持久化FileTxnLog

本文涉及的产品
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 持久化FileTxnLog

一、前言

  前一篇已经分析了序列化,这篇接着分析Zookeeper的持久化过程源码,持久化对于数据的存储至关重要,下面进行详细分析。

二、持久化总体框架

  持久化的类主要在包org.apache.zookeeper.server.persistence下,此次也主要是对其下的类进行分析,其包下总体的类结构如下图所示。

  


· TxnLog,接口类型,读取事务性日志的接口。

  · FileTxnLog,实现TxnLog接口,添加了访问该事务性日志的API。

  · Snapshot,接口类型,持久层快照接口。

  · FileSnap,实现Snapshot接口,负责存储、序列化、反序列化、访问快照。

  · FileTxnSnapLog,封装了TxnLog和SnapShot。

  · Util,工具类,提供持久化所需的API。


  下面先来分析TxnLog和FileTxnLog的源码。

三、TxnLog源码分析

  TxnLog是接口,规定了对日志的响应操作。

public interface TxnLog {
    
    /**
     * roll the current
     * log being appended to
     * @throws IOException 
     */
    // 回滚日志
    void rollLog() throws IOException;
    /**
     * Append a request to the transaction log
     * @param hdr the transaction header
     * @param r the transaction itself
     * returns true iff something appended, otw false 
     * @throws IOException
     */
    // 添加一个请求至事务性日志
    boolean append(TxnHeader hdr, Record r) throws IOException;
    /**
     * Start reading the transaction logs
     * from a given zxid
     * @param zxid
     * @return returns an iterator to read the 
     * next transaction in the logs.
     * @throws IOException
     */
    // 读取事务性日志
    TxnIterator read(long zxid) throws IOException;
    
    /**
     * the last zxid of the logged transactions.
     * @return the last zxid of the logged transactions.
     * @throws IOException
     */
    // 事务性操作的最新zxid
    long getLastLoggedZxid() throws IOException;
    
    /**
     * truncate the log to get in sync with the 
     * leader.
     * @param zxid the zxid to truncate at.
     * @throws IOException 
     */
    // 清空日志,与Leader保持同步
    boolean truncate(long zxid) throws IOException;
    
    /**
     * the dbid for this transaction log. 
     * @return the dbid for this transaction log.
     * @throws IOException
     */
    // 获取数据库的id
    long getDbId() throws IOException;
    
    /**
     * commmit the trasaction and make sure
     * they are persisted
     * @throws IOException
     */
    // 提交事务并进行确认
    void commit() throws IOException;
   
    /** 
     * close the transactions logs
     */
    // 关闭事务性日志
    void close() throws IOException;
    /**
     * an iterating interface for reading 
     * transaction logs. 
     */
    // 读取事务日志的迭代器接口
    public interface TxnIterator {
        /**
         * return the transaction header.
         * @return return the transaction header.
         */
        // 获取事务头部
        TxnHeader getHeader();
        
        /**
         * return the transaction record.
         * @return return the transaction record.
         */
        // 获取事务
        Record getTxn();
     
        /**
         * go to the next transaction record.
         * @throws IOException
         */
        // 下个事务
        boolean next() throws IOException;
        
        /**
         * close files and release the 
         * resources
         * @throws IOException
         */
        // 关闭文件释放资源
        void close() throws IOException;
    }
}

其中,TxnLog除了提供读写事务日志的API外,还提供了一个用于读取日志的迭代器接口TxnIterator。

四、FileTxnLog源码分析

  对于LogFile而言,其格式可分为如下三部分

  LogFile:

    FileHeader TxnList ZeroPad

  FileHeader格式如下  

  FileHeader: {

    magic 4bytes (ZKLG)

    version 4bytes

    dbid 8bytes

  }

  TxnList格式如下

  TxnList:

    Txn || Txn TxnList

  Txn格式如下

  Txn:

    checksum Txnlen TxnHeader Record 0x42

  Txnlen格式如下

  Txnlen:

    len 4bytes

  TxnHeader格式如下

  TxnHeader: {

    sessionid 8bytes

    cxid 4bytes

     zxid 8bytes

    time 8bytes

    type 4bytes

  }

  ZeroPad格式如下

  ZeroPad:

    0 padded to EOF (filled during preallocation stage)

  了解LogFile的格式对于理解源码会有很大的帮助。

4.1 属性 

public class FileTxnLog implements TxnLog {
    private static final Logger LOG;
    
    // 预分配大小 64M
    static long preAllocSize =  65536 * 1024;
    
    // 魔术数字,默认为1514884167
    public final static int TXNLOG_MAGIC =
        ByteBuffer.wrap("ZKLG".getBytes()).getInt();
    // 版本号
    public final static int VERSION = 2;
    /** Maximum time we allow for elapsed fsync before WARNing */
    // 进行同步时,发出warn之前所能等待的最长时间
    private final static long fsyncWarningThresholdMS;
    // 静态属性,确定Logger、预分配空间大小和最长时间
    static {
        LOG = LoggerFactory.getLogger(FileTxnLog.class);
        String size = System.getProperty("zookeeper.preAllocSize");
        if (size != null) {
            try {
                preAllocSize = Long.parseLong(size) * 1024;
            } catch (NumberFormatException e) {
                LOG.warn(size + " is not a valid value for preAllocSize");
            }
        }
        fsyncWarningThresholdMS = Long.getLong("fsync.warningthresholdms", 1000);
    }
    
    // 最大(新)的zxid
    long lastZxidSeen;
    // 存储数据相关的流
    volatile BufferedOutputStream logStream = null;
    volatile OutputArchive oa;
    volatile FileOutputStream fos = null;
    // log目录文件
    File logDir;
    
    // 是否强制同步
    private final boolean forceSync = !System.getProperty("zookeeper.forceSync", "yes").equals("no");;
    
    // 数据库id
    long dbId;
    
    // 流列表
    private LinkedList<FileOutputStream> streamsToFlush = new LinkedList<FileOutputStream>();
    
    // 当前大小
    long currentSize;
    // 写日志文件
    File logFileWrite = null;
}

4.2. 核心函数 

1. append函数

public synchronized boolean append(TxnHeader hdr, Record txn)
        throws IOException
    {
        if (hdr != null) { // 事务头部不为空
            if (hdr.getZxid() <= lastZxidSeen) { // 事务的zxid小于等于最后的zxid
                LOG.warn("Current zxid " + hdr.getZxid()
                        + " is <= " + lastZxidSeen + " for "
                        + hdr.getType());
            }
            if (logStream==null) { // 日志流为空
               if(LOG.isInfoEnabled()){
                    LOG.info("Creating new log file: log." +  
                            Long.toHexString(hdr.getZxid()));
               }
               
               // 
               logFileWrite = new File(logDir, ("log." + 
                       Long.toHexString(hdr.getZxid())));
               fos = new FileOutputStream(logFileWrite);
               logStream=new BufferedOutputStream(fos);
               oa = BinaryOutputArchive.getArchive(logStream);
               // 
               FileHeader fhdr = new FileHeader(TXNLOG_MAGIC,VERSION, dbId);
               // 序列化
               fhdr.serialize(oa, "fileheader");
               // Make sure that the magic number is written before padding.
               // 刷新到磁盘
               logStream.flush();
               
               // 当前通道的大小
               currentSize = fos.getChannel().position();
               // 添加fos
               streamsToFlush.add(fos);
            }
            
            // 填充文件
            padFile(fos);
            
            // Serializes transaction header and transaction data into a byte buffer.
            // 将事务头和事务数据序列化成Byte Buffer
            byte[] buf = Util.marshallTxnEntry(hdr, txn);
            if (buf == null || buf.length == 0) { // 为空,抛出异常
                throw new IOException("Faulty serialization for header " +
                        "and txn");
            }
            // 生成一个验证算法
            Checksum crc = makeChecksumAlgorithm();
            // Updates the current checksum with the specified array of bytes
            // 使用Byte数组来更新当前的Checksum
            crc.update(buf, 0, buf.length);
            // 写long类型数据
            oa.writeLong(crc.getValue(), "txnEntryCRC");
            // Write the serialized transaction record to the output archive.
            // 将序列化的事务记录写入OutputArchive
            Util.writeTxnBytes(oa, buf);
            
            return true;
        }
        return false;
    }

说明:append函数主要用做向事务日志中添加一个条目,其大体步骤如下

  ① 检查TxnHeader是否为空,若不为空,则进入②,否则,直接返回false

  ② 检查logStream是否为空(初始化为空),若不为空,则进入③,否则,进入⑤

  ③ 初始化写数据相关的流和FileHeader,并序列化FileHeader至指定文件,进入④

  ④ 强制刷新(保证数据存到磁盘),并获取当前写入数据的大小。进入⑤

  ⑤ 填充数据,填充0,进入⑥

  ⑥ 将事务头和事务序列化成ByteBuffer(使用Util.marshallTxnEntry函数),进入⑦

  ⑦ 使用Checksum算法更新步骤⑥的ByteBuffer。进入⑧

  ⑧ 将更新的ByteBuffer写入磁盘文件,返回true

append间接调用了padLog函数,其源码如下 

public static long padLogFile(FileOutputStream f,long currentSize,
                              long preAllocSize) throws IOException{
    // 获取位置
    long position = f.getChannel().position();
    if (position + 4096 >= currentSize) { // 计算后是否大于当前大小
        // 重新设置当前大小,剩余部分填充0
        currentSize = currentSize + preAllocSize;
        fill.position(0);
        f.getChannel().write(fill, currentSize-fill.remaining());
    }
    return currentSize;
}

说明:padLog其主要作用是当文件大小不满64MB时,向文件填充0以达到64MB大小

2. getLogFiles函数 

public static File[] getLogFiles(File[] logDirList,long snapshotZxid) {
    // 按照zxid对文件进行排序
    List<File> files = Util.sortDataDir(logDirList, "log", true);
    long logZxid = 0;
    // Find the log file that starts before or at the same time as the
    // zxid of the snapshot
    for (File f : files) { // 遍历文件
        // 从文件中获取zxid
        long fzxid = Util.getZxidFromName(f.getName(), "log");
        if (fzxid > snapshotZxid) { // 跳过大于snapshotZxid的文件
            continue;
        }
        // the files
        // are sorted with zxid's
        if (fzxid > logZxid) { // 找出文件中最大的zxid(同时还需要小于等于snapshotZxid)
            logZxid = fzxid;
        }
    }
    // 文件列表
    List<File> v=new ArrayList<File>(5);
    for (File f : files) { // 再次遍历文件
        // 从文件中获取zxid
        long fzxid = Util.getZxidFromName(f.getName(), "log");
        if (fzxid < logZxid) { // 跳过小于logZxid的文件
            continue;
        }
        // 添加
        v.add(f);
    }
    // 转化成File[] 类型后返回
    return v.toArray(new File[0]);
}

说明:该函数的作用是找出刚刚小于或者等于snapshot的所有log文件。其步骤大致如下。

  ① 对所有log文件按照zxid进行升序排序,进入②

  ② 遍历所有log文件并记录刚刚小于或等于给定snapshotZxid的log文件的logZxid,进入③

   ③ 再次遍历log文件,添加zxid大于等于步骤②中的logZxid的所有log文件,进入④

  ④ 转化后返回

getLogFiles函数调用了sortDataDir,其源码如下

public static List<File> sortDataDir(File[] files, String prefix, boolean ascending)
{
    if(files==null) 
        return new ArrayList<File>(0);
    // 转化为列表
    List<File> filelist = Arrays.asList(files);
    // 进行排序,Comparator是关键,根据zxid进行排序
    Collections.sort(filelist, new DataDirFileComparator(prefix, ascending));
    return filelist;
}

说明:getLogFiles其用于排序log文件,可以选择根据zxid进行升序或降序

getLogFiles函数间接调用了getZxidFromName,其源码如下: 

// 从文件名中解析出zxid
public static long getZxidFromName(String name, String prefix) {
    long zxid = -1;
    // 对文件名进行分割
    String nameParts[] = name.split("\\.");
    if (nameParts.length == 2 && nameParts[0].equals(prefix)) { // 前缀相同
        try {
            // 转化成长整形
            zxid = Long.parseLong(nameParts[1], 16);
        } catch (NumberFormatException e) {
        }
    }
    return zxid;
}

说明:getZxidFromName主要用作从文件名中解析zxid,并且需要从指定的前缀开始

3. getLastLoggedZxid函数 

public long getLastLoggedZxid() {
    // 获取已排好序的所有的log文件
    File[] files = getLogFiles(logDir.listFiles(), 0);
    // 获取最大的zxid(最后一个log文件对应的zxid)
    long maxLog=files.length>0?
        Util.getZxidFromName(files[files.length-1].getName(),"log"):-1;
    // if a log file is more recent we must scan it to find
    // the highest zxid
    // 
    long zxid = maxLog;
    // 迭代器
    TxnIterator itr = null;
    try {
        // 新生FileTxnLog
        FileTxnLog txn = new FileTxnLog(logDir);
        // 开始读取从给定zxid之后的所有事务
        itr = txn.read(maxLog);
        while (true) { // 遍历
            if(!itr.next()) // 是否存在下一项
                break;
            // 获取事务头
            TxnHeader hdr = itr.getHeader();
            // 获取zxid
            zxid = hdr.getZxid();
        }
    } catch (IOException e) {
        LOG.warn("Unexpected exception", e);
    } finally {
        // 关闭迭代器
        close(itr);
    }
    return zxid;
}

说明:该函数主要用于获取记录在log中的最后一个zxid。其步骤大致如下

  ① 获取已排好序的所有log文件,并从最后一个文件中取出zxid作为候选的最大zxid,进入②

  ② 新生成FileTxnLog并读取步骤①中zxid之后的所有事务,进入③

  ③ 遍历所有事务并提取出相应的zxid,最后返回。

其中getLastLoggedZxid调用了read函数,其源码如下 

public TxnIterator read(long zxid) throws IOException {
    // 返回事务文件访问迭代器
    return new FileTxnIterator(logDir, zxid);
}

说明:read函数会生成一个FileTxnIterator,其是TxnLog.TxnIterator的子类,之后在FileTxnIterator构造函数中会调用init函数,其源码如下

void init() throws IOException {
    // 新生成文件列表
    storedFiles = new ArrayList<File>();
    // 进行排序
    List<File> files = Util.sortDataDir(FileTxnLog.getLogFiles(logDir.listFiles(), 0), "log", false);
    for (File f: files) { // 遍历文件
        if (Util.getZxidFromName(f.getName(), "log") >= zxid) { // 添加zxid大于等于指定zxid的文件
            storedFiles.add(f);
        }
        // add the last logfile that is less than the zxid
        else if (Util.getZxidFromName(f.getName(), "log") < zxid) { // 只添加一个zxid小于指定zxid的文件,然后退出
            storedFiles.add(f);
            break;
        }
    }
    // go to the next logfile
    // 进入下一个log文件
    goToNextLog();
    if (!next()) // 不存在下一项,返回
        return;
    while (hdr.getZxid() < zxid) { // 从事务头中获取zxid小于给定zxid,直到不存在下一项或者大于给定zxid时退出
        if (!next())
            return;
    }
}

说明:init函数用于进行初始化操作,会根据zxid的不同进行不同的初始化操作,在init函数中会调用goToNextLog函数,其源码如下  

private boolean goToNextLog() throws IOException {
    if (storedFiles.size() > 0) { // 存储的文件列表大于0
        // 取最后一个log文件
        this.logFile = storedFiles.remove(storedFiles.size()-1);
        // 针对该文件,创建InputArchive
        ia = createInputArchive(this.logFile);
        // 返回true
        return true;
    }
    return false;
}

说明:goToNextLog表示选取下一个log文件,在init函数中还调用了next函数,其源码如下  

public boolean next() throws IOException {
    if (ia == null) { // 为空,返回false
        return false;
    }
    try {
        // 读取长整形crcValue
        long crcValue = ia.readLong("crcvalue");
        // 通过input archive读取一个事务条目
        byte[] bytes = Util.readTxnBytes(ia);
        // Since we preallocate, we define EOF to be an
        if (bytes == null || bytes.length==0) { // 对bytes进行判断
            throw new EOFException("Failed to read " + logFile);
        }
        // EOF or corrupted record
        // validate CRC
        // 验证CRC
        Checksum crc = makeChecksumAlgorithm();
        // 更新
        crc.update(bytes, 0, bytes.length);
        if (crcValue != crc.getValue()) // 验证不相等,抛出异常
            throw new IOException(CRC_ERROR);
        if (bytes == null || bytes.length == 0) // bytes为空,返回false
            return false;
        // 新生成TxnHeader
        hdr = new TxnHeader();
        // 将Txn反序列化,并且将对应的TxnHeader反序列化至hdr,整个Record反序列化至record
        record = SerializeUtils.deserializeTxn(bytes, hdr);
    } catch (EOFException e) { // 抛出异常
        LOG.debug("EOF excepton " + e);
        // 关闭输入流
        inputStream.close();
        // 赋值为null
        inputStream = null;
        ia = null;
        hdr = null;
        // this means that the file has ended
        // we should go to the next file
        if (!goToNextLog()) { // 没有log文件,则返回false
            return false;
        }
        // if we went to the next log file, we should call next() again
        // 继续调用next
        return next();
    } catch (IOException e) {
        inputStream.close();
        throw e;
    }
    // 返回true
    return true;
}

说明:next表示将迭代器移动至下一个事务,方便读取,next函数的步骤如下。

  ① 读取事务的crcValue值,用于后续的验证,进入②

  ② 读取事务,使用CRC32进行更新并与①中的结果进行比对,若不相同,则抛出异常,否则,进入③

  ③ 将事务进行反序列化并保存至相应的属性中(如事务头和事务体),会确定具体的事务操作类型。

  ④ 在读取过程抛出异常时,会首先关闭流,然后再尝试调用next函数(即进入下一个事务进行读取)。

4. commit函数  

public synchronized void commit() throws IOException {
    if (logStream != null) {
        // 强制刷到磁盘
        logStream.flush();
    }
    for (FileOutputStream log : streamsToFlush) { // 遍历流
        // 强制刷到磁盘
        log.flush();
        if (forceSync) { // 是否强制同步
            long startSyncNS = System.nanoTime();
            log.getChannel().force(false);
            // 计算流式的时间
            long syncElapsedMS =
                TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startSyncNS);
            if (syncElapsedMS > fsyncWarningThresholdMS) { // 大于阈值时则会警告
                LOG.warn("fsync-ing the write ahead log in "
                         + Thread.currentThread().getName()
                         + " took " + syncElapsedMS
                         + "ms which will adversely effect operation latency. "
                         + "See the ZooKeeper troubleshooting guide");
            }
        }
    }
    while (streamsToFlush.size() > 1) { // 移除流并关闭
        streamsToFlush.removeFirst().close();
    }
}

说明:该函数主要用于提交事务日志至磁盘,其大致步骤如下

  ① 若日志流logStream不为空,则强制刷新至磁盘,进入②

  ② 遍历需要刷新至磁盘的所有流streamsToFlush并进行刷新,进入③

  ③ 判断是否需要强制性同步,如是,则计算每个流的流式时间并在控制台给出警告,进入④

  ④ 移除所有流并关闭。

5. truncate函数 

public boolean truncate(long zxid) throws IOException {
    FileTxnIterator itr = null;
    try {
        // 获取迭代器
        itr = new FileTxnIterator(this.logDir, zxid);
        PositionInputStream input = itr.inputStream;
        long pos = input.getPosition();
        // now, truncate at the current position
        // 从当前位置开始清空
        RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(itr.logFile, "rw");
        raf.setLength(pos);
        raf.close();
        while (itr.goToNextLog()) { // 存在下一个log文件
            if (!itr.logFile.delete()) { // 删除
                LOG.warn("Unable to truncate {}", itr.logFile);
            }
        }
    } finally {
        // 关闭迭代器
        close(itr);
    }
    return true;
}

说明:该函数用于清空大于给定zxid的所有事务日志。

五、总结

  对于持久化中的TxnLog和FileTxnLog的源码分析就已经完成了,本章节需重点记住:

  • append函数实现日志追加,记录
  • 通过事务的crcValue验证,决定是否更新
  • 通过getLogFiles获取全部日志文件并排序
  • 通过getLastLoggedZxid找到最大的zxid,保证后续函数决定下一个日志文件id
  • 通过commit提交,真正生成日志文件
  • 通过trancate清空指定事务日志
目录
相关文章
|
6月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
Redis持久化机制 RDB 和 AOF 的选择
Redis持久化机制 RDB 和 AOF 的选择
98 0
|
11天前
|
存储 数据库
持久化FileTxnSnapLog
持久化FileTxnSnapLog
18 1
|
6月前
|
存储 移动开发 NoSQL
Redis 中的 RDB 和 AOF 持久化机制
Redis 的持久化功能是区别于 Memcached 显著特性,数据持久化可以保证系统在发生宕机和重启后数据不会丢失,对于 redis 这种存储在内存中的数据库显得尤为重要。 在 Redis 4.0 以前数据持久化的方式主要有RDB和AOF两种
85 0
Redis 中的 RDB 和 AOF 持久化机制
|
6月前
|
缓存 移动开发 NoSQL
Redis持久化——AOF机制详解
Redis提供了RDB和AOF的持久化选项。本文主要介绍AOF的核心概念、同步步骤、保存模式、AOF重写详解及AOF的优缺点,还介绍了RDB和AOF混合方式的运行机制。AOF(Append Only File):以协议文本的方式,将所有对数据库进行过写入的命令(及其参数)记录到 AOF 文件,以此达到记录数据库状态的目的
|
存储 NoSQL 关系型数据库
Redis的持久化策略(RDB、AOF、RDB-AOF混合持久化)
Redis的持久化策略(RDB、AOF、RDB-AOF混合持久化)
161 0
|
存储 缓存 NoSQL
AOF和RDB持久化的区别
AOF和RDB持久化的区别
86 0
|
存储 NoSQL 关系型数据库
Redis持久化机制AOF和RDB
Redis持久化机制AOF和RDB
58 0
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
redis缓存持久化RDB和AOF
redis缓存持久化RDB和AOF
|
存储 NoSQL Redis
Redis持久化方式~RDB 持久化和AOF 持久化
Redis持久化方式~RDB 持久化和AOF 持久化
116 0
|
存储 NoSQL Redis
Redis持久化机制RDB 和AOF
Redis持久化机制RDB 和AOF
171 0
Redis持久化机制RDB 和AOF