Node.js使用数据库LevelDB：超高性能kv存储引擎

Node.js被设计用来做快速高效的网络I/O。它的事件驱动流使其成为一种智能代理的理想选择，通常作为后端系统和前端之间的粘合剂。Node的设计初衷就是为了实现这一目的，但与此同时，它已成功用于构建传统的Web应用程序：一个HTTP服务器，提供为HTML页面或JSON消息响应，并使用数据库存储数据。

尽管其他平台和语言有比较成熟的Web框架并更倾向于使用开源关系型数据库，如MySQL或PostgreSQL，大多数Node Web框架（如Express、Hapi等）并不强制使用任何特定的数据库，甚至根本不强制使用任何类型的数据库。昨天在《浅谈前端异常监控平台实现方案》一文中就提到LevelDB，今天跟大家介绍这个超高性能的Key-Value数据库LevelDB，同类型的比较流行的有MongoDB，本文暂不介绍MongoDB。

认识LevelDB

LevelDB是Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开源的一款超高性能Key-Value存储引擎，以其惊人的读性能和更加惊人的写性能在轻量级NoSql数据库中鹤立鸡群，此开源项目目前是支持处理十亿级别规模Key-Value型数据持久性存储的C++ 程序库。在优秀的表现下对于内存的占用也非常小，大量数据都直接存储在磁盘上，可以理解为以空间换取时间。

设计思路

对于普通机械磁盘顺序写的性能要比随机写高很多，而LevelDB的设计思想正是利用了磁盘的这个特性。 LevelDB的数据是存储在磁盘上的，采用LSM-Tree的结构实现。LSM-Tree将磁盘的随机写转化为顺序写，从而大大提高了写速度。为了做到这一点LSM-Tree的思路是将索引树结构拆成一大一小两颗树，较小的一个常驻内存，较大的一个持久化到磁盘，共同维护一个有序的key空间。写入操作会首先操作内存中的树，随着内存中树的不断变大，会触发与磁盘中树的归并操作，而归并操作本身仅有顺序写。如下图所示：

上图为 LevelDB 整体架构，静态结构主要由六个部分组成：

• MemTable(wTable)：内存数据结构，具体实现是 SkipList。 接受用户的读写请求，新的数据修改会首先在这里写入。
• Immutable MemTable(rTable)：当 MemTable 的大小达到设定的阈值时，会变成 Immutable MemTable，只接受读操作，不再接受写操作，后续由后台线程 Flush 到磁盘上。
• SST Files：Sorted String Table Files，磁盘数据存储文件。分为 Level0 到 LevelN 多层，每一层包含多个 SST 文件，文件内数据有序。Level0 直接由 Immutable Memtable Flush 得到，其它每一层的数据由上一层进行 Compaction 得到。
• Manifest Files：Manifest 文件中记录 SST 文件在不同 Level 的分布，单个 SST 文件的最大、最小 key，以及其他一些 LevelDB 需要的元信息。由于 LevelDB 支持 snapshot，需要维护多版本，因此可能同时存在多个 Manifest 文件。
• Current File：由于 Manifest 文件可能存在多个，Current 记录的是当前的 Manifest 文件名。
• Log Files (WAL)：用于防止 MemTable 丢数据的日志文件。

粗箭头表示写入数据的流动方向：

1. 先写入 MemTable。
2. MemTable 的大小达到设定阈值的时候，转换成 Immutable MemTable。
3. Immutable Table 由后台线程异步 Flush 到磁盘上，成为 Level0 上的一个 sst 文件。
4. 在某些条件下，会触发后台线程对 Level0 ~ LevelN 的文件进行 Compaction。

读操作的流动方向和写操作类似：

1. 读 MemTable，如果存在，返回。
2. 读 Immutable MemTable，如果存在，返回。
3. 按顺序读 Level0 ~ Leveln，如果存在，返回。
4. 返回不存在。

上面就是简单的介绍 LevelDB 的设计原理，架构和读写操作的数据流向，因为独特的设计原理，LevelDB很适合查询较少，写操作很多的场景。如果需要进一步了解其设计原理，就需要去学习跳跃表的设计算法，这里就不展开了。

跳跃表是平衡树的一种替代的数据结构，但是和红黑树不相同的是，跳跃表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的，这样也就是说跳跃表的插入和删除的工作是比较简单的。

LevelDB特征：

• key和value都是任意长度的字节数组；
• 存储按键排序的数据；
• 提供基本的put(key, value)、get(key)和delete(key)接口；
• 支持批量操作以原子操作进行；
• 可以创建数据全景的snapshot（快照），并允许在快照中查找数据；
• 可以通过前向（或后向）迭代器遍历数据（迭代器会隐含的创建一个snapshot）；
• 自动使用Snappy压缩数据；
• 可移植性；

基于以上特性，很多区块链项目都是采用LevelDB来作为数据存储。下面就开始介绍如何在项目中使用LevelDB，本文涉及的代码在项目Pretender-Service。

安装LevelDB

项目是基于Node.js，基础环境就需要自己配置一下。执行一下命令：

npm install level --save 复制代码

接下来还需要安装level-sublevel，为了方便更好的使用LevelDB，不用自己设计分键空间。

npm install level-sublevel --save 复制代码

还需要为数据生成唯一ID的模块，这里我们安装 cuid。

npm install cuid --save 复制代码

安装完成后，将在应用程序中使用它，创建一个levelDb的类 ./src/db/levelDb.js ：

添加引用的依赖库

const level = require("level"); const sublevel = require("level-sublevel"); 复制代码

在构造函数中声明两个变量，代码如下：

class LevelDb { constructor(dbPath, options = {}) { this.options = options; this.db = sublevel(level(dbPath, { valueEncoding: "json" })); } } module.exports = LevelDb; 复制代码

在这里，创建了一个导出LevelDB数据库的单例模块。首先需要level模块，并使用它来实例化数据库，并为其提供路径 dbPath 。此路径为 LevelDB 存储数据文件的目录路径。此目录专门用于 LevelDB ，可能在开始时不存在。在这里定义的路径为外部声明的时候传入进来。valueEncoding 定义了使用的值的格式为 json，支持一下格式：hex、utf8、base64、binary、ascii、utf16le。

添加LevelDB操作方法

现在来为上面定义的类增加方法，常用的方法有 put、get、delete、batch、find。本文只是基本的操作，实际项目需要对数据进行合理的设计。

在构造函数中创建了LevelDB数据库对象this.db，可以调用其方法。

put

新增或者更新数据。

 put(key, value, callback) { if (key && value) { this.db.put(key, value, (error) => { callback(error); }); } else { callback("no key or value"); } } 复制代码

get

获取指定key的数据。

 get(key, callback) { if (key) { this.db.get(key, (error, value) => { callback(error, value); }); } else { callback("no key", key); } } 复制代码

delete

删除指定key的数据

 delete(key, callback) { if (key) { this.db.del(key, (error) => { callback(error); }); } else { callback("no key"); } } 复制代码

batch

LeveLDB的一个强大功能是，它允许对要自动执行的批处理中的操作进行分组。

 batch(arr, callback) { if (Array.isArray(arr)) { var batchList = []; arr.forEach(item); { var listMember = {}; if (item.hasOwnProperty("type")) { listMember.type = item.type; } if (item.hasOwnProperty("key")) { listMember.key = item.key; } if (item.hasOwnProperty("value")) { listMember.value = item.value; } if ( listMember.hasOwnProperty("type") && listMember.hasOwnProperty("key") && listMember.hasOwnProperty("value") ) { batchList.push(listMember); } } if (batchList && batchList.length > 0) { this.db.batch(batchList, (error) => { callback(error, batchList); }); } else { callback("array Membre format error"); } } else { callback("not array"); } } 复制代码

到这里已经完成一个 LevelDB 基础操作类，下面就开始将其应用于项目中。

使用LevelDB

接下来创建一个examples的文件夹，增加文件index.js，key-value数据库存储和关系型数据库有所不一样，关系型数据库每条记录一般都有一个唯一的自增长id，而key-value数据库需要自己维护一个类似id的唯一key值，这个key值的设计也影响数据查询是否遍历。这里我们只是做一个简单的实例，完整代码如下：

"use strict"; require("../src/utils/logger.js")(2); const { dbConfig } = require("../config"); const LevelDB = require("../src/db/levelDb"); const path = require("path"); const cuid = require("cuid"); const dbHelper = new LevelDB( path.resolve(__dirname, dbConfig.path, dbConfig.folder) ); // 增加用户信息 const administrators = [ { name: "QuintionTang", email: "QuintionTang@gmail.com", password: "123456", id: "ckoyhjqbj0000mzkd1o63e31p", }, { name: "JimGreen", email: "JimGreen@gmail.com", password: "123456", id: "ckoyhjqbk0001mzkdhuq9abo4", }, ]; const keyPrefix = "administrator"; console.info("====>开始插入数据"); const administratorsKeys = []; for (const item of administrators) { const uid = item.id; const keyName = `${keyPrefix}_${uid}`; item.id = uid; dbHelper.put(keyName, item, (error) => { if (error !== null) { administratorsKeys.push(keyName); } }); } console.info("====>开始查找数据"); // 开始查找uid为 ckoyhjqbj0000mzkd1o63e31p 的用户信息 const findUid = "ckoyhjqbj0000mzkd1o63e31p"; const findKeyName = `${keyPrefix}_${findUid}`; dbHelper.find( { prefix: findKeyName, }, (error, result) => { console.info(result); } ); 复制代码

接下来执行实例代码：

cd examples node index.js 复制代码

执行结果如下：

此时查看根目录下 database 就会生成数据库文件。

总结

本文简单介绍了LevelDB的设计原理，在项目中完成LevelDB类的定义，并实现一个简单的数据插入和查询。后续会在项目Pretender-Service完成更加复杂的业务逻辑，实现基本的CURD，敬请关注项目动态。