介绍

        LevelDB 是 Google 开源的高性能键值对嵌入式数据库，具有一系列设计上的优势，特别适合写多读少、对存储空间要求高效的场景。

核心优势

1. 高写入性能（顺序写磁盘）

• 基于 LSM-Tree（Log Structured Merge Tree）；

• 所有写操作首先写入内存（memTable）+ WAL；

• 后台异步 flush 到磁盘，避免频繁随机写；

• 大量写入性能远高于 B+Tree 类数据库（如 SQLite）。

2. 数据压缩与空间利用率高

• 支持 Snappy 压缩；

• 自动 Compaction（压缩合并） 机制；

• 清理删除或覆盖的旧版本，回收磁盘空间；

• 多 .sst 层级结构使数据有序紧凑。

3. 支持有序遍历与范围查询

• 支持通过 Iterator 顺序遍历键值；

• 可高效进行范围查询（Range Scan）：

4. 轻量、嵌入式、依赖少

• 无服务器（serverless），直接嵌入你的应用；

• 单一 .a 静态库或 .so 动态库，无需依赖外部组件；

• 跨平台支持良好（Linux、macOS、Windows）。

5. Crash-safe 崩溃恢复机制

• 所有写入先写入 .log 文件（Write-Ahead Log）；

• 崩溃后可自动恢复到一致状态；

• 无需额外事务机制即可保证写入安全性。

6. 支持快照（Snapshot）和原子批处理（WriteBatch）

• Snapshot: 提供一致性读取视图；

• WriteBatch: 批量写入操作可原子提交，提升性能并简化逻辑。

使用场景

场景类型	是否适合	说明
批量数据写入	✅ 非常适合	写优化结构（LSM-tree），顺序写性能极高
嵌入式/边缘设备存储	✅ 非常适合	轻量、无服务端，资源开销小
日志系统、缓存系统	✅ 合适	大量写入、偶尔查询
用户画像、指标记录	✅ 合适	小 key-value、高速写入
离线分析数据落地	✅ 合适	批量写入，偶尔按 key 扫描或查询
查询很少、但插入频繁的系统	✅ 非常合适	查询通过前置缓存减少压力

不太适合的场景

场景类型	原因
高并发读场景（每秒几千次以上）	读放大严重，需大量优化（如加 Bloom Filter、前置缓存）
大量随机读 + 大量随机写	写放大 + 查询慢
多表 join、事务一致性需求强	不支持 SQL 和事务
需要按字段查询、复杂查询	不支持索引，只有键排序

数据结构

• 内存表（MemTable）：最新写入的数据，保存在内存中。

• Immutable MemTable：旧内存表，尚未 flush。

• SST 文件（磁盘）：排序的 Key-Value 存储在多层磁盘文件中。

• Block Cache（块缓存）：LevelDB 会缓存 SST 文件中的数据块（默认 8MB）。

文件结构

• 000123.log：正在写的 WAL
• 000124.sst： L0 的第一个 SST 文件
• 000125.sst： L0 的第二个 SST 文件（写入后产生）
• 000130.sst： L1 的文件（Compaction 后生成）
• MANIFEST-000001：元数据文件
• CURRENT：指向当前 MANIFEST

memTable

        它是数据库打开时创建的空内存结构，用于接收写入。

生命周期如下：

1. DB.open() 时，创建一个空的 memTable。

2. 写入数据时（put()/delete()），首先写 WAL（Write-Ahead Log），然后写入 memTable。

3. 当 memTable 的大小超过阈值（writeBufferSize）时，会：

   • 将当前 memTable 移入 immutable memTable；

   • 异步触发 flush 操作，将其写入 .sst 文件；

   • 创建新的 memTable 接收写入。

触发时机	会怎样？
memTable flush	提高 L0 score
Compaction 完成	降低某层 score，增加下一层
写入压力上升	多文件生成，score 提高
删除数据未及时 compact	score 居高不下，空间占用大

compactionScore 是 LevelDB 内部的一个关键指标，它决定是否需要触发 Compaction（压缩），以及优先压缩哪个 Level。

• 每个 Level（L0 ~ L6）都有一个 compactionScore；

• 值越大，代表该 Level 越“拥堵”，越需要被压缩；

• 当 compactionScore ≥ 1.0，LevelDB 会调度一次 Compaction；

• 通常由 VersionSet::Finalize() 计算。

JAVA客户端配置

参数	默认值	说明
createIfMissing	false	如果数据库不存在，是否自动创建（通常你会手动设为 true）
errorIfExists	false	如果数据库已存在，是否抛出异常
paranoidChecks	false	是否进行一致性检查
verifyChecksums	false	读取时是否校验数据块的校验和
cacheSize	8 * 1024 * 1024（8MB）	内存缓存大小
blockSize	4 * 1024（4KB）	每个 block 的大小
writeBufferSize	4 * 1024 * 1024（4MB）	写缓冲区大小
maxOpenFiles	1000	打开的文件数上限（仅 native JNI 实现中有效）
compressionType	Snappy	是否启用 Snappy 压缩

使用逻辑

写数据流程

1. 写入 WAL（Write-Ahead Log）

   1. ​写入先追加到 .log 文件（顺序写）；

   2. 保证宕机后数据可恢复；

   3. 默认采用 同步写（Sync=true）才能确保持久化；

   4. .log 文件位于 Level 0。

2. 写入 memTable（跳表）

   1. 同步写入内存结构 memTable；

   2. 快速写入（无锁 skiplist），数据可被读取；

   3. 内存中结构，不会持久化；

   4. 达到 writeBufferSize 限制（默认 4MB）后变为 immutable memTable，进入 flush。

3. 触发 MemTable Flush，生成 SST 文件

   1. 将 immutable memTable 转为 SST 文件；

   2. 写入磁盘（SST 为排序存储）；

   3. 这些文件是查询的主要来源（也是 compaction 的输入）；

   4. 会和已有 Level 0 文件产生重叠。

4. 进行 Compaction（压缩）

   1. 定期触发（或写压力大时自动触发）；

   2. 将多个 SST 文件合并、去重、合并覆盖；

   3. 数据从 L0 -> L1 -> L2 逐层下推；

   4. 保证后期查询高效，数据唯一性提升。

举例

执行 db.put("user123", "value1")，可能流程如下：

1. 日志：写入 .log 文件中（WAL）；

2. 内存：写入到 memTable；

3. 若 memTable 满：

   • 转为 immutable；

   • 后台线程 flush 成一个新的 000123.sst；

4. 触发 compaction，将多个 sst 合并入更低 level；

5. .log 文件在 flush 成功后被删除。

读取方式

1. 先查 memTable（内存表）

   1. memTable 是当前活跃写入的跳表结构；

   2. 有序、支持二分查找；

   3. 如果找到了 key，直接返回对应的 value。

2. 再查 immutable memTable（只读内存表）

   1. memTable flush 到磁盘前，会被转为 immutable；

   2. 查询会优先在这查找；

   3. 如果 key 存在，会返回。

3. 然后查各层 .sst 文件（从 Level 0 开始）

   1. Level 0：

      1. 文件之间的 key 区间可能重叠；

      2. 必须逐个文件遍历查找；

      3. 优先查最新的文件（文件编号大 → 数据新）；

   2.  Level 1~N（通常到 Level 6）：

      1. 每层中的文件 key 区间互不重叠；

      2. 可以通过 key 二分定位到最多一个文件；

      3. 只需要在该文件中查找一次；

4. 使用 Bloom Filter 加速排除（配置生效）

   1. 每个 .sst 文件都可带一个 Bloom Filter；

   2. 在读文件前先看 Bloom Filter 是否可能包含该 key；

      1. 否 → 立即跳过；

      2. 是 → 真正读取磁盘文件；

   3. 可大幅降低磁盘 IO 次数，特别是 key 不存在时。

5. 读取 Block → 解压缩 → 查找 KV

   1. .sst 文件是由多个 Block 组成的；

   2. 使用索引块定位 block；

   3. 如果有 Snappy 压缩，先解压再查找；

   4. 查到 key 返回 value，否则继续查下一个层级。

举例

执行 db.get("user123")，可能流程如下：

1. 不在 memTable；

2. immutable memTable 也没有；

3. 查 L0 中的 3 个文件，（Bloom Filter 排除 2 个），只查 1 个；

4. 没找到，再查 L1；

5. 在 L1 的某个 .sst 文件中命中

6. 去除文件中的block

7. 解压 block → 返回 value。

重启恢复步骤

1. 读取 .log 文件；

2. 重建 memTable；

3. 保证数据一致性；

4. 再继续写入。