【leveldb】SSTable（十三）：Filter Block

上一篇主要介绍了DataBlock，本篇则开始讲解Filter Block，其在SSTable中的结构可点此链接SSTable结构说明。
Filter Block中存的都是Data Block中的key（key是经过处理再存入到FilterBlock中），其作用就是提高SSTable的读取效率。当查询一个key时，可以快速定位这个key是否在当前SSTable中，其流程是当进行一个key查询时，先通过index block中的二分法确定key在哪个Data Block中，取出这个Data Block的offset，凭借这个Offset和要查询的key去Filter Block中去查找确定，若判断不存在，则无需对这个DataBlock进行数据查找。这里为便于理解展示下FilterBlock的结构：

图1

Filter_Block.h

namespace leveldb {

<!过滤策略基类>
class FilterPolicy;

// A FilterBlockBuilder is used to construct all of the filters for a
// particular Table.  It generates a single string which is stored as
// a special block in the Table.
//
// The sequence of calls to FilterBlockBuilder must match the regexp:
//      (StartBlock AddKey*)* Finish
class FilterBlockBuilder {
 public:
  explicit FilterBlockBuilder(const FilterPolicy*);

  FilterBlockBuilder(const FilterBlockBuilder&) = delete;
  FilterBlockBuilder& operator=(const FilterBlockBuilder&) = delete;

  <!是否要新起一个Fileter>
  void StartBlock(uint64_t block_offset);
  
  <!往Filter中添加key>
  void AddKey(const Slice& key);
  
  <!完成当前Filter Block的数据状态>
  Slice Finish();

 private:
  <!产生一个Filter>   
  void GenerateFilter();

  const FilterPolicy* policy_;
  <!追加保存用于产生Filter的key>
  std::string keys_;             // Flattened key contents
  <!存储keys_中每个key的offset>
  std::vector<size_t> start_;    // Starting index in keys_ of each key
  <!用于存放Filter Block的存储体>
  std::string result_;           // Filter data computed so far
  <用于产生Filter的临时key结构>
  std::vector<Slice> tmp_keys_;  // policy_->CreateFilter() argument
  <!保存每个Filter中当前Filter Block中的偏移位>
  std::vector<uint32_t> filter_offsets_;
};

<!读取Filter Block类>
class FilterBlockReader {
 public:
 <!创建一个用于读取Filter Block的实体>
  // REQUIRES: "contents" and *policy must stay live while *this is live.
  FilterBlockReader(const FilterPolicy* policy, const Slice& contents);
  <!判断当前Filter Block是否存在Key>
  bool KeyMayMatch(uint64_t block_offset, const Slice& key);

 private:
  const FilterPolicy* policy_;
  <!指向Filter Block的数据首地址>
  const char* data_;    // Pointer to filter data (at block-start)
  <!Filter Offset数组的起始偏移>
  const char* offset_;  // Pointer to beginning of offset array (at block-end)
  <!Filter Offset个数>
  size_t num_;          // Number of entries in offset array
  <!Filter Block结束标志，也用于表示每个Filter的大小>
  size_t base_lg_;      // Encoding parameter (see kFilterBaseLg in .cc file)
};

}  // namespace leveldb

Filter_Block.cc

namespace leveldb {

// See doc/table_format.md for an explanation of the filter block format.

<!每个Filter是2BK左右>
// Generate new filter every 2KB of data
static const size_t kFilterBaseLg = 11;
static const size_t kFilterBase = 1 << kFilterBaseLg;

<!构造一个FilterBlockBuilder，用于按照FilterBlock格式去生存FilterBlock，
  这里要传一个过滤策略进去，用于生存Filter和过滤检查Key时使用。
>
FilterBlockBuilder::FilterBlockBuilder(const FilterPolicy* policy)
    : policy_(policy) {}

<!根据Data Block在SSTable中的偏移位block_offset来判定要不要新生存一个Filter，
  若要生存Filter，则由GenerateFilter()去生成。
>
void FilterBlockBuilder::StartBlock(uint64_t block_offset) {
  uint64_t filter_index = (block_offset / kFilterBase);
  assert(filter_index >= filter_offsets_.size());
  while (filter_index > filter_offsets_.size()) {
    GenerateFilter();
  }
}

<!往FilterBlock中添加一个key，
  1.start_是个vector类型，其主要存储每个key的大小，其实就是偏移位，根据这个偏移位
    就可以去keys_中找到这个key。
  2.keys_是个string类型，所有的key都追加添加进去。
  当用start_和keys_生成完一个Filter之后，就将二者清空。  
 >
void FilterBlockBuilder::AddKey(const Slice& key) {
  Slice k = key;
  start_.push_back(keys_.size());
  keys_.append(k.data(), k.size());
}

<!当SSTable要写FilterBlock时，则调用此Finish()，
 Finish()就是完成FilterBlock格式的封装。
 参照FilterBlock的格式，就很容易明白此方法的流程了。 
 >
Slice FilterBlockBuilder::Finish() {
  <!当前start_存有key size，则需要新生存一个Filter>   
  if (!start_.empty()) {
    GenerateFilter();
  }

  <!此刻restlt中存的都是Filter，然后将filter offset追加到后面>
  // Append array of per-filter offsets
  const uint32_t array_offset = result_.size();
  for (size_t i = 0; i < filter_offsets_.size(); i++) {
    PutFixed32(&result_, filter_offsets_[i]);
  }
  
  <!此刻result中存的是Filter、filter offset，
   此时将filter offset这个数组的起始偏移位array_offset
   写入result。
   >
  PutFixed32(&result_, array_offset);
  
  <!走到此步，只需在尾部添加一个标志“11”，则完成了整个FilterBlock>
  result_.push_back(kFilterBaseLg);  // Save encoding parameter in result
  return Slice(result_);
}

<!生成一个Filter>
void FilterBlockBuilder::GenerateFilter() {
  <!获取当前有多少key用于生存Filter>   
  const size_t num_keys = start_.size();
  if (num_keys == 0) {
    <!如果key个数为0，那新添加的filter_offset指向当前
     最后一个Filter尾部，也是下一个Filter的起始处
     （不一定有下一个Filter了）
     > 
    // Fast path if there are no keys for this filter
    filter_offsets_.push_back(result_.size());
    return;
  }
 
  <!下文在将key放到tmp_keys_中时，求key的长度都是后一起i+1  - 前一个i,
    为了能计算最后一个key的长度，所以这里要把整个key的长度再次放入到
    vector类型start_中。
  >
  // Make list of keys from flattened key structure
  start_.push_back(keys_.size());  // Simplify length computation
  
  <!这里就是将key封装为Slice，放入到tmp_keys_中用于计算Filter>
  tmp_keys_.resize(num_keys);
  for (size_t i = 0; i < num_keys; i++) {
    const char* base = keys_.data() + start_[i];
    size_t length = start_[i + 1] - start_[i];
    tmp_keys_[i] = Slice(base, length);
  }
  
  <!新Filter的起始偏移位就是当前已存在Filter大小，
    起始这里往filter_offset中存的就是
    新Filter的起始偏移位。
  >
  // Generate filter for current set of keys and append to result_.
  filter_offsets_.push_back(result_.size());
  
  <!按照过滤策略生存Filter，并存于result_中>
  policy_->CreateFilter(&tmp_keys_[0], static_cast<int>(num_keys), &result_);
  
  <!清空用于生存Filter的临时变量>
  tmp_keys_.clear();
  keys_.clear();
  start_.clear();
}

<!构造一个解析FilterBlock的类，其实就是按FilterBlock的格式去解析>
FilterBlockReader::FilterBlockReader(const FilterPolicy* policy,
                                     const Slice& contents)
    : policy_(policy), data_(nullptr), offset_(nullptr), num_(0), base_lg_(0) {
  size_t n = contents.size();
  if (n < 5) return;  // 1 byte for base_lg_ and 4 for start of offset array
  base_lg_ = contents[n - 1];
  <!整个last_word就是FilterBlock中的Filter_N Offset，
    即Filter Offset数组在FilterBlock中的偏移位。
  >
  uint32_t last_word = DecodeFixed32(contents.data() + n - 5);
  if (last_word > n - 5) return;
  data_ = contents.data();
  offset_ = data_ + last_word; //Filter Offset数组的起始偏移，实际地址
  num_ = (n - 5 - last_word) / 4; //Filter Offset个数
}

<!匹配key是否在block_offset对应的Filter中>
bool FilterBlockReader::KeyMayMatch(uint64_t block_offset, const Slice& key) {
  <!通过block_offset算出整个key应该在哪个Filter中去查找>
  uint64_t index = block_offset >> base_lg_;
  
  <!这里如果index 大于最大的Filter offset个数，
    这里还是会返回true，默认匹配。实际去DataBlock中去定位查找。
   >
  if (index < num_) {
    <!Filter Offset都是4Byte大小的，所以这里都是*4。
      start是这个Filter在FilterBlock中的起始偏移位，
      limit就是这个Filter的大小。
    >  
    uint32_t start = DecodeFixed32(offset_ + index * 4);
    uint32_t limit = DecodeFixed32(offset_ + index * 4 + 4);
    if (start <= limit && limit <= static_cast<size_t>(offset_ - data_)) {
      <!将Filter封装到Slice中，通过过滤策略内部实现去查找确定是否有对应的key>  
      Slice filter = Slice(data_ + start, limit - start);
      return policy_->KeyMayMatch(key, filter);
    } else if (start == limit) {
      <!如果start == limit，表示不存在这个Filter，所以肯定不存在匹配>  
      // Empty filters do not match any keys
      return false;
    }
  }
  return true;  // Errors are treated as potential matches
}

}  // namespace leveldb

总结

至于FilterBlock中用到的过滤策略FilterPolicy，这里不做讲解，后续文章会介绍。