Google开源了一个kv存储的库leveldb

By admin

June 15, 2011 - One minute read - 166 words

Google开源了一个kv存储的库leveldb，从提交的代码和contributor名单来看，毫无疑问，就是bigtable论文描述的tablet的实现。也就是我们常说的LSMTree的一个实现。 http://code.google.com/p/leveldb/

那LSMTree是什么呢?

http://www.douban.com/group/topic/19607128/

The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.44.2782&;rep=rep1&type=pdf

这篇文章读起来感觉有难度，细节太多。它介绍了 LSM-Tree 这种算法思想。这种算法思想主要用于解决日志记录索引的问题。这种应用的特点是数据量大、写速率高(2000条/s)，又要建立有效的索引来查找日志中的特定条目。采用 B+ 树索引，因为数据量大，每次又是随机的写到一个 page 中，导致无法进行有效的 page 缓存，每次写基本上对应两次 I/O，因此不可行。

解决思路就是把写操作延迟和批处理化。具体的做法就是写一个条目的时候先写到内存中的数据结构中，然后批量的 merge 到磁盘中的数据结构中。但是内存中的数据结构和磁盘中的数据结构具体是怎么样的，论文中只做了简要的描述。

Cassandra 中采用类似的思想，只是采用的数据结构是 SSTable，和论文中说的不一样。 http://my.donews.com/eraera/2006/09/26/swogzstwtqdnwlfrzgsljctkjsbrtuiumxzj/ 翻译:Google大表(BigTable)

大表(Bigtable):结构化数据的分布存储系统

http://labs.google.com/papers/bigtable-osdi06.pdf ｛中是译者评论,程序除外｝

{本文的翻译可能有不准确的地方,详细资料请参考原文.} 摘要 bigtable是设计来分布存储大规模结构化数据的，从设计上它可以扩展到上２^50字节，分布存储在几千个普通服务器上．Ｇoogle的很多项目使用ＢＴ来存储数据，包括网页查询，google earth和google金融．这些应用程序对ＢＴ的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）．对于不同的要求，ＢＴ都成功的提供了灵活高效的服务．在本文中，我们将描述ＢＴ的数据模型．这个数据模型让用户动态的控制数据的分布和结构．我们还将描述ＢＴ的设计和实现．

１．介绍

在过去两年半里，我们设计，实现并部署了ＢＴ．ＢＴ是用来分布存储和管理结构化数据的．ＢＴ的设计使它能够管理2^50 bytes(petabytes)数据，并可以部署到上千台机器上．ＢＴ完成了以下目标：应用广泛，可扩展，高性能和高可用性（high availability）. 包括google analytics, google finance, orkut, personalized search, writely和google earth在内的60多个项目都使用BT.这些应用对ＢＴ的要求各不相同，有的需要高吞吐量的批处理，有的需要快速反应给用户数据．它们使用的ＢＴ集群也各不相同，有的只有几台机器，有的有上千台，能够存储2^40字节(terabytes)数据．

ＢＴ在很多地方和数据库很类似：它使用了很多数据库的实现策略．并行数据库〔１４〕和内存数据库〔１３〕有可扩展性和高性能，但是ＢＴ的界面不同．ＢＴ不支持完全的关系数据模型；而是为客户提供了简单的数据模型，让客户来动态控制数据的分布和格式{就是只存储字串，格式由客户来解释}，并允许客户推断底层存储数据的局部性｛以提高访问速度｝．数据下标是行和列的名字，数据本身可以是任何字串．ＢＴ的数据是字串，没有解释｛类型等｝．客户会在把各种结构或者半结构化的数据串行化｛比如说日期串｝到数据中．通过仔细选择数据表示，客户可以控制数据的局部化．最后，可以使用ＢＴ模式来控制数据是放在内存里还是在硬盘上．｛就是说用模式，你可以把数据放在离应用最近的地方．毕竟程序在一个时间只用到一块数据．在体系结构里，就是：locality, locality, locality｝

第二节描述数据模型细节．第三节关于客户ＡＰＩ概述．第四节简介ＢＴ依赖的google框架．第五节描述ＢＴ的实现关键部分．第6节叙述提高ＢＴ性能的一些调整．第7节提供ＢＴ性能的数据．在第8节，我们提供ＢＴ的几个使用例子，第9节是经验教训．在第10节，我们列出相关研究．最后是我们的结论．

２．数据模型ＢＴ是一个稀疏的，长期存储的｛存在硬盘上｝，多维度的，排序的映射表．这张表的索引是行关键字，列关键字和时间戳．每个值是一个不解释的字符数组．｛数据都是字符串，没类型，客户要解释就自力更生吧｝．

(row:string, column:string,time:int64)->string {能编程序的都能读懂，不翻译了}

//彼岸翻译的第二节

我们仔细查看过好些类似bigtable的系统之后定下了这个数据模型。举一个具体例子（它促使我们做出某些设计决定），比如我们想要存储大量网页及相关信息，以用于很多不同的项目；我们姑且叫它Webtable。在Webtable里，我们将用URL作为行关键字，用网页的某些属性作为列名，把网页内容存在contents:列中并用获取该网页的时间戳作为标识，如图一所示。

Photobucket – Video and Image Hosting

图一：一个存储Web网页的范例列表片断。行名是一个反向URL｛即com.cnn.www｝。contents列族｛原文用 family，译为族，详见列族｝存放网页内容，anchor列族存放引用该网页的锚链接文本。CNN的主页被Sports Illustrater｛即所谓SI，CNN的王牌体育节目｝和MY-look的主页引用，因此该行包含了名叫“anchor:cnnsi.com”和 “anchhor:my.look.ca”的列。每个锚链接只有一个版本｛由时间戳标识，如t9，t8｝；而contents列则有三个版本，分别由时间戳t3，t5，和t6标识。

行

表中的行关键字可以是任意字符串（目前支持最多64KB，多数情况下10－100字节足够了）。在一个行关键字下的每一个读写操作都是原子操作（不管读写这一行里多少个不同列），这是一个设计决定，这样在对同一行进行并发操作时，用户对于系统行为更容易理解和掌控。

Bigtable通过行关键字的字典序来维护数据。一张表可以动态划分成多个连续行。连续行在这里叫做“子表”｛tablet｝，是数据分布和负载均衡的单位。这样一来，读较少的连续行就比较有效率，通常只需要较少机器之间的通信即可。用户可以利用这个属性来选择行关键字，从而达到较好数据访问地域性｛locality｝。举例来说，在Webtable里，通过反转URL中主机名的方式，可以把同一个域名下的网页组织成连续行。具体来说，可以把maps.google.com/index.html中的数据存放在关键字com.google.maps/index.html下。按照相同或属性相近的域名来存放网页可以让基于主机和基于域名的分析更加有效。

列族

一组列关键字组成了“列族”，这是访问控制的基本单位。同一列族下存放的所有数据通常都是同一类型（同一列族下的数据可压缩在一起）。列族必须先创建，然后在能在其中的列关键字下存放数据；列族创建后，族中任何一个列关键字均可使用。我们希望，一张表中的不同列族不能太多（最多几百个），并且列族在运作中绝少改变。作为对比，一张表可以有无限列。

列关键字用如下语法命名：列族：限定词。列族名必须是看得懂｛printable｝的字串，而限定词可以是任意字符串。比如，Webtable可以有个列族叫language，存放撰写网页的语言。我们在language列族中只用一个列关键字，用来存放每个网页的语言标识符。该表的另一个有用的列族是anchor；给列族的每一个列关键字代表一个锚链接，如图一所示。而这里的限定词则是引用该网页的站点名；表中一个表项存放的是链接文本。

访问控制，磁盘使用统计，内存使用统计，均可在列族这个层面进行。在Webtable举例中，我们可以用这些控制来管理不同应用：有的应用添加新的基本数据，有的读取基本数据并创建引申的列族，有的则只能浏览数据（甚至可能因为隐私权原因不能浏览所有数据）。

时间戳

Bigtable表中每一个表项都可以包含同一数据的多个版本，由时间戳来索引。Bigtable的时间戳是64位整型。可以由Bigtable来赋值，表示准确到毫秒的“实时”；或者由用户应用程序来赋值。需要避免冲突的应用程序必须自己产生具有唯一性的时间戳。不同版本的表项内容按时间戳倒序排列，即最新的排在前面。

为了简化对于不同数据版本的数据的管理，我们对每一个列族支持两个设定，以便于Bigtable对表项的版本自动进行垃圾清除。用户可以指明只保留表项的最后n个版本，或者只保留足够新的版本（比如，只保留最近7天的内容）。

在Webtable举例中，我们在contents:列中存放确切爬行一个网页的时间戳。如上所述的垃圾清除机制可以让我们只保留每个网页的最近三个版本。

//我开始翻译3,4节

3.API BT的ＡＰＩ提供了建立和删除表和列族的函数．还提供了函数来修改集群，表和列族的元数据，比如说访问权限．

// Open the table Table *T = OpenOrDie(“/bigtable/web/webtable”); // Write a new anchor and delete an old anchor RowMutation r1(T, “com.cnn.www”); r1.Set(“anchor:www.c-span.org”, “CNN”); r1.Delete(“anchor:www.abc.com”); Operation op; Apply(&op, &r1); 图 2: 写入Bigtable.

在ＢＴ中，客户应用可以写或者删除值，从每个行中找值，或者遍历一个表中的数据子集．图2的Ｃ＋＋代码是使用RowMutation抽象表示来进行一系列的更新（为保证代码精简，没有包括无关的细节）．调用Apply函数，就对Ｗebtable进行了一个原子修改：它为 http://www.cnn.com/ 增加了一个锚点，并删除了另外一个锚点．

Scanner scanner(T); ScanStream *stream; stream = scanner.FetchColumnFamily(“anchor”); stream->SetReturnAllVersions(); scanner.Lookup(“com.cnn.www”); for (; !stream->Done(); stream->Next()) { printf(“%s %s %lld %s\n”, scanner.RowName(), stream->ColumnName(), stream->MicroTimestamp(), stream->Value()); } 图3: 从Bigtable读数据.

图3的Ｃ＋＋代码是使用Scanner抽象来遍历一个行内的所有锚点．客户可以遍历多个列族．有很多方法可以限制一次扫描中产生的行，列和时间戳．例如，我们可以限制上面的扫描，让它只找到那些匹配正则表达式*.cnn.com的锚点，或者那些时间戳在当前时间前10天的锚点．

ＢＴ还支持其他一些更复杂的处理数据的功能．首先，ＢＴ支持单行处理．这个功能可以用来对存储在一个行关键字下的数据进行原子的读-修改-写操作．ＢＴ目前不支持跨行关键字的处理，但是它有一个界面，可以用来让客户进行批量的跨行关键字处理操作．其次，ＢＴ允许把每个表项用做整数记数器．最后，ＢＴ支持在服务器的地址空间内执行客户端提供的脚本程序．脚本程序的语言是google开发的Sawzall[28]数据处理语言．目前，我们基于的Sawzall的ＡＰＩ还不允许客户脚本程序向ＢＴ内写数据，但是它允许多种形式的数据变换，基于任何表达式的过滤和通过多种操作符的摘要．

ＢＴ可以和MapReduce[12]一起使用．MapReduce是google开发的大规模并行计算框架．我们为编写了一套外层程序，使ＢＴ可以作为MapReduce处理的数据源头和输出结果．

4.建立ＢＴ的基本单元ＢＴ是建立在其他数个google框架单元上的．ＢＴ使用google分布式文件系统(GFS)[17]来存储日志和数据文件{yeah, right, what else can it use, FAT32?}．一个ＢＴ集群通常在一个共享的机器池中工作，池中的机器还运行其他的分布式应用{虽然机器便宜的跟白菜似的，可是一样要运行多个程序，命苦的象小白菜}，ＢＴ和其他程序共享机器｛ＢＴ的瓶颈是ＩＯ/内存，可以和CPU要求高的程序并存｝．ＢＴ依赖集群管理系统来安排工作，在共享的机器上管理资源，处理失效机器并监视机器状态｛典型的server farm结构，ＢＴ是上面的应用之一｝．

ＢＴ内部存储数据的格式是google SSTable格式．一个SSTable提供一个从关键字到值的映射，关键字和值都可以是任意字符串．映射是排序的，存储的｛不会因为掉电而丢失｝，不可改写的．可以进行以下操作：查询和一个关键字相关的值；或者根据给出的关键字范围遍历所有的关键字和值．在内部，每个SSTable包含一列数据块（通常每个块的大小是64KB,但是大小是可以配置的｛索引大小是16 bits，应该是比较好的一个数｝）．块索引（存储在SSTable的最后）用来定位数据块；当打开SSTable的时候，索引被读入内存｛性能｝．每次查找都可以用一个硬盘搜索完成｛根据索引算出数据在哪个道上，一个块应该不会跨两个道，没必要省那么点空间｝：首先在内存中的索引里进行二分查找找到数据块的位置，然后再从硬盘读去数据块．最佳情况是：整个SSTable可以被放在内存里，这样一来就不必访问硬盘了．｛想的美，前面是谁口口声声说要跟别人共享机器来着？你把内存占满了别人上哪睡去？｝

ＢＴ还依赖一个高度可用的，存储的分布式数据锁服务Chubby[8]｛看你怎么把这个high performance给说圆喽｝．一个Chubby服务由5个活的备份｛机器｝构成，其中一个被这些备份选成主备份，并且处理请求．这个服务只有在大多数备份都活着并且互相通信的时候才是活的｛绕口令？去看原文吧，是在有出错的前提下的冗余算法｝．当有机器失效的时候，Chubby使用Paxos算法[9,23]来保证备份的一致性｛这个问题还是比较复杂的，建议去看引文了解一下问题本身｝．Chubby提供了一个名字空间，里面包括了目录和小文件｛万变不离其宗｝．每个目录或者文件可以当成一个锁来用，读写文件操作都是原子化的．Chubby客户端的程序库提供了对Chubby文件的一致性缓存｛究竟是提高性能还是降低性能？如果访问是分布的，就是提高性能｝．每个Chubby客户维护一个和Chubby服务的会话．如果一个客户不能在一定时间内更新它的会话，这个会话就过期失效了｛还是针对大server farm里机器失效的频率设计的｝．当一个会话失效时，其拥有的锁和打开的文件句柄都失效｛根本设计原则：失效时回到安全状态｝．Chubby客户可以在文件和目录上登记回调函数，以获得改变或者会话过期的通知．｛翻到这里，有没有人闻到java的味道了？｝

ＢＴ使用Chubby来做以下几个任务：保证任何时间最多只有一个活跃的主备份；来存储ＢＴ数据的启动位置（参考5.1节）；发现小表（tablet）服务器，并完成tablet服务器消亡的善后（5.2节）；存储ＢＴ数据的模式信息（每张表的列信息）；以及存储访问权限列表．如果有相当长的时间Chubby不能访问，ＢＴ就也不能访问了｛任何系统都有其弱点｝．最近我们在使用11个Chubby服务实例的14个ＢＴ集群中度量了这个效果，由于Chubby不能访问而导致BT中部分数据不能访问的平均百分比是0.0047%,这里Chubby不能访问的原因是Chubby本身失效或者网络问题．单个集群里，受影响最大的百分比是0.0326%｛基于文件系统的Chubby还是很稳定的｝. 来源: