leveldb 源码分析 —— SkipList跳表

原文

leveldb 存取数据，都在用 MemTable 这个结构体，而 MemTable 核心在于 level::MemTable::Table，也就是 typedef SkipList level::MemTable::Table。 SkipList 看名字就知道，跳表，是一种数据结构，允许快速查询一个有序连续元素的数据链表。这是一种 "以空间换取时间" 的一种做法，值得注意的是，这些链表都是有序的。

关于这个跳表，我查了一下作者(William Pugh)给出的解析:

Skip lists are a data structure that can be used in place of balanced trees. Skip lists use probabilistic balancing rather than strictly enforced balancing and as a result the algorithms for insertion and deletion in skip lists are much simpler and significantly faster than equivalent algorithms for balanced trees.

跳表是平衡树的一种替代的数据结构，但是和红黑树不相同的是，跳表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的，这样也就是说跳表的插入和删除的工作是比较简单的。

也就是说核心在于随机算法，一个靠谱的随机算法对跳表是非常重要的。

现在我们来一边用代码加图解来分析一下跳表魅力！

跳表数据存储模型

跳表数据结构如下：

template 
class SkipList {
private:
    struct Node; // 声明节点结构体
    
public:
  explicit SkipList(); 

private:
  int level_;  // 跳表层数
  Node* head_; // 跳表头部节点列表
  unit32_t rnd_; // 随机数因子
  
  // 生成节点方法
  Node* NewNode(int level, const Key& key,  const Value& value);
 
  Node* FindGreaterOrEqual(const Key& key, Node** prev) const;
  
};

节点数据结构：

template 
struct SkipList::Node {

  explicit Node(const Key& k, const Value& v) : key(k), value(v) {}

  Key key;  
  Value value;
  
  void SetNext(int i, Node* x);  
  Node* Next(int i)；
  
private:
  struct Node* forward_[1]; // 节点数组列表，这个比较重要，后面会详细介绍，如果不理解这个变量，就很难理解跳表了
}

通过图来看一下总体结构

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ps:图中虚线链接表述数组关系，实现标识指针链表关系

上图假设 level 为 4 等级的一个跳表图，，forward_ 变量是一个指针数组，一边指向下一个节点(黑色填充箭头)的链表，一边又是这些链表的数组(透明填充箭头)这样的一个数据结构形成了我们需要的一个链表。

后面我们会称为图中竖向(dowm)节点为节点数组，横向(left)的节点为节点链表

初始化跳表

首先为了实现这个结构，我们来初始化跳表

enum {kMaxLevel = 12}; // 这里初始化默认跳表最大层数高度为12

template 
SkipList::SkipList() : head_(NewNode( kMaxLevel, 0, 0)), rnd_(0xdeadbeef)
{
  // 将 head 节点数组全部初始化
  for (int i = 0; i < kMaxLevel; ++i) {
    head_->SetNext(i, nullptr); // 设置第 i 层节点
  }
}

现在我们的结构就实现了下图的样子了

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当然，这些节点都是空的就是了。NewNode 方法查看

插入操作

插入操作分为两步：

查找每层链表，知道找到该插入的位置（因为要保持有序的）
更新节点指针和跳表高度

第一步：

template 
typename SkipList::Node*
SkipList::FindGreaterOrEqual(const Key& key, Node** prev) const
{
  Node* x = head_, *next = nullptr;

  int level = level_ - 1;
  
  // 从最高层往下查找需要插入的位置
  // 填充 prev，prev 为用来记录每 层（level）跳点的位置
  for (int i = level; i >= 0 ; --i) {
    while ( (next = x->Next(i)) && next->key < key) {
      x = next;
    }
    if (NULL != prev) {prev[i] = x;}
  }
  return next;  // 返回第 level0 层最合适插入的节点位置
};

第一步操作如图3.1 所示，往这一跳表中插入 key=17 的操作，可以看出跳表不断寻找跳点，记录跳点 (红色框框住的点，我们以下称为跳点)，寻找该插入的位置，例如图3.1中运行上面代码后，返回了 next 为 key=12 的节点，因为 key=17 大于 12 ，小于 19。

图 3.1

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第二步：

template 
bool SkipList::Insert(const Key& key, const Value& value) {
  
  /** 第一步实现*/  
  // prev 为用来记录每 层（level）跳点的位置
  Node* prev[kMaxLevel];

  // 查找每层链表，知道找到该插入的位置（因为要保持有序的）
  Node* next = FindGreaterOrEqual(key, prev);
    
  int level;    
  
  // 不能插入相同的key
  if ( next && next->key == key ) {
    return false;
  }
  
  /** 第二部实现， 第二步实现后的代码如图 3.2*/
  // 产生一个随机层数 k
  level = randomLevel();
  if (level > level_) {
    for (int i = level_; i < level; ++i) {
      prev[i] = head_; // 新增的层数初始化
    }
    level_ = level;
  }
  
  // 新建一个待插入节点 next，
  next = NewNode(level, key, value);
  // 逐层更新节点的指针, 一层一层插入
  for (int j = 0; j < level; ++j) {
    next->SetNext(j, prev[j]->Next(j)); // 该节点第 levelJ 层的节点指向 prev （跳点位置）的 levelJ 层链表指向的节点
    prev[j]->SetNext(j, next); // 将 pre 跳点第 levelJ 层链表指向了 Next 第 levelJ 层的链表节点
  }
  
    return true;
}

上述代码中 randomLevel() 生成的层数，就作为了跳表的总层数，同时，也代表了这个新增节点的层数，例如图3.2 中，节点 key=3，高度为1，key=6，高度为4。

图 3.2
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randomLevel 随机层数生成
setNext 设置节点链表

查找操作

插入操作中的第一步就是我们的查找操作了，就不做解析了，直接封装一层代码

template 
Value
SkipList::Find(const Key &key) {
  Node* node = FindGreaterOrEqual(key, NULL);
  if (node) {
    return node->value;
  }
  return NULL;
}

删除操作

在 leveldeb 中，跳表 SkipList 是没有删除操作的，leveldb 的跳表只是用来增加节点个查询节点，如果要删除某个节点，只是将某个节点标记为删除，因为删除操作又得重新计算 level 层数，更新每层的节点链表，这样太耗费性能了。

但是我们在这里还是实现一下跳表的删除操作，同样的，跳表删除和插入操作相同

首先查找到需要删除的节点
如果找到该节点，更新指针域，需要更新 level 的话，逐层更新每个链表

template 
bool
SkipList::Delete(const Key&key)
{
  Node* prev[kMaxLevel];
  Node* next = FindGreaterOrEqual(key, prev);

  int level = level_;
  if (next && next->key == key) {
    // 将每层跳点链表设置到 next 节点所指向的每层的链表
    for (int i = 0; i < level; ++i) {
      if (prev[i]->Next(i) && prev[i]->Next(i)->key == next->key) {
        prev[i]->SetNext(i, next->Next(i));
      }
    }

    // 释放该节点数组的所有内存
    free(next);

    //如果删除的是最大层的节点，那么需要重新维护跳表的
    for (int j = level_-1; j >= 0 ; --j) {
      if (head_->Next(j) == NULL) {
        level_--;
      }
    }
    return true;
  }

  return false;
};

图4.1
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如图4.1所示，删除节点 key=17 时候的操作，先查找并返回 next 节点，检查 next 节点是否 key=17，如果是的是，则将逐层的跳点全部更新过来，并更新层数。

附属实现代码

生成节点方法

template 
typename SkipList::Node*
SkipList::NewNode(int level, const Key& key,  const Value& value)
{
  size_t men = sizeof(Node) + level * sizeof(Node*);
  Node* node = (Node*)malloc(men);
  node->key = key;
  node->value = value;
  return node;
}

代码中 sizeof(Node) 为本身结构体所需要的内存分配，level * sizeof(Node*) 是为 forward_ 数组分配内存，因为要配 level 个节点链表。在 leveldb 中使用了字节对齐的方式来分配这块内存，我这边并没有写出来，有兴趣的可以浏览一下源码。

我们假设 level = 4

图 6.1
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代码生成了图6.1的结构，level0 节点的 forward_ 数组大小为4，leve1 ~ level3 都为空节点，但是分配了 8 个字节的指针内存 (64位操作系统)。图中虚线为数组引用表达，并不是指针指向。

随机层数生成数方法实现

取自google开源项目leveldb的实现

template 
int SkipList::randomLevel() {

  static const unsigned int kBranching = 4;
  int height = 1;
  while (height < kMaxLevel && ((::Next(rnd_) % kBranching) == 0)) {
    height++;
  }
  assert(height > 0);
  assert(height <= kMaxLevel);
  return height;
}

uint32_t Next( uint32_t& seed) {
  seed = seed & 0x7fffffffu; // 防止负数

  if (seed == 0 || seed == 2147483647L) { 
    seed = 1;
  }

  static const uint32_t M = 2147483647L;   // 2^31-1
  static const uint64_t A = 16807;  // bits 14, 8, 7, 5, 2, 1, 0
  // We are computing
  //       seed_ = (seed_ * A) % M,    where M = 2^31-1
  //
  // seed_ must not be zero or M, or else all subsequent computed values
  // will be zero or M respectively.  For all other values, seed_ will end
  // up cycling through every number in [1,M-1]
  uint64_t product = seed * A;

  // Compute (product % M) using the fact that ((x << 31) % M) == x.
  seed = static_cast((product >> 31) + (product & M));
  // The first reduction may overflow by 1 bit, so we may need to
  // repeat.  mod == M is not possible; using > allows the faster
  // sign-bit-based test.
  if (seed > M) {
    seed -= M;
  }
  return seed;
}

总体来说这个 level 层数的生成方法也不是随机的，根据 seed 不断被修改的次数来决定层数，换而言之就是 level0 节点数量来决定层数。

有关节点结构体的方法实现

template 
void 
SkipList::SetNext(int i, Node* x) {
    assert(i >= 0);
    forward_[i] = x; // 设置数组节点
}

template 
void 
SkipList::Node* Next(int i) {
    assert(i >= 0);
    return forward_[i];
}

SetNext(int i, Node* x) 方法是设置 forward_ 节点数组第 i 层(level)的链表引用。
例如图6.1 中，key=10 调用了 SetNext(4, Node where key = 20 and level = 4) 和 key=20 调用了 SetNext(4, Node where key = 40 and level = 4) 的表述。

图 6.2
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Next(int i) 为取出某层节点链表的方法，这个应该不应解析了吧。

输出跳表结构

template 
void
SkipList::Print()
{
  Node* next, *x = head_;

  printf("--------\n");
  for (int i = level_ - 1; i >= 0; --i) {
    x = head_;
    while ((next = x->Next(i))) {
      x = next;
      std::cout << "key: " << next->key << " -> ";
    }
    printf("\n");
  }
  printf("--------\n");
}

Print 方法来输出查看当前跳表有哪些节点结构

参考资料：
跳表SkipList
Skip List（跳跃表）原理详解与实现

leveldb 源码分析 —— SkipList跳表

leveldb 源码分析 —— SkipList跳表

跳表数据存储模型

初始化跳表

插入操作

查找操作

删除操作

附属实现代码

生成节点方法

随机层数生成数方法实现

有关节点结构体的方法实现

输出跳表结构

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