如何理解LevelDB源码中的SSTable，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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MemTable是内存表，而当内存表增长到一定程度时(memtable.size>  Options::write_buffer_size)，会将当前的MemTable数据持久化(LevelDB中实际有两份MemTable，后面LevelDB数据库备忘时会讲)。持久化的文件(sst文件)称之为Table，LevelDB中的Table分为不同的层级，当前版本的***层级为7(0-6),table中level0的数据***，level6的数据最旧。

Compaction动作负责触发内存表到SSTable的转换，LOG恢复时也会执行，这里不关心Compaction或恢复的任何细节，后面会单独备忘。

LevelDB通过BuildTable方法完成SSTable的构建，其创建SSTable文件并将memtable中的记录依次写入文件。BuildTable带了一个输出参数，FileMetaData：

1     struct FileMetaData {  2         int refs;  3         int allowed_seeks;          // Seeks allowed until compaction  4         uint64_t number;  5         uint64_t file_size;         // File size in bytes  6         InternalKey smallest;       // Smallest internal key served by table  7         InternalKey largest;        // Largest internal key served by table  8  9         FileMetaData() : refs(0), allowed_seeks(1 << 30), file_size(0) { }

number为一个递增的序号，用于创建文件名，allowed_seeks作者有提到，是当前文件在Compaction到下一级之前允许Seek的次数，这个次数和文件大小相关，文件越大，Compaction之前允许Seek的次数越多，这个Version备忘时也会提。

BuildTable方法中真正做事的时TableBuilder，通过调用Add方法将所有记录添加到数据表中，完成SSTable创建。

TableBuilder主要做了如下几件事：

创建Index Block：用于Data Block的快速定位

将数据分为一个个的Data Block

如文件需要压缩，执行压缩动作

依次写入Data Block、Meta Block、Index Block、Footer Block，形成完整的SSTable文件结构

其中阶段1-3由Add方法完成，阶段4由Finish方法完成，先来看Add方法：

1 void TableBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) {  2         Rep* r = rep_;  3         assert(!r->closed);  4         if (!ok()) return;  5         if (r->num_entries > 0) {  6             assert(r->options.comparator->Compare(key, Slice(r->last_key)) > 0);  7         }  8  9         //Index Block：Data Block的索引元数据。 10         if (r->pending_index_entry) { 11             assert(r->data_block.empty()); 12             r->options.comparator->FindShortestSeparator(&r->last_key, key); 13             std::string handle_encoding; 14             r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding); 15             r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding)); 16             r->pending_index_entry = false; 17         } 18 19         r->last_key.assign(key.data(), key.size()); 20         r->num_entries++; 21         r->data_block.Add(key, value); 22 23         const size_t estimated_block_size = r->data_block.CurrentSizeEstimate(); 24         if (estimated_block_size >= r->options.block_size) { 25             Flush();    //超过单数据块大小，写入文件。 26         } 27     }

Add方法创建Data Block、IndexBlock，DataBlcok通过Flush刷入磁盘文件。

再来看Finish方法：

1     Status TableBuilder::Finish() {  2         //Data Block  3         Rep* r = rep_;  4         Flush();  5  6         assert(!r->closed);  7         r->closed = true;  8          9         //Meta Block 10         BlockHandle metaindex_block_handle; 11         BlockHandle index_block_handle; 12         if (ok())  13         { 14             BlockBuilder meta_index_block(&r->options); 15             // TODO(postrelease): Add stats and other meta blocks 16             WriteBlock(&meta_index_block, &metaindex_block_handle); 17         } 18 19         //Index Block 20         if (ok()) { 21             if (r->pending_index_entry) { 22                 r->options.comparator->FindShortSuccessor(&r->last_key); 23                 std::string handle_encoding; 24                 r->pending_handle.EncodeTo(&handle_encoding); 25                 r->index_block.Add(r->last_key, Slice(handle_encoding)); 26                 r->pending_index_entry = false; 27             } 28             WriteBlock(&r->index_block, &index_block_handle); 29         } 30 31         //Footer 32         if (ok())  33         { 34             Footer footer; 35             footer.set_metaindex_handle(metaindex_block_handle);    // 36             footer.set_index_handle(index_block_handle); 37             std::string footer_encoding; 38             footer.EncodeTo(&footer_encoding); 39             r->status = r->file->Append(footer_encoding); 40             if (r->status.ok()) { 41                 r->offset += footer_encoding.size(); 42             } 43         } 44         return r->status; 45     }

Finish依次写入：尚未写入的***一块Data Block及Meta Block、Index Block、Footer。Meta  Block暂未使用，Footer则保存了meta block、index block的位置信息。

Block

Data Block、Meta Block、Index  Block是业务划分，分别代表用户数据块、元数据块及用户数据索引块。其存储格式均为Block结构：

Record代表一条数据，蓝色及红色部分(统一称作”重启点”)为附加信息，而这些是做什么的呢?两点：性能优化、节省空间。

我们先来看Restart列表的构建逻辑：

1 void BlockBuilder::Add(const Slice& key, const Slice& value) {  2         Slice last_key_piece(last_key_);  3         ......  4         size_t shared = 0;  5         if (counter_ < options_->block_restart_interval) {  6             // See how much sharing to do with previous string  7             const size_t min_length = std::min(last_key_piece.size(), key.size());  8             while ((shared < min_length) && (last_key_piece[shared] == key[shared])) {  9                 shared++; 10             } 11         } 12         else {    //restart时保存完整的key值 13             // Restart compression 14             restarts_.push_back(buffer_.size()); 15             counter_ = 0; 16         } 17         const size_t non_shared = key.size() - shared; 18 19         //Record信息 20         // shared size | no shared size | value size | no shared key data | value data 21         // Add "" to buffer_ 22         PutVarint32(&buffer_, shared); 23         PutVarint32(&buffer_, non_shared); 24         PutVarint32(&buffer_, value.size()); 25         // Add string delta to buffer_ followed by value 26         buffer_.append(key.data() + shared, non_shared); 27         buffer_.append(value.data(), value.size()); 28 29         // Update state 30         last_key_.resize(shared); 31         last_key_.append(key.data() + shared, non_shared); 32         assert(Slice(last_key_) == key); 33         counter_++; 34     }

每隔一定间隔(block_restart_interval)Record就会创建一个新的重启点，重启点内容为当前block的大小，即重启点在block内的偏移。

每当添加一个新的重启点时，重启点指向位置的Record中一定保存了完整的key值(shared size =  0),随后的Record中保存的key值仅为和上一个Record的差异值。因为Key在Block中是有序排列的，所以相邻key值重叠区域节省的空间还是非常可观的。

基于上述实现，问题来了：当需要定位一条记录时，因为record中key的信息是不完整的，仅包含了和上一条的差异项，但上一条记录本身也只包含了和再上一条的差异项，那么定位一条记录时如何做key比较?如果需要一直向上查找完成key值拼接，性能上会不会有损伤?

分析这个问题就要了解重启点的定位：Block的一级索引，SSTable的二级索引(Index  Block是SSTable的一级索引)。本文将每个重启点记录位置所属的Record列表称为一个Restart Block

假设每条record记录的都是完整的key值时，从SSTable中查找一条记录的工作流如下：

根据Key值从Index Block中找到所属的Data Block

根据Key值从“重启点”列表中找到所属的Restart Block，从Restart Block的起始位置进行key值比较，找到正确的记录。

在上述流程中，我们必定会先找到一个Restart Point，随后进行key值比较，而Restart  Point记录本身包含了完整的key值信息，后续key值均可基于此key得到。

Restart列表本身做为索引，提升了查找性能，而key值存储的小技巧又降低了空间使用率，在不损伤性能的情况小降低空间利用率，这是一个很好的例子。

即使这样，作者觉得还不够，空间利用率还可以进一步优化，并且不损伤任何读取数据的性能。

做法和Restart列表的做法类似，是在Index Block中，通过调用FindShortestSeparator /  FindShortSuccessor方法实现。

1         // If *start < limit, changes *start to a short string in [start,limit). 2         // Simple comparator implementations may return with *start unchanged, 3         // i.e., an implementation of this method that does nothing is correct. 4         virtual void FindShortestSeparator(std::string* start, const Slice& limit) const = 0; 5 6         // Changes *key to a short string >= *key. 7         // Simple comparator implementations may return with *key unchanged, 8         // i.e., an implementation of this method that does nothing is correct. 9         virtual void FindShortSuccessor(std::string* key) const = 0;

FindShortestSeparator找到start、limit之间最短的key值，如“helloworld”和”hellozoomer”之间最短的key值可以是”hellox”。FindShortSuccessor则更极端，用于找到比key值大的最小key，如传入“helloworld”，返回的key值可能是“i”而已。

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