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1.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 16 - leveldb源码分析与调试-2
2.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
3.leveldb之数据存储结构
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 15 - leveldb源码分析与调试-1
5.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 17 - leveldb源码分析与调试-3
6.C++编译：g++和cmake vscode配置

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 16 - leveldb源码分析与调试-2

       继续探讨leveldb的码行内部操作，首先解析写入过程。码行write-batch和leveldb key是码行核心数据结构，它们在数据写入中的码行角色至关重要。

       1. 数据写入流程：当通过DBImpl::Put或DB::Put添加键值对时，码行数据会被封装成write-batch。码行修改源码网页上的文字这个batch随后交给DBImpl::Write，码行最终由log::Writer::AddRecord负责将数据写入log。码行这样，码行数据便有了持久化的码行记录。

       2. 写入memtable：写入log后，码行数据还会被添加到memtable，码行便于快速查询。码行同样，码行DBImpl::Write通过MemTableInserter::Put调用MemTable::Add，码行将数据写入memtable，形成内存中的临时存储。

       3. 数据读取：对于查询，DBImpl::Get是起点，通过MemTable::Get调用SkipList::FindGreaterOrEqual在SortedTable的SkipList中搜索，提供即时的数据访问。

       总结：通过上述调用栈，我们可以对leveldb的写入和读取有更深入的理解。在后续的内容中，我们将关注大量数据写入对内存和磁盘影响的详细分析。

       期待在下次与您分享更多内容，cyq 指标 源码再见！

       联系信息：email: castermode@gmail.com | 网站：vectordb.io | 项目未指定

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的js reverse()源码文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，pagerank算法源码读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。

leveldb之数据存储结构

       leveldb中的数据存储结构设计巧妙，尽管在源码中编码和反编码较为复杂，但理解时可以将其当作黑盒子。本文主要讨论几个关键组件：Slice、Varint/、InternalKey、Comparator、SSTable、DataBlock、IndexBlock、FilterBlock、收银源码pbMetaIndexBlock以及Log和WriteBatch。

       Slice是一个轻量级的数据结构，类似Go语言的切片，用于方便传递和引用数据子串，尤其在处理C++标准库中的std::string时，Slice更轻便，不需复制子串。

       Varint/是变长编码，用于节省存储空间，如位整型，通过MSB和后续7位表示数据，最长可编码到5字节。这种编码方式使得数字存储更加紧凑。

       InternalKey是存储用户数据的关键，由user_key、sequence和type组成，sequence用于版本控制和数据合并，type区分值类型和删除标记。删除时，leveldb通过日志追加而非直接修改，确保数据一致性。

       Comparator接口用于自定义key的比较逻辑，而InternalKeyComparator结合user_comparator，通过用户键和序列进行排序，保证新数据在旧数据的前面。

       SSTable由DataBlock、MetaIndexBlock和IndexBlock组成，DataBlock采用前缀压缩和重启点设计，提高了空间效率。IndexBlock则用于记录DataBlock的映射，采用跳点策略来压缩key。

       FilterBlock在构建Block的同时生成BloomFilter，用于快速过滤查找。MetaIndexBlock存储元信息到MetaBlock的映射。

       Footer用于文件校验和解析，包含索引和元数据信息。MemTable使用skiplist结构，支持高效查找，通过墓碑标记删除，保持数据一致性。

       Log负责持久化数据，避免内存丢失。WriteBatch用于批量操作，保证原子性，并进行序列化，便于数据恢复。

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       leveldb 是由 Google 基础架构工程师 Jeff Dean 所设计的，是一种高效、可靠的键值对存储系统。它基于LSM（Log-Structured Merge）存储引擎，代码简洁精炼，非常适合深入学习与理解。leveldb 不仅可以作为一个简单的键值对引擎使用，而且内部组件如LRU Cache也具有独立的实用性，还能在此基础上封装出其他操作接口，例如vraft中的raftlog和metadata等。

       通过理解leveldb，能够对后续学习如rocksdb等更高级的数据库引擎提供坚实基础。本文旨在从状态机的角度解析leveldb，帮助读者深入理解其内部工作原理。

       在leveldb中，关键状态包括但不限于内存、磁盘状态以及LRU Cache状态。内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心，用户的键值对数据通过日志写入到memtable，然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件，这些文件按照级别（level）从0到6逐级存储。通过在关键时刻添加ToJson函数，可以记录这些状态的变化，便于分析。

       LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。它作为一种缓存机制，有助于优化数据访问效率。通过在LRU Cache中添加ToJson函数并打印状态，可以直观地观察其内部结构和状态的动态变化。

       为了更好地理解leveldb，本文将重点分析关键数据结构，并通过观察不同动作导致的状态变化，来深入探究leveldb的内部机制。在后续文章中，将详细展示leveldb内部状态的转换过程，以帮助读者掌握其核心工作原理。

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       leveldb的数据流动路径是单向的，从内存中的memtable流向不可变的memtable，最终写入到磁盘上的sorted table文件中。以下是几个关键状态的分析，来了解内存和磁盘上数据的分布。

       以下是分析所涉及的状态：

       1. 数据全在内存中

       随机写入条数据，观察到数据全部存储在memtable中，此时还没有进行compaction操作。

       2. 数据全在磁盘中

       写入大量数据，并等待数据完全落盘后重启leveldb。此时，数据全部存储在磁盘中，分布在不同的level中。在每个level的sstable文件中，可以看到key的最大值与最小值。

       3. 数据部分在内存中，部分在磁盘中

       随机写入条数据，发现内存中的memtable已满，触发compaction操作，数据开始写入到sstable文件。同时，继续写入的数据由于还未达到memtable上限，仍然保存在内存中。

       4. 总结

       通过观察不同数据写入量导致的数据在内存与磁盘间的流动，我们可以看到leveldb内部状态的转换。

       下篇文章将分析LRUCache数据状态的变化。敬请期待！

C++编译：g++和cmake vscode配置

       C++编程中，g++和cmake在Visual Studio Code中的配置是进行项目编译的关键步骤。g++和GCC，尤其是g++，是GNU C++编译器，其编译过程涉及四步：预处理、编译、汇编和链接。

       例如，一个简单的Hello World程序，即使是最基础的步骤，也会涉及大量代码处理。使用-g++时，通过参数如"-c"来控制这些步骤，预处理和编译阶段会生成.o（目标文件）。

       在实际项目中，比如链接leveldb库，命令行可能写为"g++ -o leveldbTest test.cpp libleveldb.a -lpthread"，其中"-lpthread"代表链接pthread库，libleveldb.a是编译leveldb源码得到的静态库。

       cmake则简化了多文件和库的管理，通过CMakeLists.txt文件配置编译选项，如添加头文件目录（INCLUDE_DIRECTORIES）和设置编译标志（CMAKE_C_FLAGS和CMAKE_CXX_FLAGS）。CMakeLists.txt在根目录和子目录中都起作用，将源文件编译为静态库。

       在Linux环境下，makefile是编译流程的基石，它定义了编译规则，包括源文件之间的依赖关系，以及在文件变化时的重新编译策略。makefile能确保在头文件更新时，关联的源文件会被重新编译。

       最后，调试配置在VSCode中也很重要，通过launch.json和task.json来设置编译任务（preLaunchTask）和调试命令（"program"、"args"等），在配置cmake的情况下，确保先执行预编译任务再进行调试。