本文讲解"Golang怎么实现事务型内存数据库",希望能够解决相关问题。
特性
MossDB是一个纯Golang编写、可嵌入的、键值型内存数据库,包含以下特性
- 可持久化,类似Redis AOF(Append only Log)
- 支持事务
- 支持近实时的TTL(Time to Live), 可以实现毫秒级的过期删除
- 前缀搜索
- Watch接口,可以监听某个键值的内容变化,类似etcd的Watch
- 多后端存储,目前支持HashMap和RadixTree
命名由来
Moss有苔、苔花的含义,MossDB的名字来源于清代袁牧的一句诗:
苔花如米小,也学牡丹开
MossDB虽小,但五脏俱全,也支持了很多重要功能。另外,巧合的是《流浪地球2》中的超级计算机550W名字就是Moss。
架构
内存数据库虽然使用简单,实现起来却有很多细节,Golang目前也存在不少优秀的开源内存数据库,比如buntdb、go-memdb,在编写MossDB过程中也借鉴了一些它们的特性。
MossDB的架构如图:
自上往下分为:
- 接口层,提供API接受用户请求
- 核心层,实现事务、过期删除、Watch等功能
- 存储层,提供KV的后端存储以及增删改查
- 持久化层,使用AOL持久化即每次修改操作都会持久化到磁盘Log中
快速开始
MossDB可嵌入到Go程序中,可以通过go get获取
go get github.com/qingwave/mossdb
MossDB提供了易用的API,可以方便地进行数据处理,下面的示例代码展示了如何使用MossDB:
package main import ( "log" "github.com/qingwave/mossdb" ) func main() { // create db instance db, err := mossdb.New(&mossdb.Config{}) if err != nil { log.Fatal(err) } // set, get data db.Set("key1", []byte("val1")) log.Printf("get key1: %s", db.Get("key1")) // transaction db.Tx(func(tx *mossdb.Tx) error { val1 := tx.Get("key1") tx.Set("key2", val1) return nil }) }
更多示例见源码
具体实现
从下往上分别介绍下MossDB如何设计与实现,以及相关的细节。
AOF持久化
AOF源于Redis提供两种持久化技术,另外一种是RDB,AOF是指在每次写操作后,将该操作序列化后追加到文件中,重启时重放文件中的对应操作,从而达到持久化的目的。其实现简单,用在MossDB是一个不错的选择,但需要注意的是AOF缺点同样明显,如果文件较大,每次重启会花费较多时间。
Redis的AOF是一种后写式日志,先写内存直接返回给用户,再写磁盘文件持久化,可以保证其高性能,但如果中途宕机会丢失数据。MossDB中的AOF采用了WAL(预写式日志)实现,先写Log再写内存,用来保证数据不会丢失,从而可以进一步实现事务。
那么采用WAL会不会影响其性能?每次必须等到落盘后才进行其他操作,WAL的每次写入会先写到内核缓冲区,这个调用很快就返回了,内核再将数据落盘。我们也可以使用fsync调用强制内核执行直接将数据写入磁盘。在MossDB中普通写操作之会不会直接调用fsync,事务写中强制开启fsync,从而平衡数据一致性与性能。
WAL的实现引用了tiwall/wal,其中封装了对Log文件的操作,可以支持批量写入。由于WAL是二进制的,必须将数据进行编码,通过varint编码实现,将数据长度插入到数据本体之前,读取时可以读取定长的数据长度,然后按长度读取数据本体。MossDB中数据格式如下:
type Record struct { Op uint16 KeySize uint32 ValSize uint32 Timestamp uint64 TTL uint64 Key []byte Val []byte }
对应编码后的二进制格式为:
|------------------------------------------------------------|
| Op | KeySize | ValSize | Timestamp | TTL | Key | Val |
|------------------------------------------------------------|
| 2 | 4 | 4 | 8 | 8 | []byte | []byte |
|------------------------------------------------------------|
使用binary.BigEndian.PutUint16进行编码,解码时通过binary.BigEndian.Uint16,从而依次取得生成完整的数据。
存储引擎
MossDB提供了存储接口,只要实现了此接口都可以作为其后端存储
type Store interface { Get(key string) ([]byte, bool) Set(key string, val []byte) Delete(key string) Prefix(key string) map[string][]byte Dump() map[string][]byte Len() int }
内置提供了HashMap与RadixTree两种方式,HashMap实现简单通过简单封装map可以快速进行查询与插入,但范围搜索性能差。RadixTree即前缀树,查询插入的时间复杂度只与Key的长度相关,而且支持范围搜索,MossDB采用Adaptive Radix Tree可以避免原生的前准树空间浪费。
由于RadixTree的特性,MossDB可以方便的进行前缀搜索,目前支持List与Watch操作。
事务实现
要实现事务必须要保证其ACID特性,MossDB的事务定义如下:
type Tx struct { db *DB // DB实例 commits []*Record // 对于写操作生成 Record, 用来做持久化 undos []*Record // 对于写操作生成 Undo Record,用于回滚 }
MossDB中一次事务的流程主要包含以下几个步骤:
- 首先加锁,保证其数据一致性
- 对于写操作,生成Commits和Undo Records,然后写入内存;读操作则直接执行
- 提交阶段,将Commits持久化到WAL中;若写入失败,则删除已写入数据;成功则设置数据的其他属性(TTL, Watch等)
- 若中间发生错误,执行回滚操作,将Undo Records的记录执行
- 事务完成,释放锁
Watch
由于工作中经常使用Kubernetes,对于其Watch接口印象深刻,通过Watch来充当其事件总线,保证其声明式对象的管理。Kubernetes的Watch底层由etcd实现,MossDB也实现了类似的功能。
Watch的定义如下:
type Watcher struct { mu sync.RWMutex // 锁 watchers map[string]*SubWatcher // watchId与具体Watcher直接的映射 keys map[string]containerx.Set[string] // Watch单个key ranges *art.Tree // 前缀Watch queue workqueue.WorkQueue // 工作队列,存放所有事件 stop chan struct{} // 是否中止 }
通过工作队列模式,任何写操作都会同步追加到队列中,如果存在单个key的监听者,则通过watchers map获取到对应列表,依次发送事件。对于前缀Watch,我们不可能记录此前缀的所有Key,这里借鉴了etcd,通过RadixTree保存前缀Key,当有新事件时,匹配Key所在的路径,如果有监听者,则进行事件通知。
调用Watch会返回一个Channel,用户只需要监听Channel即可
func Watch(db *mossdb.DB) { key := "watch-key" ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 1000*time.Millisecond) defer cancel() // start watch key ch := db.Watch(ctx, key) log.Printf("start watch key %s", key) go func() { // 模拟发送event db.Set(key, mossdb.Val("val1")) db.Set(key, mossdb.Val("val2")) db.Delete(key) time.Sleep(100 * time.Second) db.Set(key, mossdb.Val("val3")) }() for { select { case <-ctx.Done(): log.Printf("context done") return case resp, ok := <-ch: if !ok { log.Printf("watch done") return } log.Printf("receive event: %s, key: %s, new val: %s", resp.Event.Op, resp.Event.Key, resp.Event.Val) } } // Output // 2023/02/23 09:48:50 start watch key watch-key // 2023/02/23 09:34:19 receive event: MODIFY, key: watch-key, new val: val1 // 2023/02/23 09:34:19 receive event: MODIFY, key: watch-key, new val: val2 // 2023/02/23 09:34:19 receive event: DELETE, key: watch-key, new val: // 2023/02/23 09:34:19 context done }
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