leveldb的缓存机制

leveldb采用LRU机制, 利用键的哈希值前n位作为索引, 将要插入的键值对分派到指定的缓存区, 当缓存区的使用率大于总容量后, 优先淘汰最近最少使用的缓存, 独立的缓存区总量为2^n .

初始化ShardedLRUCache

  • 设置初始缓存容量, 并设置16个子分区的容量.

    1. static const int kNumShardBits = 4;
    2. static const int kNumShards = 1 << kNumShardBits;
    3. explicit ShardedLRUCache(size_t capacity)
    4. : last_id_(0) {
    5. const size_t per_shard = (capacity + (kNumShards - 1)) / kNumShards;
    6. for (int s = 0; s < kNumShards; s++) {
    7. shard_[s].SetCapacity(per_shard);
    8. }
    9. }

新建缓存

  • 由key的hash值的前kNumShardBits位作为子缓存区索引, 默认为前4位的索引位, 索引到指定的区, 子缓存区LRUCache接管新建缓存的任务.

    1. class ShardedLRUCache : public Cache {
    2. ...
    3. virtual Handle* Insert(const Slice& key, void* value, size_t charge,
    4. void (*deleter)(const Slice& key, void* value)) {
    5. const uint32_t hash = HashSlice(key);
    6. return shard_[Shard(hash)].Insert(key, hash, value, charge, deleter);
    7. }
  • LRUCache结构

    1. // A single shard of sharded cache.
    2. class LRUCache {
    3. public:
    4. LRUCache();
    5. ~LRUCache();
    6. // Separate from constructor so caller can easily make an array of LRUCache
    7. void SetCapacity(size_t capacity) { capacity_ = capacity; }
    8. // Like Cache methods, but with an extra "hash" parameter.
    9. Cache::Handle* Insert(const Slice& key, uint32_t hash,
    10. void* value, size_t charge,
    11. void (*deleter)(const Slice& key, void* value));
    12. Cache::Handle* Lookup(const Slice& key, uint32_t hash);
    13. void Release(Cache::Handle* handle);
    14. void Erase(const Slice& key, uint32_t hash);
    15. private:
    16. void LRU_Remove(LRUHandle* e);
    17. void LRU_Append(LRUHandle* e);
    18. void Unref(LRUHandle* e);
    19. // Initialized before use.
    20. size_t capacity_;
    21. // mutex_ protects the following state.
    22. port::Mutex mutex_;
    23. size_t usage_;
    24. // Dummy head of LRU list.
    25. // lru.prev is newest entry, lru.next is oldest entry.
    26. LRUHandle lru_;
    27. HandleTable table_;
    28. };

    LRUCache才是真正具有缓存功能的结构, capacity_表示它的最大容量, mutex_规范各线程互斥地访问, usage_标志缓存中已用容量, lru_作为哑节点, 它的前节点是最新的缓存对象, 它的后节点是最老的缓存对象, table_是用来统计对象是否被缓存的哈希表.

  • LRUCache缓存生成

    1. 缓存的基础节点是LRUHandle, 储存节点的(键, 值, 哈希值, next, prev节点, 销毁处理函数等)信息. 综合上面的LRUCache结构也看到, 实际上, 缓存节点是双向列表存储, LRUHandle lru_这个哑节点用来分隔最常更新的节点和最不常更新节点.

    2. 当要将缓存节点插入缓存区, 先由哈希表判断缓存是否已存在, 若存在, 将其更新至最常更新节点; 若不存在, 则插入为最常更新节点. 同时更新哈希表HandleTable table_.

    3. 这里的HandleTable实现并没特殊之处, 我看是采用键哈希策略进行哈希, 如果键冲突则以链表进行存储:

    4. 利用二级指针对链表进行插入.

      1. LRUHandle* Insert(LRUHandle* h) {
      2. LRUHandle** ptr = FindPointer(h->key(), h->hash);
      3. LRUHandle* old = *ptr;
      4. h->next_hash = (old == NULL ? NULL : old->next_hash);
      5. *ptr = h;
      6. if (old == NULL) {
      7. ++elems_;
      8. if (elems_ > length_) {
      9. // Since each cache entry is fairly large, we aim for a small
      10. // average linked list length (<= 1).
      11. Resize();
      12. }
      13. }
      14. return old;
      15. }
  • 二级指针

    在HandleTable这个哈希表实现里, 有个FindPointer方法用来查找此对象是否已存在, 并返回LRUHandle**, 代码如下:

    1. // Return a pointer to slot that points to a cache entry that
    2. // matches key/hash. If there is no such cache entry, return a
    3. // pointer to the trailing slot in the corresponding linked list.
    4. LRUHandle** FindPointer(const Slice& key, uint32_t hash) {
    5. LRUHandle** ptr = &list_[hash & (length_ - 1)];
    6. while (*ptr != NULL &&
    7. ((*ptr)->hash != hash || key != (*ptr)->key())) {
    8. ptr = &(*ptr)->next_hash;
    9. }
    10. return ptr;
    11. }

    可见, 如果已存在节点, 则返回这个节点的LRUHandle**; 如果不存在, 返回的是可以保存这个LRUHandle*的地址.

  • LRUCache缓存查找

    如果缓存存在, 则将其放置到哑节点lru_的prev位置, 即最近使用节点, 相当于提升它的优先级, 便于下次快速查找; 如果不存在这个缓存, 返回NULL.

小结

看完leveldb的缓存实现, 在实现思路上, 是传统的lru算法, 使用哈希表判重, 根据缓存的请求时间提升缓存的优先级. 里面的细节例如使用哈希值的前n位进行路由, 路由到2^n 个独立的缓存区, 各个缓存区维护自己的mutex进行并发控制; 哈希表在插入节点时判断空间使用率, 并进行自动扩容, 保证查找效率在O(1).

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