1.Sphinx的存储存储安装和使用(仅学习)
2.数据库存储引擎Page实现详解
3.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 15 - leveldb源码分析与调试-1
4.openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析(一)
5.Xline 源码解读(二) —— Lease 的机制与实现
Sphinx的安装和使用(仅学习)
sphinx是全文检索引擎,提供两种使用方式:通过API操作sphinx,引擎源码引擎源码将API编译到PHP中作为扩展;或者使用mysql的存储存储sphinx存储引擎。它适用于英文和中文检索,引擎源码引擎源码与Lucene相比,存储存储Lucene是引擎源码引擎源码死亡细胞 源码用Java实现的全文检索引擎。在使用sphinx对数据做索引时,存储存储数据一次性加载进内存,引擎源码引擎源码用户在进行搜索时在sphinx服务器上检索数据即可。存储存储
sphinx的引擎源码引擎源码使用流程包括:Indexer程序从数据库中提取数据,数据分词后生成索引并传递给searchd程序。存储存储客户端通过API调用进行搜索。引擎源码引擎源码数据库为数据源,存储存储Indexer生成全文索引,引擎源码引擎源码Searchd处理搜索查询,存储存储App客户端接收搜索字符串并显示结果。
安装sphinx包括下载源码、编译并安装核心和PHP模块。具体步骤如下:下载sphinx源码并解压,切换到源码目录,配置、编译并安装。安装PHP模块时,下载扩展包,解压并配置、编译和安装。编辑php.ini文件添加扩展,并重启服务器。
sphinx配置文件定义了索引、数据源和Indexer配置等。数据源类型可为mysql、vue源码详细讲解mssql等,配置包括数据库连接信息、SQL查询语句、分词设置等。索引定义包括源、路径、分词算法等。Indexer配置包括内存限制。Sphinx服务进程配置包括监听端口、日志路径、查询超时等参数。
使用sphinx时,通过客户端接口对象创建连接,设置主机、端口、搜索模式等参数,添加过滤器、排序、返回结果数量等。查询时通过指定索引名执行搜索。返回结果结构包括匹配文档id、权重、关键词出现次数、错误信息等。
sphinx支持增量索引更新,通过创建辅助表、在查询语句中添加条件、配置索引定义等实现。可以使用cron定时任务重建主索引、生成并合并增量索引。vue源码打包原理
数据库存储引擎Page实现详解
Page在数据库存储引擎中扮演着关键角色,比如B+Tree的叶子节点和KV存储中的Block。其设计旨在适应操作系统对磁盘最小读写单位(Block,KB)的需求,高效管理具有相关性的数据。
在关系型数据库或键值数据库中,每条数据通常可以视为一对KV,即包含主键(Key)与对应值(Value, payload)。例如,关系型数据库中的数据以Tuple形式存储,每个Tuple包含主键列及其它属性列。在描述中,本文将Record视为一条记录。
那么,磁盘上的Page如何组织?
图1显示了Page宏观上的组织方式。
Page由四部分构成:Header、Slot、Record以及Padding。
引入Slot的目的是什么?直接存储Record是否足够?
在实际应用中,Key与Value大小可能非定长,若不借助Slot,访问Page中每个Record变得困难或效率低下。简单思路是每个Record前附加key_length与value_length两个定长变量,记录其后跟随的Record的Key与Value长度。然而,这导致无法随机访问Record,只能通过遍历,效率低。
Slot引入后,每个slot记录对应Record的x站源码cmsoffset,以及key_length与value_length。据此解析出Record内容。由于每个slot定长,支持随机访问。若slots按Key字典序排序,二分查找提升效率。
过去,我自认为理解了Page原理,实则浅尝辄止。一年后,了解数据库知识更多,回看Page,提出设计与实现支持变长Key及Value的需求。这并非易事,我自认能力不足。
设计与实现Page的主要难点包括:
顺序插入时,Slot与Record以追加方式存放。但无序插入时,首先二分找到插入位置,调整Slot与Record后插入新数据。此过程代价高昂,因Slot记录每个Record的offset。另一种方案是保证Slot按序存储,但需调整Record。
删除Record时,删除Slot与Record或仅删除Slot。前者导致offset改变,后者虽实现逻辑删除,空间利用率下降。
在slots上进行二分查找,订单生成系统源码但由于slot不存储key,每次还需解析Record中的key进行比较,导致计算开销与cache miss,影响性能。
更新变长Value时,原地更新方式不可行。
解决方案包括插入、删除、查找与更新操作。
观摩代码时,发现MySQL、PostgreSQL源码阅读不易。偶然间,论文中提及的TreeLine实现满足需求。
TreeLine在现代存储中实现更新在位的键值存储,关键在于结构设计与操作实现。具体实现细节包括数据结构、操作流程,以及更深层次的优化。有兴趣的朋友可自行查阅源码,探索更多内容。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-1
leveldb 是由 Google 基础架构工程师 Jeff Dean 所设计的,是一种高效、可靠的键值对存储系统。它基于LSM(Log-Structured Merge)存储引擎,代码简洁精炼,非常适合深入学习与理解。leveldb 不仅可以作为一个简单的键值对引擎使用,而且内部组件如LRU Cache也具有独立的实用性,还能在此基础上封装出其他操作接口,例如vraft中的raftlog和metadata等。
通过理解leveldb,能够对后续学习如rocksdb等更高级的数据库引擎提供坚实基础。本文旨在从状态机的角度解析leveldb,帮助读者深入理解其内部工作原理。
在leveldb中,关键状态包括但不限于内存、磁盘状态以及LRU Cache状态。内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心,用户的键值对数据通过日志写入到memtable,然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件,这些文件按照级别(level)从0到6逐级存储。通过在关键时刻添加ToJson函数,可以记录这些状态的变化,便于分析。
LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。它作为一种缓存机制,有助于优化数据访问效率。通过在LRU Cache中添加ToJson函数并打印状态,可以直观地观察其内部结构和状态的动态变化。
为了更好地理解leveldb,本文将重点分析关键数据结构,并通过观察不同动作导致的状态变化,来深入探究leveldb的内部机制。在后续文章中,将详细展示leveldb内部状态的转换过程,以帮助读者掌握其核心工作原理。
openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析(一)
事务是数据库操作的核心单位,必须满足原子性、一致性、隔离性、持久性(ACID)四大属性,确保数据操作的可靠性与一致性。以下是openGauss数据库中事务机制的详细解析:
### 事务整体架构与代码概览
在openGauss中,事务的实现与存储引擎紧密关联,主要集中在源代码的`gausskernel/storage/access/transam`与`gausskernel/storage/lmgr`目录下。事务系统包含关键组件:
1. **事务管理器**:事务系统的中枢,基于有限循环状态机,接收外部命令并根据当前事务状态决定下一步执行。
2. **日志管理器**:记录事务执行状态及数据变化过程,包括事务提交日志(CLOG)、事务提交序列日志(CSNLOG)与事务日志(XLOG)。
3. **线程管理机制**:通过内存区域记录所有线程的事务信息,支持跨线程事务状态查询。
4. **MVCC机制**:采用多版本并发控制(MVCC)实现读写隔离,结合事务提交的CSN序列号,确保数据读取的正确性。
5. **锁管理器**:实现写并发控制,通过锁机制保证事务执行的隔离性。
### 事务并发控制
事务并发控制机制保障并发执行下的数据库ACID属性,主要由以下部分构成:
- **事务状态机**:分上层与底层两个层次,上层状态机通过分层设计,支持灵活处理客户端事务执行语句(BEGIN/START TRANSACTION/COMMIT/ROLLBACK/END),底层状态机记录事务具体状态,包括事务的开启、执行、结束等状态变化。
#### 事务状态机分解
- **事务块状态**:支持多条查询语句的事务块,包含默认、已开始、事务开始、运行中、结束状态。
- **底层事务状态**:状态包括TRANS_DEFAULT、TRANS_START、TRANS_INPROGRESS、TRANS_COMMIT、TRANS_ABORT、TRANS_DEFAULT,分别对应事务的初始、开启、运行、提交、回滚及结束状态。
#### 事务状态转换与实例
通过状态机实例展示事务执行流程,包括BEGIN、SELECT、END语句的执行过程,以及相应的状态转换。
- **BEGIN**:开始一个事务,状态从默认转为已开始,之后根据语句执行逻辑状态转换。
- **SELECT**:查询语句执行,状态保持为已开始或运行中,事务状态不发生变化。
- **END**:结束事务,状态从运行中或已开始转换为默认状态。
#### 事务ID分配与日志
事务ID(xid)以uint单调递增序列分配,用于标识每个事务,CLOG与CSNLOG分别记录事务的提交状态与序列号,采用SLRU机制管理日志,确保资源高效利用。
### 总结
事务机制在openGauss数据库中起着核心作用,通过详细的架构设计与状态管理,确保了数据操作的ACID属性,支持高并发环境下的高效、一致的数据处理。MVCC与事务ID的合理使用,进一步提升了数据库的性能与数据一致性。未来,将深入探讨事务并发控制的MVCC可见性判断机制与进程内的多线程管理机制,敬请期待。
Xline 源码解读(二) —— Lease 的机制与实现
Xline是一款分布式KV存储引擎,用于管理关键数据,目标是实现高性能访问及跨数据中心强一致性。Xline提供包括Lease在内的etcd兼容接口。Lease是一种客户端与服务端间的租约机制,类比现实中的租车服务。客户端申请Lease后,服务端保证在Lease有效期内不会删除,客户端可通过接口提前结束或延长Lease。Lease上可绑定键值对,Lease过期时,键值对随之被删除。
Lease应用场景包括分布式锁、服务注册中心、授权管理等。Lease的创建、使用、主动删除、过期、续租和信息读取都由Lease相关源码实现。创建Lease时,服务端分配LeaseID,通过共识协议处理,结果执行在存储层。使用Lease时,客户端附加LeaseID,写入数据时,同时操作存储层和LeaseCollection。主动删除Lease时,仅需调用接口,处理逻辑与创建类似。Lease过期时,后台常驻任务定时删除。Lease续租依赖于客户端与服务端间的流,确保Lease不会超时。Lease信息读取接口包括LeaseTimeToLive和LeaseLeases,分别读取Lease详细信息和所有LeaseID。
Lease机制实现的特性,如定时过期、续租、检测客户端状态,催生了分布式锁、服务注册中心、授权管理等典型应用场景。Lease的使用、实现细节和代码参考可在开源仓库GitHub中找到。
2024-12-24 20:25
2024-12-24 20:19
2024-12-24 19:54
2024-12-24 19:32
2024-12-24 19:18
2024-12-24 18:55
2024-12-24 18:53
2024-12-24 18:30