在数据库领域,LSM(Log-Structured Merge-tree)是一种非常高效的数据存储方式。它通过将数据分层存储,并使用跳表(SkipList)等数据结构,实现了快速的数据查找和更新。其中,X-Engine 是一个典型的使用 LSM 技术的数据库引擎。本文将详细介绍 X-Engine 如何通过使用无锁跳表和元数据树,实现高效的数据存储和检索。
首先,X-Engine 的内存表使用了无锁跳表(Locked-free SkipList),这种数据结构在并发读写场景下,性能表现非常优越。在此基础上,X-Engine 将每层数据划分成固定大小的 Extent,用于存放每个层次中的数据的连续片段(Key Range)。为了快速定位 Extent,X-Engine 为每层 Extents 建立了一套索引(Meta Index)。所有这些索引,加上所有的 memory tables(active/immutable)一起组成了一个元数据树(Metadata Tree),root 节点为 Metadata Snapshot。这个树结构类似于 B-Tree。
值得注意的是,X-Engine 中除了当前的正在写入的 active memory tables 以外,其他结构都是只读的,不会被修改。给定某个时间点,例如 LSN=1000,上图中的 Metadata Snapshot 1 引用到的结构即包含了 LSN=1000 时的所有数据的快照,因此这个结构被称为 Snapshot。
随着数据写入,累积数据越多,会执行 Compaction 操作、冻结 memory tables 等,这些操作都是用 Copy-on-write 实现,即每次都将修改产生的结果写入新的 Extent,然后生成新的 Meta Index 结构,最终生成新的 Metadata Snapshot。例如执行一次 Compaction 操作会生成新的 Metadata Snapshot。
事务处理是数据库系统的核心功能之一。得益于 LSM 的轻量化写机制,写入操作固然是其明显的优势,但是事务处理不只是把更新的数据写入系统那么简单,还要保证 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性),涉及到一整套复杂的流程。X-Engine 将整个事务处理过程分为两个阶段:读写阶段和提交阶段。
读写阶段主要处理事务的冲突(写写冲突、读写冲突),判断事务是否可以执行、回滚重试或者等锁。如果事务冲突校验通过,则把修改的所有数据写入 Transaction Buffer。提交阶段则负责将事务的修改写入 WAL(Write-Ahead Log)、内存表,并返回用户结果。为了提高事务处理吞吐,X-Engine 使用了流水线技术,把提交阶段分为四个独立的更精细的阶段:拷贝日志到缓冲区(Log Buffer)、日志落盘(Log Flush)、写内存表以及提交并返回用户结果。
总之,X-Engine 通过使用无锁跳表和元数据树,实现了高效的数据存储和检索。同时,通过将事务处理过程分为读写阶段和提交阶段,以及使用流水线技术,X-Engine 能够进一步提高事务处理的吞吐能力。这些技术使得 X-Engine 在面对大规模数据存储和复杂事务处理场景时,能够表现出卓越的性能。