OceanBase分布式存储引擎公共模块——基础数据结构
1.哈希表
为了提高随机读取性能，UpdateServer支持创建哈希索引，这个哈希索引结构就是LightlyHashMap,代码如下：
template <typename Key, typename Value>
class LightlyHashMap
{
public:
//插入一个<key,value>对到哈希表
inline int insert(const Key& key, const Value& value);
//根据key查找value
inline int get(const Key& key, const Value& value);
//根据key删除一个<key,value>对，如果value不为空，那么，保存删除的值到value中
inline int erase(const Key& key, Value& value = NULL);
private;
struct Node
{
Key key;
Value value;
union
{
Node* next;
int64_t flag;
};
};
Node* buckets_; //哈希桶指针
BitLock bit_lock_;//位锁，用于保护哈希桶
};LightlyHashMap采用链式冲突处理方法，即将所有哈希值相同的对链到同一哈希桶中，它包含如下三个方法：
- insert：往哈希表中插入一个对。这个函数首先根据key 的哈希值得到桶号，接着，往哈希桶中插入一个包含key和value值的Node节点。
- get：根据key查找value。这个函数首先根据key的哈希值得到桶号，接着，遍历对应的链表，找到与传入key相同的Node节点，返回其中的value值。
- erase：根据key删除一个对。这个函数首先根据key的哈希值得到桶号，接着，遍历对应的链表，找到并删除与传入key相同的Node节点。
LightlyHashMap设计用来存储几千万甚至几亿个元素，它与普通哈希表的不同点在于以下两点：
- 位锁（BitLock）：LightlyHashMap通过BitLock实现哈希值的锁结构，每个哈希桶的锁结构只需要占用一个位（Bit）。如果哈希桶对应的位锁值为0.表示没有锁冲突；否则，表现出锁冲突。需要注意的是，LightlyHashMap没有区分读锁和写锁，多个get请求也是冲突。可以对LightlyHashMap的BitLock做一些改进，例如用两个位（Bit）表示哈希桶对应的锁，其中一个位表示是否有读冲突，另外一个位表示是否有写冲突。
- 延迟初始化（Lazy Initialization）：LightlyHashMap的哈希桶个数往往特别多（默认为1000万个），即使仅仅对所有哈希桶执行一次memset操作，消耗的时间也是相当可观的。因此，LightlyHashMap采用延迟初始化的策略，即将哈希桶划分为多个单元，默认情况下每个单元包含65536个哈希桶。每次执行insert、get或者erase操作时都会判断哈希桶所属的单元是否已经初始化，如果未初始化，则对该单元内的所有哈希桶执行初始化操作。
2.B树
UpdateServer的MemTable结构底层采用B树结构索引其中的数据，代码如下：
template<class K, class V, class Alloc>
class BTreeBase
{
public:
//把,<key, value>对加到B树中，overwrite参数表示是否覆盖原有值
int put(const K& key, const V& value, const bool overwrite = false);
//获取key对应的value
int get(const K& key, V& value);
//获取扫描操作描述符
int get_scan_handle(TScanHandle& handle);
//设置扫描的数据范围
int set_key_range(TScanHandle& handle, const K& start_key, int32_t start_exclude, const K& end_key, int32_t end_exclude);
//读取下一行数据
int get_next(TScanHandle& handle, K& key, V& value);
};支持的功能如下：
- Put:插入一个对。
- Get：根据key获取对应的value。
- Scan:扫描一段范围内的数据行。首先，调用get_scan_handle获取扫描操作描述符，其次，调用set_key_range设置扫描的数据范围，最后，不断地diao'yon调用get_next读取下一行数据直到全部读完。
为了提高读写并发能力，B树实现时采用写时复制（Copy-on-write）技术，修改每个索引节点时首先将该节点拷贝出来，接着在拷贝出来的节点上执行修改操作，最后在原子地修改其父节点的指针使其指向拷贝出来的节点。这种实现方式的好处在于修改操作不影响读取，读取操作永远不会被阻塞。
