影响数据库读性能的一个重要组件是缓存。如果 LevelDB 的每一次读取都会带来一次磁盘 IO，这些磁盘 IO 就会让系统的整体效率非常低下。

所以，LevelDB 使用了一种基于 LRUCache 的缓存机制，用于缓存：

• 已打开的 sstable 文件对象和相关元数据；
• sstable 中的 dataBlock 的内容。

这种缓存机制使得对热数据的读取尽量在 cache 中命中，避免 IO 调用。

cache 类

Cache 是一个抽象类，声明了一个全局函数：

Cache* NewLRUCache(size_t capacity) { return new ShardedLRUCache(capacity); }

该函数用来创建具有固定容量的缓存，此缓存实现使用最近最少使用的淘汰策略（LRU, least-recently-used），当数据所占内存达到一定阈值时，删掉最近最少使用的数据。

Cache 中的数据是文件的副本，其读取流程为：

1. 在 cache 中查找特定的 key，若找到该 key，直接返回对应的 handle，若未找到，执行第 2 步；
2. 从文件中读取 key 对应的 entry 到 cache 中，再返回相应的 handle。

接口

Cache 声明了一系列接口：

virtual ~Cache();

• 通过调用 deleter 删除所有的 entry。

struct Handle {};

• 缓存中所存储的项 entry 对应的句柄 handle；

• 除了保存 key-value 数据外还保存了一些维护信息；

• Handle 是通用接口，此处仅定义空结构体。

virtual Handle* Insert(const Slice& key, void* value, size_t charge, void (*deleter)(const Slice& key, void* value)) = 0;

• 将一个对应 key-value 的 entry 插入缓存；
• 返回 entry 对应的 handle，当不再需要返回的 handle，调用者必须调用 this->Release(handle)；
• entry 被删除时，key 和 value 将会传递给 deleter。

virtual Handle* Lookup(const Slice& key) = 0;

• 如果当前缓存中没有对应 key 的 entry，返回 nullptr；
• 否则返回 entry 对应的 handle，当不再需要返回的 handle 时，调用者必须调用 this->Release(handle)。

virtual void Release(Handle* handle) = 0;

• 释放调用 this->Lookup 查找到的 handle：
  • 对应 entry 的引用计数减 1；
  • 若引用计数为 0，调用 deleter 删除该 entry。
• 注意：handle 必须尚未释放。

virtual void* Value(Handle* handle) = 0;

• 返回调用 this->Lookup(key) 查找到的 handle 中封装的值。
• 注意：handle 必须尚未释放。

virtual void Erase(const Slice& key) = 0;

• 从缓存删除 key 对应的 entry。
• 注意：entry 将一直保留，直到 entry 对应的所有 handle 都被 this->Release(handle) 释放。

virtual uint64_t NewId() = 0;

• 返回一个新的数字 id。
• 共享同一缓存的多个客户端可以使用该标识对保存 key 的空间进行分区。
• 通常客户端将在启动时分配一个新的 id，并预先将该 id 添加到它保存 key 的缓存中。

virtual void Prune() {}

• 删除所有不活跃的 entry。
• 内存受限的应用程序可能希望调用此方法以减少内存使用。

virtual size_t TotalCharge() const = 0;

• 返回缓存内存消耗的估计值。

LRUHandle 结构体

LRUHandle 是一个双向循环链表，存储缓存中的 entry，它的功能有：

• 存储 key-value 数据；
• 作为 LRU 链表，是一个可变长度的堆分配结构；
• 记录引用计数并负责清理。

struct LRUHandle {
  // 存储的 value 对象的指针，可以存储任意类型的值
  void* value;
  
  // 当引用计数 `refs` 降为 0 时的清理函数
  void (*deleter)(const Slice&, void* value);
  
  // 哈希表通过链地址法解决哈希冲突，发生哈希冲突时指向下一个 entry
  LRUHandle* next_hash;
  
  // LRU 链表双向指针
  LRUHandle* next;
  LRUHandle* prev;
  
  // 分配的可以消耗的内存量
  size_t charge;
  
  // key 的字节数
  size_t key_length;
  
  // entry 是否存在缓存中
  bool in_cache; 
  
  // 引用计数，记录 entry 被不同缓存的引用，用于 entry 删除
  uint32_t refs;
  
  // `key()` 对应的哈希，用于快速分区和比较
  uint32_t hash;
  
  // 存储 key 的开始地址，结合 `key_length` 获取真正的 key 
  // GCC 支持 C99 标准，允许定义 char key_data[] 这样的柔性数组（Flexible Array)。
  // C++ 标准并不支持柔性数组的实现，这里定义为 key_data[1]，这也是 c++ 中的标准做法。
  char key_data[1];

  
  Slice key() const {
    // 只有当当前节点是空链表头时，`next` 才会等于 `this`
    // 链表是循环双向链表，空链表的头节点 next 和 prev 都指向自己构成环
    // 链表头是冗余的 handle，不存储数据，只利用它的 next 和 prev
    assert(next != this);
    return Slice(key_data, key_length);
  }
};

HandleTable 类

LevelDB 实现了一个内部哈希表 HandleTable，它消除了大量的移植漏洞，比一些编译器/运行时组合中的内置哈希表实现更快。例如，随机读的速度比 g++4.4.3 的内置哈希表提高了约 5%。

成员变量

每一个 LRUHandle 即是 HashTable 中的一个哈希桶，相同哈希值的 entry 通过 next_hash 连成链表，同时这些 entry 也通过 next 和 prev 连成为双向链表，最新插入的数据排在链表尾部。

class HandleTable {
 public:
  HandleTable() : length_(0), elems_(0), list_(nullptr) { Resize(); }
  ~HandleTable() { delete[] list_; }
  
 private:
  // list 数组的长度，即哈希桶的个数
  uint32_t length_;
  
  // 存储的元素总个数，当 elems > length 时，扩展 list 数组并重新 hash
  uint32_t elems_;
  
  // 存储 entry 的数组，即哈希桶，初始大小为 4，动态扩展，成倍增长
  LRUHandle** list_;
  }
};

Resize

Resize 函数用于元素增加时动态扩展数组：

void Resize() {
  // 初始化时，哈希桶的个数为 4
  uint32_t new_length = 4;

  // 随着不同哈希值的增加动态扩展，每次扩展为原容量的两倍
  while (new_length < elems_) {
    new_length *= 2;
  }
  
  // 按照新容量申请内存，分配给新链表，并将原数据复制过去
  LRUHandle** new_list = new LRUHandle*[new_length];
  memset(new_list, 0, sizeof(new_list[0]) * new_length);
  uint32_t count = 0;
  for (uint32_t i = 0; i < length_; i++) {
    LRUHandle* h = list_[i];
    while (h != nullptr) {
      LRUHandle* next = h->next_hash;
      uint32_t hash = h->hash;
      LRUHandle** ptr = &new_list[hash & (new_length - 1)];
      h->next_hash = *ptr;
      *ptr = h;
      h = next;
      count++;
    }
  }
  assert(elems_ == count);
  
  // 释放原数组
  delete[] list_;
  
  // 更新哈希表数据
  list_ = new_list;
  length_ = new_length;
}

LevelDB 只在 entry 增长的时候扩大 list_，没有缩小，这符合 LevelDB 的使用场景。

FindPointer

FindPointer 函数返回适合所传入的 key 和 hash 的插入位置：

LRUHandle** FindPointer(const Slice& key, uint32_t hash) {
  // list_[hash & (length_ - 1)] 中存储着 next_hash 的地址
  // ptr 等于 next_hash 的地址
  // *ptr 等于其指向的 next_hash，即指向 next_hash 所连成的链表
  // **ptr 等于 next_hash 所指向的 LRUHandle，即指向具体的 entry
  LRUHandle** ptr = &list_[hash & (length_ - 1)];
  
  // 利用 *ptr 遍历这个链表，直到找到 key 对应的 entry
  // 如果没有找到，ptr 就指向链表的尾部，这最后一个 next_hash 的值是 nullptr
  while (*ptr != nullptr && ((*ptr)->hash != hash || key != (*ptr)->key())) {
    ptr = &(*ptr)->next_hash;
  }
  
  // 返回符合条件的 next_hash 的地址
  return ptr;
}

Lookup，Insert 和 Remove

有了 FindPointer 返回的指针，查找函数 Lookup 直接读取指针指向的值:

LRUHandle* Lookup(const Slice& key, uint32_t hash) {
  return *FindPointer(key, hash);
}

插入函数 Insert 直接在指针所指向的位置上插入：

LRUHandle* Insert(LRUHandle* h) {
  LRUHandle** ptr = FindPointer(h->key(), h->hash);
  LRUHandle* old = *ptr;
  h->next_hash = (old == nullptr ? nullptr : old->next_hash);
  *ptr = h;
  if (old == nullptr) {
    ++elems_;
    
    // 当存储元素个数大于哈希桶个数时，扩展哈希桶数组
    // 因为每个缓存项都相当大，所以我们的目标是使链表的平均长度较小（<=1）。
    if (elems_ > length_) {
      Resize();
    }
  }
  return old;
}

删除函数 Remove 直接删除指针所指向的 next_hash 所指向的 entry：

LRUHandle* Remove(const Slice& key, uint32_t hash) {
  LRUHandle** ptr = FindPointer(key, hash);
  LRUHandle* result = *ptr;
  if (result != nullptr) {
    *ptr = result->next_hash;
    --elems_;
  }
  return result;
}

LRUCache 类

LRUCache 是 LRUCache 的内部实现，不对外暴露接口，作为 ShardedLRUCache 的分片存在。

成员变量

class LRUCache {
 private:
  // 缓存的容量，在初始化时指定
  size_t capacity_;

  // 互斥锁，保护下列数据
  mutable port::Mutex mutex_;
  
  // 缓存中所有 entry 的 charge 总和
  // usage 必须小于 capacity
  size_t usage_ GUARDED_BY(mutex_);

  // 存储 entry 的循环双向链表，链表头冗余，同时维护使用热度
  // lru.next 指向最旧的 entry，lru.prev 指向最新的 entry
  // 当缓存满了时，先从 lru.next 开始淘汰 entry
  // lru 保存 refs==1，并且 in_cache==true 的 entry
  LRUHandle lru_ GUARDED_BY(mutex_);

  // 存储正在使用的 entry 的循环双向链表，链表头冗余
  // 这些 entry 不能被淘汰。
  LRUHandle in_use_ GUARDED_BY(mutex_);

  // 保存所有 entry 的哈希表，用于快速查找数据
  HandleTable table_ GUARDED_BY(mutex_);
};

构造函数和析构函数

LRUCache::LRUCache() : capacity_(0), usage_(0) {
  // lru 和 in_use 都是循环双向链表
  // 空链表的头节点 next 和 prev 都指向自己构成环，链表头冗余
  lru_.next = &lru_;
  lru_.prev = &lru_;
  in_use_.next = &in_use_;
  in_use_.prev = &in_use_;
}

LRUCache::~LRUCache() {
  // in_use 链表不能为空
  assert(in_use_.next == &in_use_);
  for (LRUHandle* e = lru_.next; e != &lru_;) {
    LRUHandle* next = e->next;
    
    // entry 必须在缓存中
    assert(e->in_cache);
    
    // 将 entry 移除缓存
    e->in_cache = false;
    
    // entry 的引用计数必须为 1
    assert(e->refs == 1);
    // 删除 entry
    Unref(e);
    e = next;
  }
}

Cache 相关接口实现

Lookup

Cache::Handle* LRUCache::Lookup(const Slice& key, uint32_t hash) {
  MutexLock l(&mutex_);
  // 借助哈希表快速定位 entry
  LRUHandle* e = table_.Lookup(key, hash);
  if (e != nullptr) {
    // 如果找到，增加 entry 的引用计数
    Ref(e);
  }
  return reinterpret_cast<Cache::Handle*>(e);
}

void LRUCache::Ref(LRUHandle* e) {
  if (e->refs == 1 && e->in_cache) {
    // 如果当前 entry 在 lru 链表中，需要将其移动到 in_use 链表，不需要等待淘汰
    LRU_Remove(e);
    // 添加到链表头部
    LRU_Append(&in_use_, e);
  }
  e->refs++;
}

Release

void LRUCache::Release(Cache::Handle* handle) {
  MutexLock l(&mutex_);
  // 对 entry 解引用
  Unref(reinterpret_cast<LRUHandle*>(handle));
}

void LRUCache::Unref(LRUHandle* e) {
  assert(e->refs > 0);
  
  // 引用计数减少
  e->refs--;
  if (e->refs == 0) {
    // 当引用计数为 0 时进行清理
    assert(!e->in_cache);
    (*e->deleter)(e->key(), e->value);
    free(e);
  } else if (e->in_cache && e->refs == 1) {
    // 当引用计数为 1 时移动到 lru 链表等待淘汰
    LRU_Remove(e);
    // 添加到链表头部
    LRU_Append(&lru_, e);
  }
}

Insert

Cache::Handle* LRUCache::Insert(const Slice& key, uint32_t hash, void* value, size_t charge, void (*deleter)(const Slice& key, void* value)) {
  MutexLock l(&mutex_);

  LRUHandle* e =
      reinterpret_cast<LRUHandle*>(malloc(sizeof(LRUHandle) - 1 + key.size()));
  e->value = value;
  e->deleter = deleter;
  e->charge = charge;
  e->key_length = key.size();
  e->hash = hash;
  e->in_cache = false;
  // 返回 handle，引用计数加一
  e->refs = 1;
  std::memcpy(e->key_data, key.data(), key.size());

  if (capacity_ > 0) {
    // 加入缓存，引用计数加一
    e->refs++;
    e->in_cache = true;
    LRU_Append(&in_use_, e);
    usage_ += charge;
    FinishErase(table_.Insert(e));
  } else {  
    // 不缓存（支持 capacity==0，这表示关闭缓存
    // next 会影响 `key()` 中的断言，因此必须对其进行初始化
    e->next = nullptr;
  }
  while (usage_ > capacity_ && lru_.next != &lru_) {
    // entry 的总消耗大于缓存的容量
    LRUHandle* old = lru_.next;
    assert(old->refs == 1);
    bool erased = FinishErase(table_.Remove(old->key(), old->hash));
    if (!erased) {
      // 在编译 NDEBUG 时避免使用未使用的变量
      assert(erased);
    }
  }

  return reinterpret_cast<Cache::Handle*>(e);
}

Erase

bool LRUCache::FinishErase(LRUHandle* e) {
  if (e != nullptr) {
    assert(e->in_cache);
    // 从 in_use 链表中删除
    LRU_Remove(e);
    e->in_cache = false;
    usage_ -= e->charge;
    // 解引用
    Unref(e);
  }
  return e != nullptr;
}

void LRUCache::Erase(const Slice& key, uint32_t hash) {
  MutexLock l(&mutex_);
  FinishErase(table_.Remove(key, hash));
}

Prune

void LRUCache::Prune() {
  MutexLock l(&mutex_);
  // 清空 lru 链表
  while (lru_.next != &lru_) {
    LRUHandle* e = lru_.next;
    assert(e->refs == 1);
    bool erased = FinishErase(table_.Remove(e->key(), e->hash));
    if (!erased) {
      // 在编译 NDEBUG 时避免使用未使用的变量
      assert(erased);
    }
  }
}

entry 的引用计数

LRUCache 中的 entry 可以分为四个状态：

• in use (ref=2)：
  • 该 entry 在 table 中，并且在 in_use 链表中；由于该 entry 既被外部 handle 引用，也被 in_use 链表使用，因此有 ref=2；
  • Insert 函数创建一个新的 entry 保存相应的 key-value 数据，并加入 in_use 链表的表头，然后返回对应的 handle 到外部，并将 ref 设置为 2；
• in lru (ref=1)：
  • 该 entry 在 table 中，并且在 lru 链表中；由于该 entry 只被 lru 链表使用，因此有 ref=1；
  • Lookup 函数和 Release 函数成对出现。Lookup 查找 key 对应的 entry，并返回 entry 对应的 handle 给外部，增加一个引用， ref 加 1；Release 函数则相反，释放 handle，减少一个引用，ref 减 1；
• not in lru, not in table (ref=1)：
  • 该 entry 不在链表中也不在 table 中，但是仍然被外部 handle 引用且 handle 未释放，因此 ref=1；
  • Erase 函数将 entry 从 table 和 in_use 中删除，减少一个引用，ref 减 1，但是若此 entry 还被外部 handle 引用，不能直接释放 entry 占用的内存，必须等外部使用者调用 Release 函数之后才能释放内存；
• not in lru, not in table (ref=0)：该 entry 不在链表中也不在 table 中，也不被外部使用，因此 ref=0；

ShardedLRUCache 类

ShardedLRUCache 是 LevelDB 对外暴露的 LRUCache。

static const int kNumShardBits = 4;
static const int kNumShards = 1 << kNumShardBits;

class ShardedLRUCache : public Cache {
 private:
  LRUCache shard_[kNumShards];
  port::Mutex id_mutex_;
  uint64_t last_id_;

 public:
  explicit ShardedLRUCache(size_t capacity) : last_id_(0) {
    const size_t per_shard = (capacity + (kNumShards - 1)) / kNumShards;
    for (int s = 0; s < kNumShards; s++) {
      shard_[s].SetCapacity(per_shard);
    }
  }
}

ShardedLRUCache 中定义了 16 个 LRUCache，每次进行插入或者查找时，使用哈希值的最高四位判断当前应该在哪个 LRUCache 中查找，然后在找到的 LRUCache 中进行相应的操作。

static inline uint32_t HashSlice(const Slice& s) {
  return Hash(s.data(), s.size(), 0);
}

static uint32_t Shard(uint32_t hash) { 
  return hash >> (32 - kNumShardBits); 
}

因为 LRUCache 的查找、插入和释放均需要加锁，而这种分片的方式能够提高 LevelDB 对于缓存的并发访问，也就是从侧面降低了锁的粒度，提高访问效率。

Cache 相关接口实现

ShardedLRUCache 的接口实现非常简单，它自己只进行哈希值的计算，然后选择相应的 LRUCache，调用相应 LRUCache 的相关接口实现。

Handle* Insert(const Slice& key, void* value, size_t charge, void (*deleter)(const Slice& key, void* value)) override {
  const uint32_t hash = HashSlice(key);
  return shard_[Shard(hash)].Insert(key, hash, value, charge, deleter);
}

Handle* Lookup(const Slice& key) override {
  const uint32_t hash = HashSlice(key);
  return shard_[Shard(hash)].Lookup(key, hash);
}

void Release(Handle* handle) override {
  LRUHandle* h = reinterpret_cast<LRUHandle*>(handle);
  shard_[Shard(h->hash)].Release(handle);
}

void Erase(const Slice& key) override {
  const uint32_t hash = HashSlice(key);
  shard_[Shard(hash)].Erase(key, hash);
}

void* Value(Handle* handle) override {
  return reinterpret_cast<LRUHandle*>(handle)->value;
}

uint64_t NewId() override {
  MutexLock l(&id_mutex_);
  return ++(last_id_);
}

void Prune() override {
  for (int s = 0; s < kNumShards; s++) {
    shard_[s].Prune();
  }
}

size_t TotalCharge() const override {
  size_t total = 0;
  for (int s = 0; s < kNumShards; s++) {
    total += shard_[s].TotalCharge();
  }
  return total;
}

Emai: debugzhang@163.com

LevelDB: github.com/google/leve…