MapDB实现分析

最近在研究mapdb,整理的一些笔记,与大家分享下。

MapDB特性

mapdb是一个内嵌的纯java的数据库,提供了并发的HashMapTreeMapQueue,可以基于堆外或者磁盘来存储数据。用户可以通过配置选择不同的机制来提高性能,比如可以配置多种不同的cache来减少反序列化的开销,提高读取性能;可以开启异步写引擎,使用后台线程来进行序列化和存储更新,来提高插入性能,减少rt。它支持ACID事务、MVCC隔离。它的代码精简,只有一个jar包,无其他依赖,总共才200kb。并且高度模块化,用户可以很容易的扩展,添加新特性。

MapDB架构

从下面的类图,可以看出MapDB的整体脉络,它采用分层的设计,针对接口编程。上层只依赖下层的接口,具体实现可替换。顶层是针对用户的接口,也就是各种数据结构的接口。中间层是存储引擎Engine, 提供简单的key value接口,是MapDB的核心模块,管理对象为记录,通过记录id操作,用户不能直接使用。底层的是Volume,是对原始存储媒介的抽象,MapDB提供堆内、堆外、磁盘等存储媒介。这样的分层设计,使得MapDB的模块清晰,每一层都可以很容易的扩展,只需要实现接口即可。


MapDB实现分析_第1张图片
 

 

MapDB的实现原理

BTreeMap(Map)+StoreDirect(Engine)+FileChannelVol(Volume)为例,我们来分析MapDB的存储实现。

BTreeMapB+树的一个实现,非叶子节点存储key,叶子节点存储实际的value

B+树的核心操作为,从根节点开始,通过key找到对应的叶子节点,把节点读出,然后对节点中的Value进行增删改查操作。在单节点元素个数达到某个阈值后进行节点分裂或者合并。

BTreeMap的实现中,每个节点作为一条记录在Engine中维护,引擎对外提供根据recid访问记录的接口,例如读接口Engine.get(long recid, Serializer<A> serializer)BTreeMap只需要维护根节点recid就可以访问到整棵树。

StoreDirect通过维护一个索引Volume和一个物理Volume来实现基于recid的记录管理。

索引Volume用来维护索引项序列(每个索引项为8字节long),通过物理Volume来存储实际数据。每个索引项维护一个物理指针,信息包括记录所在的物理Volume的偏移量和记录大小。通过recid*8+IO_USER_START可以找到索引项,再通过索引项就可以找到记录所在物理Volume的位置和大小,这样就实现了通过recid访问记录的功能。

索引Volume(每个slot为8字节的long)物理Volume(每个格子为一个物理页,16*N byte,最大为64kb)

索引Volume还有一个功能是维护空闲的索引项列表和空闲的物理页列表(都是FIFO列表),这些空闲列表被称为Long stack,维护在索引Volume的第154111slot中。当某个recid被删除,那么recid对应的索引项就成了空闲索引项,被加到空闲索引项列表里,对应的物理Volume空间也被释放,加入空闲的物理页列表。由于每个索引项的大小是固定的,所以只需要一个列表就可以维护所有的空闲项,索引Volume15slot用来维护空闲索引项列表。 

而每个物理页最小为16byte,最大为64kb(必须是16的倍数),不同的记录使用不同大小的物理页。每个记录删除之后,所释放的物理页大小可能都不一样。所以需要16-4111slot来维护不同尺寸(4096种)的物理页空闲列表,每个slot指向对应尺寸的物理空闲页列表。

当要添加一条新记录的时候,会先查找空闲索引列表拿到recid,如果空闲索引列表不为空,那么复用该recid的索引项,否则在索引Volume append新的索引项,返回新的recid。拿到索引项之后,还要申请物理页空间,根据记录的大小找到对应的空闲物理页列表,如果有则复用,否则在物理Volume append,得到新的物理页,更新索引项,然后写入数据。物理页的分配方式,类似伙伴系统算法,可以减少外部碎片,充分利用空间。

当一条记录大于64kb的时候,需要通过链接法,链接多个物理页来存储记录。

在这个例子里我们使用的是FileChannelVol,所以索引Volume和物理Volume都是存储在文件中的,就是一个基于磁盘的B+树实现。

如果我们把FileChannelVol替换为MemoryVol,并启用useDirectBuffer,那么就是一个堆外的BTreeMap

MapDBEngine模块中还使用了装饰者模式,为引擎添加更多的特性。比如HashTable,为引擎添加Hash缓存;AsyncWriteEngine添加了异步写特性,如果使用堆外存储或者磁盘存储,启用异步写可以减小rt,提高性能。

对事务的支持,则是通过StoreWAL来实现,它继承StoreDirect,通过增加预写日志的特性来实现事务。

 

MapDB提供了丰富的功能,并且具有很强的扩展性,需要用到内嵌数据库或者堆外内存的场景,可以优先考虑哦。

 

 

 

 

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