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Node.js 使用数据库 LevelDB:超高性能 kv 存储引擎

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发布于: 2021 年 05 月 22 日
Node.js使用数据库LevelDB:超高性能kv存储引擎

Node.js被设计用来做快速高效的网络 I/O。它的事件驱动流使其成为一种智能代理的理想选择,通常作为后端系统和前端之间的粘合剂。Node 的设计初衷就是为了实现这一目的,但与此同时,它已成功用于构建传统的 Web 应用程序:一个 HTTP 服务器,提供为 HTML 页面或 JSON 消息响应,并使用数据库存储数据。


尽管其他平台和语言有比较成熟的 Web 框架并更倾向于使用开源关系型数据库,如 MySQL 或 PostgreSQL,大多数 Node Web 框架(如 Express、Hapi 等)并不强制使用任何特定的数据库,甚至根本不强制使用任何类型的数据库。昨天在《浅谈前端异常监控平台实现方案》一文中就提到 LevelDB,今天跟大家介绍这个超高性能的Key-Value数据库 LevelDB,同类型的比较流行的有 MongoDB,本文暂不介绍 MongoDB。

认识 LevelDB

LevelDB 是 Google 传奇工程师 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 开源的一款超高性能Key-Value存储引擎,以其惊人的读性能和更加惊人的写性能在轻量级NoSql数据库中鹤立鸡群,此开源项目目前是支持处理十亿级别规模Key-Value型数据持久性存储的 C++ 程序库。在优秀的表现下对于内存的占用也非常小,大量数据都直接存储在磁盘上,可以理解为以空间换取时间。

设计思路

对于普通机械磁盘顺序写的性能要比随机写高很多,而 LevelDB 的设计思想正是利用了磁盘的这个特性。 LevelDB 的数据是存储在磁盘上的,采用 LSM-Tree 的结构实现。LSM-Tree 将磁盘的随机写转化为顺序写,从而大大提高了写速度。为了做到这一点 LSM-Tree 的思路是将索引树结构拆成一大一小两颗树,较小的一个常驻内存,较大的一个持久化到磁盘,共同维护一个有序的key空间。写入操作会首先操作内存中的树,随着内存中树的不断变大,会触发与磁盘中树的归并操作,而归并操作本身仅有顺序写。如下图所示:



上图为 LevelDB 整体架构,静态结构主要由六个部分组成:


  • MemTable(wTable):内存数据结构,具体实现是 SkipList。 接受用户的读写请求,新的数据修改会首先在这里写入。

  • Immutable MemTable(rTable):当 MemTable 的大小达到设定的阈值时,会变成 Immutable MemTable,只接受读操作,不再接受写操作,后续由后台线程 Flush 到磁盘上。

  • SST Files:Sorted String Table Files,磁盘数据存储文件。分为 Level0 到 LevelN 多层,每一层包含多个 SST 文件,文件内数据有序。Level0 直接由 Immutable Memtable Flush 得到,其它每一层的数据由上一层进行 Compaction 得到。

  • Manifest Files:Manifest 文件中记录 SST 文件在不同 Level 的分布,单个 SST 文件的最大、最小 key,以及其他一些 LevelDB 需要的元信息。由于 LevelDB 支持 snapshot,需要维护多版本,因此可能同时存在多个 Manifest 文件。

  • Current File:由于 Manifest 文件可能存在多个,Current 记录的是当前的 Manifest 文件名。

  • Log Files (WAL):用于防止 MemTable 丢数据的日志文件。

粗箭头表示写入数据的流动方向:

  1. 先写入 MemTable。

  2. MemTable 的大小达到设定阈值的时候,转换成 Immutable MemTable。

  3. Immutable Table 由后台线程异步 Flush 到磁盘上,成为 Level0 上的一个 sst 文件。

  4. 在某些条件下,会触发后台线程对 Level0 ~ LevelN 的文件进行 Compaction。

读操作的流动方向和写操作类似:
  1. 读 MemTable,如果存在,返回。

  2. 读 Immutable MemTable,如果存在,返回。

  3. 按顺序读 Level0 ~ Leveln,如果存在,返回。

  4. 返回不存在。


上面就是简单的介绍 LevelDB 的设计原理,架构和读写操作的数据流向,因为独特的设计原理,LevelDB 很适合查询较少,写操作很多的场景。如果需要进一步了解其设计原理,就需要去学习跳跃表的设计算法,这里就不展开了。


跳跃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,跳跃表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的,这样也就是说跳跃表的插入和删除的工作是比较简单的。

LevelDB 特征:

  • key 和 value 都是任意长度的字节数组;

  • 存储按键排序的数据;

  • 提供基本的put(key, value)get(key)delete(key)接口;

  • 支持批量操作以原子操作进行;

  • 可以创建数据全景的 snapshot(快照),并允许在快照中查找数据;

  • 可以通过前向(或后向)迭代器遍历数据(迭代器会隐含的创建一个 snapshot);

  • 自动使用 Snappy 压缩数据;

  • 可移植性;


基于以上特性,很多区块链项目都是采用 LevelDB 来作为数据存储。下面就开始介绍如何在项目中使用 LevelDB,本文涉及的代码在项目Pretender-Service

安装 LevelDB

项目是基于 Node.js,基础环境就需要自己配置一下。执行一下命令:


npm install level --save
复制代码


接下来还需要安装level-sublevel,为了方便更好的使用 LevelDB,不用自己设计分键空间。


npm install level-sublevel --save
复制代码


还需要为数据生成唯一 ID 的模块,这里我们安装 cuid


npm install cuid --save
复制代码


安装完成后,将在应用程序中使用它,创建一个 levelDb 的类 ./src/db/levelDb.js


添加引用的依赖库


const level = require("level");const sublevel = require("level-sublevel");
复制代码


在构造函数中声明两个变量,代码如下:


class LevelDb {    constructor(dbPath, options = {}) {        this.options = options;        this.db = sublevel(level(dbPath, { valueEncoding: "json" }));    }}module.exports = LevelDb;
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在这里,创建了一个导出 LevelDB 数据库的单例模块。首先需要 level 模块,并使用它来实例化数据库,并为其提供路径 dbPath 。此路径为 LevelDB 存储数据文件的目录路径。此目录专门用于 LevelDB ,可能在开始时不存在。在这里定义的路径为外部声明的时候传入进来。valueEncoding 定义了使用的值的格式为 json,支持一下格式:hexutf8base64binaryasciiutf16le

添加 LevelDB 操作方法

现在来为上面定义的类增加方法,常用的方法有 put、get、delete、batch、find。本文只是基本的操作,实际项目需要对数据进行合理的设计。


在构造函数中创建了 LevelDB 数据库对象this.db,可以调用其方法。

put

新增或者更新数据。


    put(key, value, callback) {        if (key && value) {            this.db.put(key, value, (error) => {                callback(error);            });        } else {            callback("no key or value");        }    }
复制代码

get

获取指定 key 的数据。


    get(key, callback) {        if (key) {            this.db.get(key, (error, value) => {                callback(error, value);            });        } else {            callback("no key", key);        }    }
复制代码

delete

删除指定 key 的数据


    delete(key, callback) {        if (key) {            this.db.del(key, (error) => {                callback(error);            });        } else {            callback("no key");        }    }
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batch

LeveLDB 的一个强大功能是,它允许对要自动执行的批处理中的操作进行分组。


    batch(arr, callback) {        if (Array.isArray(arr)) {            var batchList = [];            arr.forEach(item);            {                var listMember = {};                if (item.hasOwnProperty("type")) {                    listMember.type = item.type;                }                if (item.hasOwnProperty("key")) {                    listMember.key = item.key;                }                if (item.hasOwnProperty("value")) {                    listMember.value = item.value;                }                if (                    listMember.hasOwnProperty("type") &&                    listMember.hasOwnProperty("key") &&                    listMember.hasOwnProperty("value")                ) {                    batchList.push(listMember);                }            }            if (batchList && batchList.length > 0) {                this.db.batch(batchList, (error) => {                    callback(error, batchList);                });            } else {                callback("array Membre format error");            }        } else {            callback("not array");        }    }
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到这里已经完成一个 LevelDB 基础操作类,下面就开始将其应用于项目中。

使用 LevelDB

接下来创建一个examples的文件夹,增加文件index.jskey-value数据库存储和关系型数据库有所不一样,关系型数据库每条记录一般都有一个唯一的自增长 id,而key-value数据库需要自己维护一个类似 id 的唯一 key 值,这个 key 值的设计也影响数据查询是否遍历。这里我们只是做一个简单的实例,完整代码如下:


"use strict";require("../src/utils/logger.js")(2);const { dbConfig } = require("../config");
const LevelDB = require("../src/db/levelDb");const path = require("path");const cuid = require("cuid");const dbHelper = new LevelDB( path.resolve(__dirname, dbConfig.path, dbConfig.folder));
// 增加用户信息const administrators = [ { name: "QuintionTang", email: "QuintionTang@gmail.com", password: "123456", id: "ckoyhjqbj0000mzkd1o63e31p", }, { name: "JimGreen", email: "JimGreen@gmail.com", password: "123456", id: "ckoyhjqbk0001mzkdhuq9abo4", },];const keyPrefix = "administrator";console.info("====>开始插入数据");const administratorsKeys = [];for (const item of administrators) { const uid = item.id; const keyName = `${keyPrefix}_${uid}`; item.id = uid; dbHelper.put(keyName, item, (error) => { if (error !== null) { administratorsKeys.push(keyName); } });}console.info("====>开始查找数据");// 开始查找uid为 ckoyhjqbj0000mzkd1o63e31p 的用户信息const findUid = "ckoyhjqbj0000mzkd1o63e31p";const findKeyName = `${keyPrefix}_${findUid}`;dbHelper.find( { prefix: findKeyName, }, (error, result) => { console.info(result); });
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接下来执行实例代码:


cd examplesnode index.js
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执行结果如下:



此时查看根目录下 database 就会生成数据库文件。

总结

本文简单介绍了 LevelDB 的设计原理,在项目中完成 LevelDB 类的定义,并实现一个简单的数据插入和查询。后续会在项目Pretender-Service完成更加复杂的业务逻辑,实现基本的 CURD,敬请关注项目动态。

发布于: 2021 年 05 月 22 日阅读数: 1570
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细节的追求者 2011.11.12 加入

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