LevelDb是Google开源的嵌入式持久化KV 单机存储引擎。采用LSM(Log Structured Merge)tree的形式组织持久化存储的文件sstable。LSM会造成写放大、读放大的问题。
1. LevelDb特点：
1、 顺序写、随机写性能高，顺序读性能高，但是随机读性能差，适合于读少写多的场景中。读场景下，可以加一层记录级别的缓存，缓存常用的热点数据，热点数据淘汰算法可以选择LRU算法。LevelDb内部有table cache\block cache，相比于记录级别的缓存，粒度还是比较大。
2、 支持原子操作以批量处理的方式进行
3、 记录存储内部有序，按照Key排序，所以支持有序的范围查询，单点查询是肯定支持的。
4、 范围查询时，支持前序遍历和后序遍历。
5、 支持快照读
6、 数据自动压缩，使用snappy压缩算法
2. LevelDb文件视图
内存中的MemTable和Immutable MemTable，都是由SkipList结构组织
磁盘上的几种主要文件Current文件，Manifest文件，log文件以及SSTable文件。log文件、SSTable文件都是用来存储k-v记录的。SSTable文件属于不同的Level，Level0中的数据最新鲜最热点，随着时间的推移，冷数据会逐步下移到高Level中（Compact操作）。
Manifest 就记载了SSTable各个文件的管理信息，格式如下
Current则用来指出哪个Manifest文件是当前LevleDb进行Compaction操作反应的那个Manifest文件，在LevleDb的运行过程中，随着Compaction的进行，SSTable文件会发生变化，会有新的文件产生，老的文件被废弃，Manifest也会跟着反映这种变化，此时往往会新生成Manifest文件来记载这种变化。
3.LevelDb写入流程
1、顺序写入磁盘log文件；
2、写入内存memtable（采用skiplist结构实现）；
3、写入磁盘SST文件(sorted string
table files)，这步是数据归档的过程（永久化存储）；
其中：
log文件的作用是是用于系统崩溃恢复而不丢失数据，假如没有Log文件，因为写入的记录刚开始是保存在内存中的，此时如果系统崩溃，内存中的数据还没有来得及Dump到磁盘，所以会丢失数据；
在写memtable时，如果其达到check point（满员）的话，会将其改成immutable memtable（只读），然后等待dump到磁盘SST文件中，此时也会生成新的memtable供写入新数据；
memtable和sstable文件中的key都是有序的，log文件的key是无序的；
LevelDB删除操作也是插入，只是标记Key为删除状态，真正的删除要到Compaction的时候才去做真正的操作；
LevelDB没有更新接口，如果需要更新某个Key的值，只需要插入一条新纪录即可；或者先删除旧记录，再插入也可；
4. LevelDb读取流程
1、在内存中依次查找memtable、immutable memtable；
2、如果配置了cache，查找cache；
3、根据mainfest索引文件，在磁盘中查找sstable文件；
极端情况下，随机读取一条很冷的数据，已经被compact到了Level6层，这时候，读取的操作要跨越多个Level查找，性能很低。如果再加一层记录级别的缓存，可以避免这种消耗。
5. LevelDb compact流程
LevelDb包含其中两种，minor和major。
Minor compaction 的目的是当内存中的memtable大小到了一定值时，将内容保存到磁盘文件中，如下图：
immutable memtable其实是一个SkipList，其中的记录是根据key有序排列的，遍历key并依次写入一个level 0 的新建SSTable文件中，写完后建立文件的index 数据，这样就完成了一次minor compaction。从图中也可以看出，对于被删除的记录，在minor compaction过程中并不真正删除这个记录，原因也很简单，这里只知道要删掉key记录，但是这个KV数据在哪里？那需要复杂的查找，所以在minor compaction的时候并不做删除，只是将这个key作为一个记录写入文件中，至于真正的删除操作，在以后更高层级的compaction中会去做。
当某个level下的SSTable文件数目超过一定设置值后，levelDb会从这个level的SSTable中选择一个文件（level>0），将其和高一层级的level+1的SSTable文件合并，这就是major compaction。
我们知道在大于0的层级中，每个SSTable文件内的Key都是由小到大有序存储的，而且不同文件之间的key范围（文件内最小key和最大key之间）不会有任何重叠。Level 0的SSTable文件有些特殊，尽管每个文件也是根据Key由小到大排列，但是因为level 0的文件是通过minor compaction直接生成的，所以任意两个level 0下的两个sstable文件可能再key范围上有重叠。所以在做major compaction的时候，对于大于level 0的层级，选择其中一个文件就行，但是对于level 0来说，指定某个文件后，本level中很可能有其他SSTable文件的key范围和这个文件有重叠，这种情况下，要找出所有有重叠的文件和level 1的文件进行合并，即level 0在进行文件选择的时候，可能会有多个文件参与major compaction。
LevelDb在选定某个level进行compaction后，还要选择是具体哪个文件要进行compaction，比如这次是文件A进行compaction，那么下次就是在key range上紧挨着文件A的文件B进行compaction，这样每个文件都会有机会轮流和高层的level 文件进行合并。
Major compaction的过程如下：对多个文件采用多路归并排序的方式，依次找出其中最小的Key记录，也就是对多个文件中的所有记录重新进行排序。之后采取一定的标准判断这个Key是否还需要保存，如果判断没有保存价值，那么直接抛掉，如果觉得还需要继续保存，那么就将其写入level L+1层中新生成的一个SSTable文件中。就这样对KV数据一一处理，形成了一系列新的L+1层数据文件，之前的L层文件和L+1层参与compaction 的文件数据此时已经没有意义了，所以全部删除。这样就完成了L层和L+1层文件记录的合并过程。
那么在major compaction过程中，判断一个KV记录是否抛弃的标准是什么呢？其中一个标准是：对于某个key来说，如果在小于L层中存在这个Key，那么这个KV在major compaction过程中可以抛掉。因为我们前面分析过，对于层级低于L的文件中如果存在同一Key的记录，那么说明对于Key来说，有更新鲜的Value存在，那么过去的Value就等于没有意义了，所以可以删除。
6. LevelDb 内部cache
前面讲过对于levelDb来说，读取操作如果没有在内存的memtable中找到记录，要多次进行磁盘访问操作。假设最优情况，即第一次就在level 0中最新的文件中找到了这个key，那么也需要读取2次磁盘，一次是将SSTable的文件中的index部分读入内存，这样根据这个index可以确定key是在哪个block中存储；第二次是读入这个block的内容，然后在内存中查找key对应的value。
LevelDb中引入了两个不同的Cache:Table Cache和Block Cache。其中Block Cache是配置可选的，即在配置文件中指定是否打开这个功能。
如上图，在Table Cache中，key值是SSTable的文件名称，Value部分包含两部分，一个是指向磁盘打开的SSTable文件的文件指针，这是为了方便读取内容；另外一个是指向内存中这个SSTable文件对应的Table结构指针，table结构在内存中，保存了SSTable的index内容以及用来指示block cache用的cache_id ,当然除此外还有其它一些内容。比如在get(key)读取操作中，如果levelDb确定了key在某个level下某个文件A的key range范围内，那么需要判断是不是文件A真的包含这个KV。此时，levelDb会首先查找Table Cache，看这个文件是否在缓存里，如果找到了，那么根据index部分就可以查找是哪个block包含这个key。如果没有在缓存中找到文件，那么打开SSTable文件，将其index部分读入内存，然后插入Cache里面，去index里面定位哪个block包含这个Key 。如果确定了文件哪个block包含这个key，那么需要读入block内容，这是第二次读取。
Block Cache是为了加快这个过程的，其中的key是文件的cache_id加上这个block在文件中的起始位置block_offset。而value则是这个Block的内容。
如果levelDb发现这个block在block cache中，那么可以避免读取数据，直接在cache里的block内容里面查找key的value就行，如果没找到呢？那么读入block内容并把它插入block cache中。levelDb就是这样通过两个cache来加快读取速度的。从这里可以看出，如果读取的数据局部性比较好，也就是说要读的数据大部分在cache里面都能读到，那么读取效率应该还是很高的，而如果是对key进行顺序读取效率也应该不错，因为一次读入后可以多次被复用。但是如果是随机读取，效率很低。
7.LevelDb sstable文件存储格式
整体上，sstable文件分为数据区与索引区，尾部的footer指出了meta index block与data index block的偏移与大小，data index block指出了各data block的偏移与大小，meta index block指出了各meta block的偏移与大小。
1）DataBlock：存储Key-Value记录，分为Data、type、CRC三部分
2）MetaBlock：暂时没有使用
3）MetaBlock_index：记录filter的相关信息（本文暂时没有考虑filter）
4）IndexBlock：描述一个DataBlock，存储着对应DataBlock的最大Key值，DataBlock在sst文件中的偏移量和大小
5）Footer ：索引的索引，记录IndexBlock和MetaIndexBlock在SSTable中的偏移量了和大小
block
逻辑上主要分为数据与重启点。重启点也是一个指针，指出了一些特殊的位置。data block中的key是有序存储的，相邻的key之间可能有重复，因此存储时采用前缀压缩，后一个key只存储与前一个key不同的部分。那些重启点指出的位置就表示该key不按前缀压缩，而是完整存储该key。除了减少压缩空间之外，重启点的第二个作用就是加速读取。如果说data index block可以通过二分来定位具体的block，那么重启点则可以通过二分的方法来定位具体的重启点位置，进一步减少了需要读取的数据。对于leveldb来讲，可以通过options.block_size与options.block_restart_interval来设置block的大小与重启点的间隔。默认data block的大小为4K。而重启点则每隔16个key。具体的单条record的存储格式如下图所示。
Block格式
Record 格式
data index block
Index Block的结构与Data Block一样，只不过每个group只包含一条记录，即Data Block的最大Key与偏移。其实这里说最大Key并不是很准确，理论上，只要保存最大Key就可以实现二分查找，但是Level DB在这里做了个优化，它并保存最大key，而是保存一个能分隔两个Data Block的最短Key。
如：假定Data Block1的最后一个Key为“abcdefg”，Data Block2的第一个Key为“abzxcv”，则index可以记录Data Block1的索引key为“abd”；这样的分割串可以有很多，只要保证Data Block1中的所有Key都小于等于此索引，Data Block2中的所有Key都大于此索引即可。这种优化缩减了索引长度，查询时可以有效减小比较次数。
data block与meta index block、data index block都是采用block来存储的(filter block稍微不同)。而对于block来讲，其都是按(key,value)格式存储一条条的record的。对于这些不同类型的block，其(key,value)都是什么了？现在只有一个meta block用于filter，因此meta index block中也只有一条记录，其key是filter. + filter_policy的name。 不同block的Key、Value格式如下图。
