存储引擎的介绍

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）通过数据引擎，对数据进行创建、查询、修改和删除的操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得数据库特定的功能。

作为数据库的支撑底盘，一个成熟的存储引擎必须要考虑各个方面，包括数据读写的效率，包括如何成本最低风险最小地运作，而TcaplusDB在考虑了以上这些因素后，结合我们是一个键值型数据库的特点，我们选择了腾讯完全自研的TXHDB存储引擎来落地TcaplusDB的数据。 下面介绍一下TXHDB存储引擎的格式和优势所在。

存储引擎格式

TcaplusDB的数据文件大致可以分为3个区，头部区、内存映射区和文件访问区，见下图。其中内存映射区和文件访问区是用于存放真实数据的。

其中：

• 头部区，用于存放元数据、统计数据、Hash桶、空闲块链表头，扩展数据等信息。
• 内存映射区，这部分空间会在数据文件加载时，通过mmap的方式映射到内存地址空间中，使用读写内存的方式读写该区域，间接地达到缓存在内存中的效果。该区域位于数据文件的前部，默认大小为1G。
• 文件访问区，紧接着内存映射区后面就是所谓的文件访问区，该区域的数据读写通过普通的文件读写接口进行。

更详细的格式内容如下：

整个文件分为头部控制信息区和数据区域；

数据文件打开时，从文件最开始建立文件映射对象，对于写操作，至少将控制头部区域放入内存映射范围；

Key-value数据记录通过hash表进行组织，hash冲突解决策略有二叉平衡树和线性链两种，通过引擎文件创建时通过参数可以决定使用哪种冲突解决策略；二叉树平衡树通过对key计算另外一个hash值（称为二次hash）建立；

数据在mmap区域外时，对数据的访问通过基于文件起始位置的偏移，使用pread/pwrite来访问。

头部控制区域分为以下几个部分：

1. 基本控制信息区：包含magic、版本信息、文件类型、记录对齐参数、空闲块参数、压缩属性、桶数、记录数、文件大小、首条记录位置、桶信息、空闲块信息等。
2. Hash桶信息区：存储hash每个桶首条记录的存储偏移；
3. 内存空闲链表头：此文件中处于mmap区域范围内的空闲数据块链表表头；
4. 文件空闲块表头：mmap区域外空闲数据块链表的表头；
5. LRU信息区域：跟踪mmap区域数据记录访问情况的LRU链；
6. 扩展区域：对txhdb透明存储区域，tcapsvr通过此区域存储数据表描述信息；

空闲块管理

数据记录的大小不一，数据记录在存储过程中，大小改变或删除会导致文件中出现一些空闲块，为减少大小不一空闲块的整理利用的开销。TXHDB采用块空间来存储数据记录，块空间通过一个apow的参数设定其对齐方式，即通过apow定义数据块的最少大小；整个存储块由按照最小对齐单元进行逐层线性增长的块数组组成，数据块的级数通过fpow参数决定，如果apow为8，fpow为10，则空闲数据块起示意图如下：

实际数据key或value通过某一级别的一个或多个空闲块来存储，空闲块分配原则：

• 优先使用内存空闲块，然后使用文件块
• 基于内存优先使用连续块，然后使用离散块
• 基于文件只能使用连续块

如果记录均为小记录，那么整个文件可能会存在过多的离散记录，可以通过数据搬迁整理的方式定期对数据做整理。

Key Value分离

基于HASH表存储数据记录，每个数据的读写都必须访问数据的Key，TXHDB采用Key-value分离的思路，优化数据检索效率，具体如下：

将Key和Value分离存储，分别存储到Key结点和Value结点，Hash值映射到Key结点，Key结点再映射到Value结点。Key结点优先存储在内存中，Value结点有可能存储在内存中也有可能存储在磁盘中。

具体说明如下：

• 一条记录的key，可能有多个块组成， 一个Head块， 多个split块，每一个块中记录下一个块的offset. 同时key head块中记录的有value头块的offset。
• 一条记录的val， 也可能有多个块组成， 一个head块， 多个spl块，val的offset，记录再key的head中。
• 通过将key的offset记录在hash桶中， 冲突的记录，offset记录在keyHead的left和right中以实现链表或二叉树。
• 线上业务通常width_等于32，即4B。 则 keyHead默认最小块为64B（apow的取值最小为6，2**6=64B）， 其中引擎自有信息需要占用32B – 33B， 业务可用为31B到32B, 业务据此可设计更有效的key，使key占用的块尽可能少。

多级LRU链 进行数据热度管理

为记录数据的访问热点，对mmap区域内的数据建立多级LRU链来跟踪，LRU链的级数通过参数可以定制，采用多级LRU而非一级LRU链主要是淘汰时除考虑最近访问时间外，还评估最近访问次数。

• 多级LRU，综合考虑最近访问时间和访问次数
• 读写访问时增加访问计数，定位扫描时减访问次数
• 优先淘汰访问次数为1的LRU链中的记录
• 换出条件：剩余内存低于一定阀值
• 换入条件：剩余内存高于一定阀值

最后

我们已经了解了 TcaplusDB 个分布式的 NoSql数据库搜素引擎的基本结构，后续我们将揭开更多TcaplusDB设计的特殊奥秘。

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