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仅追加KV数据库

news 来源：原创 2025/4/23 11:26:34

仅追加KV数据库

6.1 我们将要做什么

在本章中，我们将创建一个基于文件的键值存储（KV Store），其核心是一个写时复制（Copy-on-Write, CoW）B+ 树。这种设计的目标是实现数据的持久性和原子性。

在这里插入图片描述

1. 设计概述

1.1 数据结构定义

type KV struct {Path string // 文件名// 内部字段fd   int      // 文件描述符tree BTree    // B+ 树实例// 更多字段 ...
}

Path：存储文件的路径。
fd：文件描述符，用于操作底层文件。
tree：B+ 树实例，提供键值存储的核心功能。

1.2 接口定义

以下是 KV 提供的主要接口：

打开数据库：

func (db *KV) Open() error

打开或创建指定路径的文件，并初始化 B+ 树。

获取键值对：

func (db *KV) Get(key []byte) ([]byte, bool) {return db.tree.Get(key)
}

从 B+ 树中查找指定键，并返回对应的值和是否存在标志。

插入/更新键值对：

func (db *KV) Set(key []byte, val []byte) error {db.tree.Insert(key, val)return updateFile(db)
}

插入或更新键值对，并将更改写入文件。

删除键值对：

func (db *KV) Del(key []byte) (bool, error) {deleted := db.tree.Delete(key)return deleted, updateFile(db)
}

删除指定键值对，并将更改写入文件。

2. 核心目标

2.1 持久性

使用 追加写入（Append-Only） 的方式将数据写入文件。
每次修改都会生成新的页面，旧页面保持不变，确保数据不会因崩溃而丢失。

2.2 原子性

每次修改后，更新文件元信息以反映最新的树状态。
如果写入过程中发生崩溃，可以恢复到上次一致的状态。

2.3 空间重用

在本章中，我们忽略空间重用问题，所有数据都通过追加写入文件。
空间回收将在下一章中讨论。

2.4 并发控制

本章假设单进程顺序访问，忽略并发问题。
并发支持将在后续章节中实现。

3. 实现 B+ 树的回调函数

为了支持基于文件的 B+ 树，我们需要实现以下三个回调函数：

type BTree struct {root uint64get  func(uint64) []byte // 读取页面new  func([]byte) uint64 // 追加页面del  func(uint64)        // 删除页面（本章忽略）
}

6.2 两阶段更新

原子性 + 持久性

如第 3 章所述，对于写时复制树，根指针是被原子性更新的。然后使用 fsync 来请求并确认持久性。根指针本身的原子性是不够的；为了使整个树具有原子性，必须在根指针之前持久化新节点。由于缓存等因素，写入顺序并不是数据被持久化的顺序。因此，使用另一个 fsync 来确保顺序。

func updateFile(db *KV) error {// 1. 写入新节点。if err := writePages(db); err != nil {return err}// 2. 使用 `fsync` 强制执行步骤 1 和步骤 3 之间的顺序。if err := syscall.Fsync(db.fd); err != nil {return err}// 3. 原子性地更新根指针。if err := updateRoot(db); err != nil {return err}// 4. 使用 `fsync` 使所有内容持久化。return syscall.Fsync(db.fd)
}

替代方案：使用日志实现持久性

另一种双写方案也有两个包含 fsync 的阶段：

带校验和写入更新的页面。
使用 fsync 使更新持久化（用于崩溃恢复）。
就地更新数据（应用双写）。
使用 fsync 确保步骤 3 和步骤 1 的顺序（重用或删除双写）。

与写时复制的区别在于阶段的顺序：数据在第一次 fsync 后已持久化；数据库可以返回成功并将剩余操作放到后台完成。

双写类似于日志，日志每次更新也只需要一次 fsync。而且它可以是一个实际的日志，用来缓冲多个更新，从而提高性能。这是数据库中日志的另一个例子，除了 LSM 树之外。

我们不会使用日志，因为写时复制不需要它。但日志仍然提供了上述的好处；这也是日志在数据库中无处不在的原因之一。

内存数据的并发性
对于内存中的数据（关于并发性的原子性），可以通过互斥锁（mutex）或某些原子 CPU 指令来实现。存在一个类似的问题：由于乱序执行等因素，内存读/写可能不会按顺序出现。

对于内存中的写时复制树，在更新根指针之前，必须让新节点对并发读者可见。这称为内存屏障，类似于 fsync，尽管 fsync 不仅仅是强制顺序。

像互斥锁这样的同步原语，或者任何操作系统系统调用，将以一种可移植的方式强制内存顺序，因此你不必处理特定于 CPU 的原子操作或屏障（这些对于并发来说并不足够）。

6.3 文件上的数据库

文件布局

我们的数据库是一个单一文件，被划分为多个“页面”。每个页面都是一个 B+ 树节点，除了第一个页面；第一个页面包含指向最新根节点的指针和其他辅助数据，我们称这个页面为元页面（meta page）。

|       元页面     | 页面... | 根节点 | 页面... | （文件末尾）
| 根指针 | 页面使用 |              |           ||          |                |           |+----------|----------------+           ||                            |+----------------------------+

新节点简单地像日志一样追加到文件中，但是我们不能使用文件大小来计算页面数量，因为在断电后，文件大小（元数据）可能与文件数据不一致。这取决于文件系统，我们可以通过在元页面中存储页面的数量来避免这个问题。

`fsync` 对目录的操作

正如第一章所述，在重命名之后必须对父目录使用 fsync。创建新文件时也是如此，因为有两件事情需要持久化：文件数据和引用该文件的目录。

我们将通过 O_CREATE 可能创建新文件后预执行 fsync。要同步一个目录，可以以只读模式 (O_RDONLY) 打开该目录。

func createFileSync(file string) (int, error) {// 获取目录文件描述符flags := os.O_RDONLY | syscall.O_DIRECTORYdirfd, err := syscall.Open(path.Dir(file), flags, 0o644)if err != nil {return -1, fmt.Errorf("open directory: %w", err)}defer syscall.Close(dirfd)// 打开或创建文件flags = os.O_RDWR | os.O_CREATEfd, err := syscall.Openat(dirfd, path.Base(file), flags, 0o644)if err != nil {return -1, fmt.Errorf("open file: %w", err)}// 同步目录if err = syscall.Fsync(dirfd); err != nil {_ = syscall.Close(fd) // 可能会留下空文件return -1, fmt.Errorf("fsync directory: %w", err)}return fd, nil
}

目录文件描述符可以由 openat 使用来打开目标文件，这保证了文件来自之前打开的同一个目录，以防目录路径在此期间被替换（竞态条件）。虽然这不是我们需要担心的问题，因为我们不期望有多进程操作。

`mmap`、页面缓存和 I/O

mmap 是一种将文件作为内存缓冲区进行读写的机制。使用 mmap 时，磁盘 I/O 是隐式的且自动完成的。

func Mmap(fd int, offset int64, length int, ...) (data []byte, err error)

为了理解 mmap，让我们回顾一些操作系统的基本概念。操作系统页面是虚拟地址和物理地址之间映射的最小单位。然而，进程的虚拟地址空间并不总是完全由物理内存支持；进程的一部分内存可以交换到磁盘上，当进程尝试访问它时：

CPU 触发一个页面错误，将控制权交给操作系统。
操作系统然后：
1. 将交换的数据读入物理内存。
2. 重新映射虚拟地址到物理内存。
3. 将控制权返回给进程。
进程继续运行，虚拟地址映射到实际的 RAM。

mmap 的工作原理与此类似，进程从 mmap 获得一个地址范围，当它访问其中的一个页面时，会发生页面错误，操作系统将数据读入缓存并重新映射页面到缓存。这就是只读场景下的自动 I/O。

当进程修改一个页面时，CPU 也会标记（称为脏位），以便操作系统稍后将页面写回磁盘。fsync 用于请求并等待 I/O 完成。这是通过 mmap 写入数据的方式，与 Linux 上的 write 并没有太大不同，因为 write 也进入相同的页面缓存。

你不必使用 mmap，但理解这些基础知识是很重要的。

6.4 管理磁盘页面

我们将使用 mmap 来实现这些页面管理回调，因为它非常方便。

func (db *KV) Open() error {db.tree.get = db.pageRead // 读取页面db.tree.new = db.pageAppend // 追加页面db.tree.del = func(uint64) {}// ...
}

调用 `mmap`

文件支持的 mmap 可以是只读（read-only）、读写（read-write）或写时复制（copy-on-write）。要创建一个只读的 mmap，可以使用 PROT_READ 和 MAP_SHARED 标志。

syscall.Mmap(fd, offset, size, syscall.PROT_READ, syscall.MAP_SHARED)

映射的范围可以大于当前文件大小，这是一个我们可以利用的事实，因为文件会增长。

`mmap` 处理增长的文件

mremap 重新映射到更大的范围，类似于 realloc。这是处理增长文件的一种方法。然而，地址可能会改变，这可能会影响后续章节中的并发读者。我们的解决方案是添加新的映射来覆盖扩展的文件。

type KV struct {// ...mmap struct {total int         // mmap 大小，可以大于文件大小chunks [][]byte   // 多个 mmap，可能是非连续的}
}

BTree.get：读取页面

func (db *KV) pageRead(ptr uint64) []byte {start := uint64(0)for _, chunk := range db.mmap.chunks {end := start + uint64(len(chunk))/BTREE_PAGE_SIZEif ptr < end {offset := BTREE_PAGE_SIZE * (ptr - start)return chunk[offset : offset+BTREE_PAGE_SIZE]}start = end}panic("bad ptr")
}

每次扩展文件时添加一个新的映射会导致大量映射，这对性能不利，因为操作系统需要跟踪它们。通过指数增长避免了这个问题，因为 mmap 可以超出文件大小。

func extendMmap(db *KV, size int) error {if size <= db.mmap.total {return nil // 足够的范围}alloc := max(db.mmap.total, 64<<20) // 将当前地址空间加倍for db.mmap.total + alloc < size {alloc *= 2 // 仍然不够？}chunk, err := syscall.Mmap(db.fd, int64(db.mmap.total), alloc,syscall.PROT_READ, syscall.MAP_SHARED, // 只读)if err != nil {return fmt.Errorf("mmap: %w", err)}db.mmap.total += allocdb.mmap.chunks = append(db.mmap.chunks, chunk)return nil
}

你可能会问，为什么不直接创建一个非常大的映射（比如 1TB），然后忘记文件的增长呢？毕竟未实现的虚拟地址不会产生任何成本。对于 64 位系统上的玩具数据库来说，这是可以接受的。

捕获页面更新

BTree.new 回调从 B+ 树更新中收集新页面，并从数据库末尾分配页面编号。

type KV struct {// ...page struct {flushed uint64       // 数据库大小（以页面数计）temp    [][]byte     // 新分配的页面}
}

pageAppend：追加页面

func (db *KV) pageAppend(node []byte) uint64 {ptr := db.page.flushed + uint64(len(db.page.temp)) // 直接追加db.page.temp = append(db.page.temp, node)return ptr
}

这些页面在 B+ 树更新后被写入（追加）到文件中。

写入页面

func writePages(db *KV) error {// 如果需要，扩展 mmapsize := (int(db.page.flushed) + len(db.page.temp)) * BTREE_PAGE_SIZEif err := extendMmap(db, size); err != nil {return err}// 将数据页面写入文件offset := int64(db.page.flushed * BTREE_PAGE_SIZE)if _, err := unix.Pwritev(db.fd, db.page.temp, offset); err != nil {return err}// 丢弃内存中的数据db.page.flushed += uint64(len(db.page.temp))db.page.temp = db.page.temp[:0]return nil
}

pwritev 是带偏移量和多个输入缓冲区的 write 的变体。

我们需要控制偏移量，因为我们稍后还需要写入元页面。多个输入缓冲区由内核合并。

6.5 元页面

读取元页面

我们将向元页面添加一些魔数（magic bytes）以识别文件类型。

const DB_SIG = "BuildYourOwnDB06" // 各章节之间不兼容// | sig | root_ptr | page_used |
// | 16B | 8B       | 8B        |func saveMeta(db *KV) []byte {var data [32]bytecopy(data[:16], []byte(DB_SIG))binary.LittleEndian.PutUint64(data[16:], db.tree.root)binary.LittleEndian.PutUint64(data[24:], db.page.flushed)return data[:]
}func loadMeta(db *KV, data []byte) {if string(data[:16]) != DB_SIG {panic("invalid database signature")}db.tree.root = binary.LittleEndian.Uint64(data[16:24])db.page.flushed = binary.LittleEndian.Uint64(data[24:32])
}

当文件为空时，会预留元页面。

func readRoot(db *KV, fileSize int64) error {if fileSize == 0 { // 空文件db.page.flushed = 1 // 在首次写入时初始化元页面return nil}// 读取页面data := db.mmap.chunks[0]loadMeta(db, data)// 验证页面// ...return nil
}

更新元页面

写少量页对齐的数据到实际磁盘上，只修改单个扇区，在硬件级别可能是掉电原子性的。一些真正的数据库依赖于此特性。这也是我们更新元页面的方式。

// 3. 更新元页面。它必须是原子的。
func updateRoot(db *KV) error {if _, err := syscall.Pwrite(db.fd, saveMeta(db), 0); err != nil {return fmt.Errorf("write meta page: %w", err)}return nil
}

然而，原子性在不同的层级意味着不同的事情，正如你所见，重命名也是如此。对于系统调用级别的并发读者而言，write 并不是原子性的。这可能是因为页面缓存的工作原理。

当我们添加并发事务时，将考虑读写的原子性，但我们已经看到了一种解决方案：在 LSM 树中，只有第一级会被更新，并且它作为 MemTable 被复制，从而将并发问题移到了内存中。我们可以保持元页面的内存副本，并使用互斥锁进行同步，从而避免并发的磁盘读/写。

即使硬件在掉电情况下不是原子性的，通过日志加校验和也可以实现原子性。我们可以在每次更新时切换两个带校验和的元页面，以确保掉电后至少有一个元页面是完好的。这被称为双缓冲（double buffering），是一个有两个条目的循环日志。

这种机制不仅提高了系统的可靠性，还确保了即使发生意外断电，数据库也能恢复到一个一致的状态。通过这种方式，可以有效地管理元数据的更新，并保证其一致性与持久性。

6.6 错误处理

IO 错误后的场景

错误处理的最低要求是通过 if err != nil 传播错误。接下来，考虑在发生 IO 错误（如 fsync 或 write）后继续使用数据库的可能性：

在更新失败后读取数据？
- 合理的选择是表现得像什么都没发生一样。
在失败后再次更新？
- 如果错误仍然存在，则预计会再次失败。
- 如果错误是暂时的，能否从之前的错误中恢复？
在问题解决后重新启动数据库？
- 这只是崩溃恢复；已在第 3 章讨论过。

回滚到之前的版本

有一项调查研究了 fsync 失败的处理方法。从中我们可以了解到，这个主题与文件系统相关。如果我们在 fsync 失败后读取数据，某些文件系统会返回失败的数据，因为页面缓存与磁盘不匹配。因此，回读失败的写入是有问题的。

但因为我们使用的是写时复制（copy-on-write），这并不是问题；我们可以回滚到旧的树根以避免问题数据。树根存储在元页面中，但我们从未在打开数据库后从磁盘读取元页面，因此只需回滚内存中的根指针即可。

func (db *KV) Set(key []byte, val []byte) error {meta := saveMeta(db) // 保存内存状态（树根）db.tree.Insert(key, val)return updateOrRevert(db, meta)
}func updateOrRevert(db *KV, meta []byte) error {// 两阶段更新err := updateFile(db)// 在错误时回滚if err != nil {// 内存状态可以立即回滚以允许读取loadMeta(db, meta)// 丢弃临时数据db.page.temp = db.page.temp[:0]}return err
}

因此，在写入失败后，仍然可以以只读模式使用数据库。读取也可能失败，但由于我们使用的是 mmap，在读取错误时进程会被 SIGBUS 杀死。这是 mmap 的缺点之一。

从临时写入错误中恢复

一些写入错误是暂时的，例如“磁盘空间不足”。如果一次更新失败，而下一次成功，则最终状态仍然是好的。问题在于中间状态：在两次更新之间，磁盘上的元页面内容是未知的！

如果 fsync 在元页面上失败，磁盘上的元页面可能是新版本或旧版本，而内存中的树根是旧版本。因此，第二次成功的更新会覆盖较新版本的数据页面，如果此时发生崩溃，可能会导致损坏的中间状态。

解决方案是在恢复时重写最后已知的元页面。

type KV struct {// ...failed bool // 上次更新是否失败？
}func updateOrRevert(db *KV, meta []byte) error {// 确保在错误后磁盘上的元页面与内存中的一致if db.failed {// 写入并同步之前的元页面// ...db.failed = false}err := updateFile(db)if err != nil {// 磁盘上的元页面处于未知状态；// 标记它以便在后续恢复时重写。db.failed = true// ...}return err
}