本文主要对 pika 中 Hash 数据结构的使用做一个小结。
Pika 是 360 开源的一个非关系型数据库，可以兼容 Redis 系统的大部分命令。支持主从同步。主要区别是 Pika 支持的数据量不受内存的限制，仅和硬盘大小有关。底层使用了 RocksDB 做 KV 数据的存储。
本文主要对Pika 的 Hash 数据结构做个小结。
命令支持
| 接口 |
状态 |
| HDEL |
支持 |
| HEXISTS |
支持 |
| HGET |
支持 |
| HGETALL |
支持 |
| HINCRBY |
支持 |
| HINCRBYFLOAT |
支持 |
| HKEYS |
支持 |
| HLEN |
支持 |
| HMGET |
支持 |
| HMSET |
支持 |
| HSET |
暂不支持单条命令设置多个field value，如有需求请用HMSET |
| HSETNX |
支持 |
| HVALS |
支持 |
| HSCAN |
支持 |
| HSTRLEN |
支持 |
存储引擎
由于 Pika 数据最终会进入RocksDB,而RocksDB仅支持K-V数据结构, 因此 需要把两层结构的 Hash 数据转换为一层的KV存储结构。例如，执行如下的命令：
Pika首先将创建 hash 的 meta k-v 值，用来保存 hash 结构的元数据, 其数据格式如下：
为了保存 field 和 value 值，将会再创建一个k-v，格式如下：
后创建的k-v 存储了field 和 value。
命令操作
为了更好的了解hash 的操作，下面对几类命令逐个学习：
创建/更新操作
例如 Hset 操作：
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Status RedisHashes::HSet(const Slice& key, const Slice& field,
const Slice& value, int32_t* res) {
rocksdb::WriteBatch batch;
// 此操作需要加锁
// 函数结束，锁解除
ScopeRecordLock l(lock_mgr_, key);
int32_t version = 0;
uint32_t statistic = 0;
std::string meta_value;
// 获取meta 数据
Status s = db_->Get(default_read_options_, handles_[0], key, &meta_value);
if (s.ok()) {
ParsedHashesMetaValue parsed_hashes_meta_value(&meta_value);
if (parsed_hashes_meta_value.IsStale()
|| parsed_hashes_meta_value.count() == 0) {
// 如果meta 存在，但是没有用到
// 则直接更新meta & field & value
version = parsed_hashes_meta_value.InitialMetaValue();
parsed_hashes_meta_value.set_count(1);
batch.Put(handles_[0], key, meta_value);
HashesDataKey data_key(key, version, field);
batch.Put(handles_[1], data_key.Encode(), value);
*res = 1;
} else {
// 如果存在，且时间未过期, 版本正确
version = parsed_hashes_meta_value.version();
std::string data_value;
HashesDataKey hashes_data_key(key, version, field);
// 获取field 数据
s = db_->Get(default_read_options_,
handles_[1], hashes_data_key.Encode(), &data_value);
if (s.ok()) {
// 如果当前存的field 数据正确
*res = 0;
if (data_value == value.ToString()) { // 值也相等，则不操作
return Status::OK();
} else {
// 修改kv
batch.Put(handles_[1], hashes_data_key.Encode(), value);
statistic++;
}
} else if (s.IsNotFound()) {
// 如果没有存在kv, 则添加，并更新meta
parsed_hashes_meta_value.ModifyCount(1);
batch.Put(handles_[0], key, meta_value);
batch.Put(handles_[1], hashes_data_key.Encode(), value);
*res = 1;
} else {
// 获取失败
return s;
}
}
} else if (s.IsNotFound()) {
// 若meta 未找到, 编码，写入
char str[4];
EncodeFixed32(str, 1);
HashesMetaValue meta_value(std::string(str, sizeof(int32_t)));
version = meta_value.UpdateVersion();
batch.Put(handles_[0], key, meta_value.Encode());
HashesDataKey data_key(key, version, field);
batch.Put(handles_[1], data_key.Encode(), value);
*res = 1;
} else {
return s;
}
// 最后批量写
s = db_->Write(default_write_options_, &batch);
// 更新总的统计信息
UpdateSpecificKeyStatistics(key.ToString(), statistic);
return s;
}
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可以看出，在做 HSet 操作时，会对 metadata 和 field value 同时操作，并需要同时更新，而且由于Pika是多线程服务，需要加锁操作。在频繁访问同一个hash中的数据时，其锁粒度是一个hash的key，可能会有大量的锁冲突出现。
读操作
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Status RedisHashes::HGet(const Slice& key, const Slice& field,
std::string* value) {
std::string meta_value;
int32_t version = 0;
rocksdb::ReadOptions read_options;
const rocksdb::Snapshot* snapshot;
ScopeSnapshot ss(db_, &snapshot);
read_options.snapshot = snapshot;
// 获取meta 数据
Status s = db_->Get(read_options, handles_[0], key, &meta_value);
if (s.ok()) {
ParsedHashesMetaValue parsed_hashes_meta_value(&meta_value);
if (parsed_hashes_meta_value.IsStale()) {
// 如果存在meta，且生效
return Status::NotFound("Stale");
} else if (parsed_hashes_meta_value.count() == 0) {
return Status::NotFound();
} else {
// 获取key 值
version = parsed_hashes_meta_value.version();
HashesDataKey data_key(key, version, field);
s = db_->Get(read_options, handles_[1], data_key.Encode(), value);
}
}
return s;
}
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读操作比较简单，无需加锁。先获取metadata值，再通过metadata 计算出 field 存储key，返回结果即可。
删除操作
删除操作有两种，一种是删除整个hash 表(DEL)，一种是删除一个field(HDEL)。首先看下删除整个hash 表的操作。
DEL
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Status RedisHashes::Del(const Slice& key) {
std::string meta_value;
ScopeRecordLock l(lock_mgr_, key); // 删除操作需要加锁
Status s = db_->Get(default_read_options_, handles_[0], key, &meta_value);
// 获取 metadata 值
if (s.ok()) {
ParsedHashesMetaValue parsed_hashes_meta_value(&meta_value);
if (parsed_hashes_meta_value.IsStale()) {
// 如果失效了
return Status::NotFound("Stale");
} else if (parsed_hashes_meta_value.count() == 0) {
// 无值
return Status::NotFound();
} else {
// 更新统计值，更新meta_value 即可。
uint32_t statistic = parsed_hashes_meta_value.count();
parsed_hashes_meta_value.InitialMetaValue();
s = db_->Put(default_write_options_, handles_[0], key, meta_value);
UpdateSpecificKeyStatistics(key.ToString(), statistic);
}
}
return s;
}
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这里有个需要注意的地方，hash 删表，并不是删除所有数据，只是把meta_value 值更新即可。(修改count值，时间戳，以及version值)
由于field的key 是通过metadata 中的版本值计算出来的，由于meta_value 版本更新，所有 field value 均失效。
这个是pika 的一个特性，叫秒删功能。顾名思义，可以做到快速删除hash值，由于其删除hash 只重置了meta值，而hash数据结构已经存在的kv在进行compact时进行
HDEL
下面是删除一个field 的方法:
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// 从参数可以看出 HDEL 是支持同时删除多个field 的
Status RedisHashes::HDel(const Slice& key,
const std::vector<std::string>& fields,
int32_t* ret) {
uint32_t statistic = 0;
std::vector<std::string> filtered_fields;
std::unordered_set<std::string> field_set;
// field 去重
for (auto iter = fields.begin(); iter != fields.end(); ++iter) {
std::string field = *iter;
if (field_set.find(field) == field_set.end()) {
field_set.insert(field);
filtered_fields.push_back(*iter);
}
}
rocksdb::WriteBatch batch;
rocksdb::ReadOptions read_options;
const rocksdb::Snapshot* snapshot;
std::string meta_value;
int32_t del_cnt = 0;
int32_t version = 0;
// 加锁
ScopeRecordLock l(lock_mgr_, key);
ScopeSnapshot ss(db_, &snapshot);
read_options.snapshot = snapshot;
Status s = db_->Get(read_options, handles_[0], key, &meta_value);
if (s.ok()) {
ParsedHashesMetaValue parsed_hashes_meta_value(&meta_value);
if (parsed_hashes_meta_value.IsStale()
|| parsed_hashes_meta_value.count() == 0) {
*ret = 0;
return Status::OK();
} else {
std::string data_value;
version = parsed_hashes_meta_value.version();
// 遍历所有数据，并删除
for (const auto& field : filtered_fields) {
HashesDataKey hashes_data_key(key, version, field);
s = db_->Get(read_options, handles_[1],
hashes_data_key.Encode(), &data_value);
if (s.ok()) {
del_cnt++;
statistic++;
batch.Delete(handles_[1], hashes_data_key.Encode());
} else if (s.IsNotFound()) {
continue;
} else {
return s;
}
}
*ret = del_cnt;
parsed_hashes_meta_value.ModifyCount(-del_cnt);
batch.Put(handles_[0], key, meta_value);
}
} else if (s.IsNotFound()) {
*ret = 0;
return Status::OK();
} else {
return s;
}
s = db_->Write(default_write_options_, &batch);
UpdateSpecificKeyStatistics(key.ToString(), statistic);
return s;
}
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HDEL 操作支持批量操作。
数据的清理
上面提到了，Pika 对于 hash 做了秒删的功能，那秒删之后field中的数据，如何做清理工作呢？
经过研究，发现其实pika没有做主动删除的逻辑，只是通过RocksDB 在做compaction（数据压缩）时调用filter 来实现的。
RocksDB 的compaction, 主要是为了压缩内存和硬盘的使用空间，提升查找速度(LSM 树便是不断的把树结构做merge，做内存落盘和数据压缩）。在copact操作时，提供了可定制的filter 接口。在pika 中，就是通过实现该接口来做秒删功能的。
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// 针对存储数据的k-v 结构的过滤 （还有一种meta 数据过滤的方法）
class BaseDataFilter : public rocksdb::CompactionFilter {
public:
BaseDataFilter(rocksdb::DB* db,
std::vector<rocksdb::ColumnFamilyHandle*>* cf_handles_ptr) :
db_(db),
cf_handles_ptr_(cf_handles_ptr),
cur_key_(""),
meta_not_found_(false),
cur_meta_version_(0),
cur_meta_timestamp_(0) {}
bool Filter(int level, const Slice& key,
const rocksdb::Slice& value,
std::string* new_value, bool* value_changed) const override {
ParsedBaseDataKey parsed_base_data_key(key);
Trace("==========================START==========================");
Trace("[DataFilter], key: %s, data = %s, version = %d",
parsed_base_data_key.key().ToString().c_str(),
parsed_base_data_key.data().ToString().c_str(),
parsed_base_data_key.version());
// 如果是复杂数据结构的key, 两个值不相等，需要取meta中的版本和时间戳
if (parsed_base_data_key.key().ToString() != cur_key_) {
cur_key_ = parsed_base_data_key.key().ToString();
std::string meta_value;
// destroyed when close the database, Reserve Current key value
if (cf_handles_ptr_->size() == 0) {
return false;
}
// 基于datakey，算出metakey
// 查看meta 的状态
Status s = db_->Get(default_read_options_,
(*cf_handles_ptr_)[0], cur_key_, &meta_value);
if (s.ok()) {
meta_not_found_ = false;
ParsedBaseMetaValue parsed_base_meta_value(&meta_value);
cur_meta_version_ = parsed_base_meta_value.version();
cur_meta_timestamp_ = parsed_base_meta_value.timestamp();
} else if (s.IsNotFound()) {
meta_not_found_ = true;
} else {
cur_key_ = "";
Trace("Reserve[Get meta_key faild]");
return false;
}
}
if (meta_not_found_) {
Trace("Drop[Meta key not exist]");
return true;
}
//判断版本和过期时间
int64_t unix_time;
rocksdb::Env::Default()->GetCurrentTime(&unix_time);
if (cur_meta_timestamp_ != 0
&& cur_meta_timestamp_ < static_cast<int32_t>(unix_time)) {
Trace("Drop[Timeout]");
return true;
}
if (cur_meta_version_ > parsed_base_data_key.version()) {
Trace("Drop[data_key_version < cur_meta_version]");
return true;
} else {
Trace("Reserve[data_key_version == cur_meta_version]");
return false;
}
}
const char* Name() const override { return "BaseDataFilter"; }
private:
rocksdb::DB* db_;
std::vector<rocksdb::ColumnFamilyHandle*>* cf_handles_ptr_;
rocksdb::ReadOptions default_read_options_;
mutable std::string cur_key_;
mutable bool meta_not_found_;
mutable int32_t cur_meta_version_;
mutable int32_t cur_meta_timestamp_;
};
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从上述代码中可以看出，其实在pika中，对于大批量的数据(比如list，hash，set 等数据结构)均是具有秒删功能的，使用秒删功能比直接删除一方面可以节省执行时间,另一方面可以减少内存碎片，算是以空间换时间的典型例子了。
数据扫描
hash 结构除了需要做kv操作外，还有类似扫描key 的操作(HKEYS, HVALS, HGETALL, HSCAN)。例如 HKEYS 命令会返回所有hash 结构中的 fields. 在 pika 中是如何解决该问题的? 问题的解决需要我们从pika 依赖的RocksDB 中找到答案。
由于 RocksDB 是 基于 LSM 树实现的存储引擎，其 KEY 是有序的，因此，可以通过 RocksDB 的区间查询操作做数据查询。 对于 HKEYS, HVALS, HGETALL 操作，会扫描 HASH 中的所有值，因此其扫描的数据，是 (keySize + key + version) 为前缀做索引前缀; 对于 HSCAN 则在 (keySize + key + version) 的基础上，增加 HSCAN 提供的前缀信息做前缀搜索即可。
学习小结
- pika 中，可以存在相同的key 不同存储类型的数据。
- hash 存储值不超过 2^32 , 由于 hash size 存储在 4bytes 的空间中。
- 从Hset中，可以看到，在设计数据结构时，尽量减小 hash 中key 值的数量，减少锁meta的时间。
- pika hash 结构具有秒删功能，对于大批量数据的hash 结果，删除操作和正常命令一样会快速执行。（这个和redis有一定区别）
- pika 中异步删除策略是依赖于RocksDB 的compaction 提供的filter 接口实现的。
- 令人惊喜的是，也有go版本LSM树的实现。(moss)
- 除了pika外，最近比较火的TiDB的底层存储也是使用的 RocksDB 实现的。
备注：本文源码来自 github.com/Qihoo360/blackwidow 中。
