节点指针
private:
    int key; // 索引
    string value;// 数据
};

(2)遍历的跳表

首先跳表有一个虚拟头结点_header(下面的“+”)指向链表的最上层索引的第一个节点

/* 
level 4     +-->1+                                             +---->100
                 |
                 |                     
level 3         1+-------->10+---------------->50+------>70 
                 |
                 |                                             
level 2         1+------> 10+------> 30+------>50+------->70 
				 |
                 |
level 1         1+-->4+-->10+------> 30+------>50+------->70 
				 |
                 |
level 0         1+>4->9+->10+------> 30+->40+->50+-->60+->70 
*/

假如要把上述跳表的每一层的key打印出来,则可以从_header出发:

Node *p_header = this->_header;
Node *p= nullptr;// 每一层的头结点
int level=this->_skip_list_level;
// 从上到下搜索
while(p_header){
    std::cout << "Level " << level << ": ";
    p=p_header;// 获取当前层的头结点
    // 从左向右查找,打印当前层
    while(p->right){
       p=p->right;
       std::cout <<p->get_key() << ":" << p->get_value() ;
    }
    std::cout << std::endl;
    p_header = p_header->down;// 下降一层
    level--;
}

上述代码好理解

(3)跳表的插入

跳表的插入负责构建整个跳表,是跳表中最难的需求。跳表的插入原理如下:

%E8%B7%B3%E8%A1%A8%E7%9A%84%E6%8F%92%E5%85%A5%E5%8E%9F%E7%90%86.png

img在上图中,要插入一个节点16,则要在多个层都插入这个节点16,这个多个层要可能随机,保证每一层都比上一层的节点少一半。

// 插入某条记录
int SkipList::insert_element(const int key, const string value) {
    mtx.lock();
    //从上至下记录搜索路径
    pathList.clear();
    Node *p = this->_header;
    // 从上到下去搜索,搜索后p指向次小于key的位置,应在p后新插入
    while(p){
        // 从左向右查找
        while(p->right&&p->right->get_key()<key)p=p->right;
        pathList.push_back(p);// 此时的p是最后一个小于num的节点
        p = p->down;// 下降一层
    }
    // 如果current存在,放弃插入
    Node* current=pathList.back()->right;
    if (current!= NULL && current->get_key() == key) {
        std::cout << "key: " << key << ", exists" << std::endl;
        mtx.unlock();
        return 1;
    }
    // 此时p指向最底层中插入位置前
    bool  insertUp = true;
    Node* downNode = NULL;// 下一个节点为NULL
    // 从下至上搜索路径回溯,50%概率
    // 这里实现是会保证不会超过当前的层数的,然后靠头结点去额外加层, 即每次新增一层
    int level=0;
    while (insertUp && pathList.size() > 0){
        Node *insert = pathList.back();
        pathList.pop_back();
        // 添加新结点
        insert->right = new Node(insert->right,downNode,key,value); 
        // 把新结点赋值为downNode
        downNode = insert->right; 
        // 50%概率   
        insertUp = (rand()&1)==0;
        level++;
    }
    // 说明pathList已经不为空,插入新的头结点,加层
    if(insertUp){  
        this->_header = new Node(new Node(NULL,downNode,key,value), this->_header, -5,to_string(level)+"head");
        this->_skip_list_level++;
    }

    this->_element_count ++;
    std::cout << "Successfully inserted key:" << key << ", value:" << value << std::endl;
    mtx.unlock();
    return 0;
}

(4)跳表的查询

bool SkipList::search_element(int key) {
mtx.lock();
Node *p = this->_header;// 从虚拟头结点出发
while(p){
        // 从左向右寻找目标区间
        while(p->right && p->right->get_key()<key)p=p->right;
        // 没找到目标值,则继续往下走
        if(!p->right||p->right->get_key()>key)p=p->down;
        // 如果找到目标值
        else{   
            std::cout << "key: " << key<< ":"<<p->right->get_value()<<endl;
            return true;////找到目标值,结束
        }
    }
    std::cout << "无法找到key: "<<key<<endl;
    mtx.unlock();
    return false;
}

(5)跳表的删除

bool SkipList::erase_element(int key) {
Node *p = this->_header;
bool seen = false;
while (p){
     // 当前层向右找到次小的点
     while (p->right && p->right->get_key()<key)p = p->right;
     // 无效点,或者 太大, 则到下一层去
     if (!p->right||p->right->get_key()>key)p=p->down;
     else{
            // 搜索到目标结点,进行删除操作,结果记录为true
            // 继续往下层搜索,删除一组目标结点
            seen = true;
            p->right = p->right->right;
            p = p->down;
        }
    }
    if(seen) {
        this->_element_count--;
        std::cout << "成功删除key: "<<key<<endl;
    }
    else std::cout << "无法删除key: "<<key<<endl;
    return seen;
}

5、压力测试

​ 该项目包含一个作者开发的压力测试工具Stress Bench,其中文名叫做压力工作台,是借鉴了Web Bench的技术经验。该项目可以测试在规定时间t秒内n个进程同时执行某项操作的成功次数失败次数

(1)创建N个子进程

​ 该工具首先使用fork()创建n个子进程,子进程负责在规定时间内执行某项操作,父进程负责统计某个子进程的执行结果,父进程子进程间通过匿名管道进行进程间通信

pid_t pid=0;
FILE *f;
// 拷贝clients个进程
for(int i=0;i<_thread_count;i++){
    pid=fork();
    // 如果是子进程或者出错
    if(pid <= (pid_t) 0){
        sleep(1); /* make childs faster */
        break;// 退出循环
    }
}
// 如果出错
if(pid<(pid_t)0) perror("fork failed."); 
// 子进程将要执行的代码
if(pid== (pid_t) 0){
    int count=0;
    int failed=0;
    this->test_target_function(count,failed);// 子进程进行测试
    // 将该进程的测试结果写入匿名管道
    f=fdopen(_pipe[1],"w");// 打开管道的写端
    if(f==NULL) perror("open pipe for writing failed.");
    fprintf(f,"%d %d\n",count,failed);//每次写入一行格式化的数据
    fclose(f);
}
// 父进程执行的代码
else{
    f=fdopen(_pipe[0],"r");// 打开匿名管道的读端
    if(f==NULL) perror("open pipe for reading failed.");
    setvbuf(f,NULL,_IONBF,0);
    int count=0;
    int failed=0;
    int i,j,client=_thread_count;
    while(1){
         pid=fscanf(f,"%d %d",&i,&j);// 在此处阻塞
         if(pid<2){
         fprintf(stderr,"Some of our childrens died.\n");
                break;
         }
         count+=i;
         failed+=j;
         if(--client==0) break;
    }
    fclose(f);
    printf("success= %d failed= %d",count,failed);
}

(A)fork的使用

​ Linux中通过fork()来创建子进程,在执行fpid=fork()之前,只有当前的父进程在执行这段代码;在执行fpid=fork()之后,当前的父进程和新复制出的子进程都开始并发执行之后的代码。所以为了父进程和子进程执行不同的代码,需要根据fpid的值分别处理,否则就会执行相同的代码。子进程的fork返回值是0,父进程的fork返回值>0,这也是区分父进程和子进程的方法,至于其他的内容,在fork之前的东西两个进程的一样的。

(B)fork的底层

​ 在调用fork()时,Linux的内核程序实际上只会复制父进程的页表以及给子进程创建一个进程描述符,并不会立即开辟新的内存空间来复制一份父进程的数据,此时父进程和子进程共享同一份数据资源,只有父进程或者*子进程*发生写的操作时,子进程才会复制父进程的数据到一个新的内存空间,这种技术就是写时拷贝技术。但是在程序员看来,fork()就是立即克隆出了一个和父进程完全相同的子进程,只不过其底层使用了写时拷贝技术优化

(C)父子进程的关闭

假如父进程先于子进程关闭,那么子进程就成为孤儿进程,被操作系统接管

假如子进程先于父进程终止,而父进程又没有调用waitwaitpid函数父进程结束后,子进程成为僵尸进程,此时子进程虽然执行完毕但是始终占有内核资源,同时也减少了系统可以创建的最大进程数。

假如子进程先于父进程终止,而父进程调用了waitwaitpid函数,那么父进程会等待子进程结束后再结束,子进程不会成为僵尸进程

(D)匿名管道技术

​ 这里使用的是Linux的匿名管道(因为其创建管道使用了pipe(),命名管道使用mkfifo()),匿名管道的特点如下:

1、匿名管道是一种半双工通信,数据只能从写端流入读端。

2、匿名管道读写的是内核程序缓冲区的两端fd[0]和fd[1]。

3、匿名管道只能用于父子进程通信。这是因为匿名管道没有标识符,其他无亲缘关系的进程无法访问到该管道,只有创建它的父进程和使用它的子进程可以访问。在进行父子进程间通信时,一定要父进程先创建管道,再创建子进程,这样子进程才能访问匿名管道。

4、匿名管道默认是阻塞的,父子进程抢占式运行,如果父进程或者子进程先读,发现是空管道时就会阻塞,等待写入;某个进程写入一次后,读进程抢占到才能读入。

5、匿名管道读取数据是将数据剪切,所以多个进程读匿名管道,无法拿到相同的数据

6、匿名管道的读写具有原子性,即读操作或写操作要么完成,要么没有开始,不存在边读边写,或者同时写

7、匿名管道的读写是字节流,用户write两次写入字符串,对于管道来说两次输入的数据没有明显边界,read可以读任意字节大小,在读取时无法区分两次输入,前后两次输入粘连在一起,read的返回值是读取到数据的字节数。

(2)定时信号处理

子进程执行某项操作达到规定时间就会退出,其定时操作使用如下操作:

void StressBench::set_alarm_signal(){
    struct sigaction sa;
    sa.sa_handler=alarm_handler;// 函数指针,指向一个信号处理函数
    sa.sa_flags=0;// 设置信号处理的其他相关操作
    if(sigaction(SIGALRM,&sa,NULL))
        exit(3);
    alarm(_benchtime);// 定时操作
}

About Joyk


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Joyk means Joy of geeK