OceanBase 源码解读（九）：存储层代码解读之「宏块存储格式」

老老老JR老北

发布于 2022-11-8 15:05

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此前，带你读源码第八篇《事务日志的提交和回放》，为大家介绍了日志模块的设计理念和日志的一生。本期“源码解读”由数据库技术专家公祺为大家带来“存储层代码解读之「宏块存储格式」”。

“宏块”是处于 SSTable 和微块之间的数据结构，OceanBase 中的宏块为 2MB 的定长数据块。

众所周知，OceanBase 中微块是读 IO 最小单元，这是因为微块读处在用户请求的关键路径上，为保证快速响应用户的请求，微块不能过大，所以微块的默认大小一般不超过 16KB；而宏块作为写 IO 的最小单元，它的读写不在用户请求的关键路径上，所以就有了 2MB 的宏块，目的是为了最大限度的发挥磁盘的吞吐性能，能快速的做压缩、迁移复制、坏块检查等操作。

宏块的简单结构可以参考下图，详细的宏块格式介绍见下一节：

OceanBase 源码解读（九）：存储层代码解读之「宏块存储格式」-鸿蒙开发者社区

* 注：本文所有的说明及代码都是基于 v3.1.0_CE_BP1 版本的 OceanBase 开源代码。

OceanBase 源码解读（九）：存储层代码解读之「宏块存储格式」-鸿蒙开发者社区

宏块的格式

目前 OceanBase 支持的宏块有很多种，具体可以 enum MacroBlockType 的定义，总共有十几种，但是常用的数据宏块主要有三种，如下：

● SSTableData：常规的存放数据的宏块；

● LobData：Large Object Data，用来存放数据较大的行数据；

● BloomFilterData：带有 bloomfilter 的宏块。

本文主要介绍第 1 种常规的数据宏块，关于 LobData、BloomFilterData，后面找时间再单独说明。

一般来说，宏块的整体格式是一种比较经典的存储结构（header + payload + trailer + padding）：

● header 中记录元数据：对应 OceanBase 宏块的 header ；

● payload 存放的是具体的数据：OceanBase 宏块的 payload 为微块列表；

● trailer 中记录的是数据的 index：OceanBase 宏块的 trailer 为微块的 index 信息，即为微块在宏块中的偏移量；

● padding 是为了做对齐的：OceanBase 宏块为2MB，不足部分需要做 padding。

后面我们将针对不同的部分，一一介绍其结构的存储格式。

一、宏块的 header

宏块的头部记录的自然就是宏块的元数据，它由多个部分组成，如下图所示：

OceanBase 源码解读（九）：存储层代码解读之「宏块存储格式」-鸿蒙开发者社区

宏块头部的各个部分存储的是不同的元数据，具体含义如下：

● common header：宏块的版本、类型、大小、checksum 等信息，见 ObMacroBlockCommonHeader ；

● macro block header：记录了宏块数据大小、table_id、partition_id、微块的数量、列数、行数、checksum、加密信息、以及相关 offset 信息，具体可以参考 struct ● ObSSTableMacroBlockHeader；

● column id list：列的 id 列表，OceanBase 数据库表每一列都一个唯一 id；

● column type list：每列的类型信息，包括：类型、编码字符集等；

● column order list：每列的顺序，可以是 ASC 或 DESC ，宏块中所有微块中的行数据都是按照这个顺序存储；

● column checksum list：每列数据的 checksum 信息，用来做列的数据校验。

微块头部的存储格式可以参考下面的代码：

// src/storage/blocksstable/ob_macro_block.cpp
// 该函数主要给宏块header结构预先指向buffer的不同的offset，后续就不需要再进行序列化操作了，
// 该函数在初始化宏块的时候调用，header成员变量的具体值是在后续的数据写入后指定。
int ObMacroBlock::reserve_header(const ObDataStoreDesc& spec)
{
  int ret = OB_SUCCESS;
  common_header_.reset();
  common_header_.set_attr(ObMacroBlockCommonHeader::SSTableData);
  common_header_.set_data_version(spec.data_version_);
  common_header_.set_reserved(0);
  const int64_t common_header_size = common_header_.get_serialize_size();

  // data_的类型是ObSelfBufferWriter，它是一个支持自动扩展的内存buffer
// ObSelfBufferWriter的实现见：src/storage/blocksstable/ob_data_buffer.h
  MEMSET(data_.data(), 0, data_.capacity());

  // 1. data_的第一部分为ObMacroBlockCommonHeader
if (OB_FAIL(data_.advance(common_header_size))) {
    STORAGE_LOG(WARN, "data buffer is not enough for common header.", K(ret), K(common_header_size));
  }

  if (OB_SUCC(ret)) {
    int64_t column_count = spec.row_column_count_;
    int64_t rowkey_column_count = spec.rowkey_column_count_;
    int64_t column_checksum_size = sizeof(int64_t) * column_count;
    int64_t column_id_size = sizeof(uint16_t) * column_count;
    int64_t column_type_size = sizeof(ObObjMeta) * column_count;
    int64_t column_order_size = sizeof(ObOrderType) * column_count;
    int64_t macro_block_header_size = sizeof(ObSSTableMacroBlockHeader);

    // 2. data_的第二部分为ObSSTableMacroBlockHeader
    header_ = reinterpret_cast<ObSSTableMacroBlockHeader*>(data_.current());

    // 3. data_的第三部分为column_ids_
    column_ids_ = reinterpret_cast<uint16_t*>(data_.current() + macro_block_header_size);

    // 4. data_的第四部分为column_types
    column_types_ = reinterpret_cast<ObObjMeta*>(data_.current() + macro_block_header_size + column_id_size);

    // 5. data_的第五部分为column_orders_
    column_orders_ =
        reinterpret_cast<ObOrderType*>(data_.current() + macro_block_header_size + column_id_size + column_type_size);

    // 6. data_的第六部分为column_checksum_
    column_checksum_ = reinterpret_cast<int64_t*>(
        data_.current() + macro_block_header_size + column_id_size + column_type_size + column_order_size);
    macro_block_header_size += column_checksum_size + column_id_size + column_type_size + column_order_size;
    // for compatibility, fill 0 to checksum and this will be serialized to disk
for (int i = 0; i < column_count; i++) {
      column_checksum_[i] = 0;
    }

    // 7. data_后面的内存空间是给微块预留的
if (OB_FAIL(data_.advance(macro_block_header_size))) {
      STORAGE_LOG(WARN, "macro_block_header_size out of data buffer.", K(ret));
    } else {
      // 初始化header中的成员变量
memset(header_, 0, macro_block_header_size);
      header_->header_size_ = static_cast<int32_t>(macro_block_header_size);
      header_->version_ = SSTABLE_MACRO_BLOCK_HEADER_VERSION_v3;
      header_->magic_ = SSTABLE_DATA_HEADER_MAGIC;
      header_->attr_ = 0;
      header_->table_id_ = spec.table_id_;
      header_->data_version_ = spec.data_version_;
      header_->column_count_ = static_cast<int32_t>(column_count);
      header_->rowkey_column_count_ = static_cast<int32_t>(rowkey_column_count);
      header_->column_index_scale_ = static_cast<int32_t>(spec.column_index_scale_);
      header_->row_store_type_ = static_cast<int32_t>(spec.row_store_type_);
      header_->micro_block_size_ = static_cast<int32_t>(spec.micro_block_size_);
      header_->micro_block_data_offset_ = header_->header_size_ + static_cast<int32_t>(common_header_size);
      memset(header_->compressor_name_, 0, OB_MAX_HEADER_COMPRESSOR_NAME_LENGTH);
      MEMCPY(header_->compressor_name_, spec.compressor_name_, strlen(spec.compressor_name_));
      header_->data_seq_ = 0;
      header_->partition_id_ = spec.partition_id_;
      // copy column id & type array;
for (int64_t i = 0; i < header_->column_count_; ++i) {
        column_ids_[i] = static_cast<int16_t>(spec.column_ids_[i]);
        column_types_[i] = spec.column_types_[i];
        column_orders_[i] = spec.column_orders_[i];
      }
    }
  }
  if (OB_SUCC(ret)) {
    // 指定数据在data_中的offset
    data_base_offset_ = header_->header_size_ + common_header_size;
  }
  return ret;
}1.
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宏块的头部结构的设计具有这些特点：

第一，简洁高效的序列化（和反序列化）实现：header 大小基本上是固定的，仅依赖列的个数，换句话说只要固定列数，这个宏块的 header 大小就固定了，这给内存分配和序列化带来了很大的便利；

第二，有很好的扩展性：主要体现在使用了version、宏块类型、预留字段等方面；

第三，不同纬度的数据校验：有字节级别的 payload_checksum_，也有业务级别的 column_checksum。

二、宏块的 payload

宏块的 payload 就是多个微块的数据，点击文末“阅读原文”可以查看微块的存储格式的详细介绍，当然也可以参考下面的代码来看微块的格式，本文不再做详细说明。

// src/storage/blocksstable/ob_micro_block_writer.h
// 下面是微块在内存中以及持久化的存储格式：
// memory
//  |- row data buffer
//        |- ObMicroBlockHeader
//        |- row data
//  |- row index buffer
//        |- ObRowIndex
//
// build output
//  |- compressed data
//        |- ObMicroBlockHeader
//        |- row data
//        |- RowIndex
class ObMicroBlockWriter : public ObIMicroBlockWriter {
public:
  virtual int append_row(const storage::ObStoreRow& row) override;
  virtual int build_block(char*& buf, int64_t& size) override;
  virtual void reuse() override;
  virtual int64_t get_block_size() const override;
  virtual int64_t get_row_count() const override;
  virtual int64_t get_data_size() const override;
  virtual int64_t get_column_count() const override;
  virtual common::ObString get_last_rowkey() const override;
  void reset();
};1.
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三、宏块的 trailer

宏块的 trailer 记录的主要是每个微块的 index 信息，但是其实不只是微块的 index 信息，包含了这些信息：

● 微块在宏块中 offset 数组：偏移量的个数为微块数+1，前后两个 offset 的差值是前一个微块的长度；

● 每个微块的最大的 rowkey 信息（ endkey ），包括：endkey 的偏移量和 endkey 的数据。

另外，如果是多版本的宏块，trailer 中还包括了两个和多版本相关的信息：

● can_mark_deletion：用来标记这个微块是否可以标记删除；

● delta：用来记录微块中真正有效的行数，不包括被标记删除的行数。

为什么要单独记录微块的 index 信息（offset、length、endkey），最主要的原因就是能快速检索指定 rowkey 所在的微块，并能快速的将微块单独读出来，而不需要读取整个宏块。

宏块的 trailer 代码如下：

// src/storage/blocksstable/ob_micro_block_index_writer.cpp
int ObMicroBlockIndexWriter::add_entry(
    const ObString& rowkey, const int64_t data_offset, bool can_mark_deletion, const int32_t delta)
{
  int ret = OB_SUCCESS;
  int32_t endkey_offset = static_cast<int32_t>(buffer_[ENDKEY_BUFFER_IDX].length());

  // 去除了一些参数检查的的代码
if (OB_FAIL(buffer_[INDEX_BUFFER_IDX].write(static_cast<int32_t>(data_offset)))) {
    STORAGE_LOG(WARN, "index buffer fail to write data_offset.", K(ret), K(data_offset));
  } else if (OB_FAIL(buffer_[INDEX_BUFFER_IDX].write(endkey_offset))) {
    STORAGE_LOG(WARN, "index buffer fail to write endkey_offset.", K(ret), K(endkey_offset));
  } else if (OB_FAIL(buffer_[ENDKEY_BUFFER_IDX].write(rowkey.ptr(), rowkey.length()))) {
    STORAGE_LOG(WARN, "data buffer fail to writer rowkey.", K(ret), K(rowkey));
  } else if (is_multi_version_minor_merge_ &&
             OB_FAIL(buffer_[MARK_DELETE_BUFFER_IDX].write(static_cast<uint8_t>(can_mark_deletion)))) {
    STORAGE_LOG(WARN, "fail to write mark deletion", K(ret), K(can_mark_deletion));
  } else if (is_multi_version_minor_merge_ && OB_FAIL(buffer_[DELTA_BUFFER_IDX].write(delta))) {
    STORAGE_LOG(WARN, "failed to write delta", K(ret));
  } else {
    ++micro_block_cnt_;
  }
  return ret;
}1.
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最终宏块的 trailer 会在 ObMacroBlock::flush 中序列化，序列化的实现可以参看 ObMacroBlock::build_index；

有了 trailer 中微块的 index ，那么就有两种方式来读取宏块中的各个微块数据：

● 顺序读取：主要用在压缩等场景，顺序读取各个微块数据，进行合并、迁移等处理；

● 随机读取：主要用在处理用户请求时，根据 rowkey 快速读取对应的微块数据。

四、宏块的 padding

2MB 的 OceanBase 宏块由于多种原因导致并不能写满，比如：数据量不够，以及特意预留的 10% 的空间（用于后续的 insert 等，避免过多的宏块分裂）等，这个时候就需要做 padding 补齐 2MB。本质上 padding 是空间浪费，但是为了性能以及简化设计，padding 还是有必要的。

没有 padding 的宏块应该如何做，不外乎有两种：

● 使用不固定大小的宏块：这时我们需要记录宏块的 offset 、length 等元信息，对宏块的定位就需要多一个操作，性能会有一定的损失，同时也会提高设计的复杂度；

● 每个宏块都满载 2MB：仅仅一个 insert 操作，可能会导致满载的宏块分裂成两个。

OceanBase 宏块 padding 并不是显式的实现，每个宏块大小2MB是固定的，header 中记录了宏块真正数据的大小，其余的都是 padding，OceanBase 并没有对 padding 部分的数据进行补零等操作。

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宏块的操作

底层对数据块的读写主要靠继承 class ObStorageFile 来实现，如下代码是该类对外的接口说明：

// src/storage/blocksstable/ob_store_file_system.h
class ObStorageFile {
public:
 ...
 // 异步读取宏块、微块接口
 // 具体读的是微块还是宏块，通过read_info中offset_、size_指定
 // 该接口为异步的，数据读取成功后，会通过macro_handle通知调用者
 virtual int async_read_block(const ObMacroBlockReadInfo& read_info, ObMacroBlockHandle& macro_handle) = 0;

 // 异步写入宏块接口
 virtual int async_write_block(const ObMacroBlockWriteInfo& write_info, ObMacroBlockHandle& macro_handle) = 0;

 // 同步读写接口，一般是通过上面两个异步接口实现
 virtual int write_block(const ObMacroBlockWriteInfo& write_info, ObMacroBlockHandle& macro_handle) = 0;
 virtual int read_block(const ObMacroBlockReadInfo& read_info, ObMacroBlockHandle& macro_handle) = 0;
 ...
};
具体的读写接口的实现是在 ObStorageFile 的派生类 ObLocalStorageFile 中，可以参考下面代码了解其实现：
src/storage/blocksstable/ob_local_file_system.h。1.
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一、宏块的写

OceanBase 主要在压缩、数据迁移复制等情况下才会有涉及宏块的写入操作，用户发起的写入操作会直接写 WAL ，不会直接触发宏块的写入操作。宏块和写相关的基础操作都在 class ObMacroBlock 中实现，主要的对外接口如下：

// src/storage/blocksstable/ob_macro_block.h
class ObMacroBlock {
public:
 // 初始化宏块结构，主要做一些初始化的操作：
 // 1. 调用 reserve_header，将宏块的header映射到buffer中，见本文2.1的代码说明
 // 2. 调用 init_row_reader，根据ObRowStoreType初始化行reader
 int init(ObDataStoreDesc& spec);

 // 将一个微块append到该宏块中，主要就是将序列化好的微块数据copy到该宏块buffer中，
 // 并更新该宏块header中的元数据
 int write_micro_block(const ObMicroBlockDesc& micro_block_desc, int64_t& data_offset);

 // 对已经写满（或者不需要再写）的宏块，进行刷盘操作，具体包括：
 // 1. 序列化common header；
 // 2. 构建header、trailer中的各种元信息；
 // 3. 调用底层ObStorageFile::async_write_block，将数据异步写入到磁盘中；
 // 4. 宏块数据写成功后，会通过macro_handle通知上层。
 int flush(const int64_t cur_macro_seq, ObMacroBlockHandle& macro_handle, ObMacroBlocksWriteCtx& block_write_ctx);

 // 合并两个顺序的宏块，在compaction结束时，检查最后一个不满的宏块能否和上一个宏块合并，
 // 如果上一个宏块空间够用，则进行合并，这两个宏块的数据是已经排好序的，
 // 这个接口仅被 ObMacroBlockWriter::close 调用。merge函数主要流程如下：
 // 1. 再次检查当前宏块空间是否充足，不充足则报错返回；
 // 2. 对最后一个宏块的微块index追加到当前的微块index中；
 // 3. 将最后一个宏块的微块数据追加到当前微块的buffer中；
 // 4. 更新当前宏块header中的元数据。
 int merge(const ObMacroBlock& macro_block);

 // 和merge接口配合使用，主要是检查当前宏块能否多容纳一个宏块数据
 bool can_merge(const ObMacroBlock& macro_block);

 // 重置该宏块，主要用于复用该宏块对象
 void reset();
 ...
};1.
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class ObMacroBlock 仅实现了一些宏块的基础写接口，关于 SSTable 的多个宏块的按序写入是靠 class ObMacroBlockWriter 实现的，具体见下面的代码说明：

// src/storage/blocksstable/ob_macro_block_writer.cpp
class ObMacroBlockWriter {
public:
 // 根据data_store_desc中的table_id、partition_id等信息，打开一个宏块写入器
 int open(ObDataStoreDesc& data_store_desc, const ObMacroDataSeq& start_seq,
   const ObIArray<ObMacroBlockInfoPair>* lob_blocks = NULL, ObMacroBlockWriter* index_writer = NULL);

 // 追加一个宏块，主要会应用在这些场景：
 // 1. 在合并时，原来的SSTable的某个宏块没有修改，直接复用到当前SSTable中；
 // 2. 并行合并后，也可以用到这个接口，将多个没有重合数据的宏块进行追加。
 int append_macro_block(const ObMacroBlockCtx& macro_block_ctx);

 // 追加一个微块，和append_macro_block不同的是需要考虑是否存在数据重叠：
 // 1. 如果数据不重叠，则将micro_block追加到当前宏块中；
 // 2. 如果数据重叠，则需要构建micro_block的reader，将数据按row写到当前宏块中。
 int append_micro_block(const ObMicroBlock& micro_block);

 // 追加一行数据，会调用ObMicroBlockWriter::append_row
 int append_row(const storage::ObStoreRow& row, const bool virtual_append = false);

 // 关闭ObMacroBlockWriter，在关闭之前，会尝试将最后两个宏块合并，节省空间，
 // 最后将当前最后的宏块flush到磁盘，并等待刷盘成功（wait_io_finish）
 int close(storage::ObStoreRow* root = NULL, char* root_buf = NULL);
};1.
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在 class ObMacroBlockWriter 之上，又封装了一层 class ObMacroBlockBuilder 专门用来做合并，关于这个类的实现，本文先不做过多说明，后续会在与“合并”有关的博文中详细介绍，敬请关注后续推送。

二、宏块的读

对于用户请求，一般不会直接读取整个宏块，而是先读宏块的 index，再根据请求的过滤条件，最后精准的将某个微块读到内存，关于微块的精确读取，可以参考 struct ObMicroBlockDataHandle 的代码，搜索一下上下的调用链路，即可了解其逻辑。OceanBase 中，在多种情况下，也会做完整宏块的读取，包括：

● 在做 compaction 时，会使用 ObMicroBlockIterator ，读取完整的宏块数据，可以参考 class ObMicroBlockIterator 代码，关于合并的逻辑，后续会有专门的博文来介绍；

● 在做数据迁移的时候也会涉及到完整宏块的读取，详细逻辑可以参考 class ObMigratePrepareTask 的实现；

● ObMacroBlockWriter 将宏块数据写成功后，会根据 MICRO_BLOCK_MERGE_VERIFY_LEVEL 的情况，有可能见宏块数据读出来做检查；

● 在异步构建 bloomfilter 的时候，也会将宏块数据按序读出来，可以参考代码：ObBloomFilterBuildTask::build_bloom_filter、class ObSSTableRowWholeScanner；

● 在做坏块检查时，也会有读取全部宏块的情况，具体逻辑参考下面的代码说明：

// src/storage/blocksstable/ob_store_file_system.h
// 坏块检查的定时任务
class ObFileSystemInspectBadBlockTask : public common::ObTimerTask {
public:
 // 定时任务基类的任务执行内容接口
 // 调用 inspect_bad_block
 virtual void runTimerTask();

private:
 // 对所有有效的宏块做坏块检查，主要流程为：
 // 1. 通过 ObPartitionService 初始化宏块的迭代器
 // 2. 根据 macro_iter，可以遍历所有的宏块，
 //  调用下面的 check_macro_block 做宏块检查
 void inspect_bad_block();

 // 做一些参数检查后，对数据宏块做坏块检查
 // 通过调用下面 check_data_block 来做数据检查
 int check_macro_block(const ObMacroBlockInfoPair& pair, const storage::ObTenantFileKey& file_key);

 // 将整个宏块的数据从磁盘读出来
 // 使用 ObSSTableMacroBlockChecker::check_data_block 做具体的检查
 int check_data_block(const MacroBlockId& macro_id, const blocksstable::ObFullMacroBlockMeta& full_meta,
   const storage::ObTenantFileKey& file_key);

 bool has_inited();

private:
 // 坏块检查任务是每个周期只做一部分，下面的参数记录了断点信息
 int64_t last_partition_idx_;
 int64_t last_sstable_idx_;
 int64_t last_macro_idx_;

 // 数据检查工具类，做宏块、微块、列相关的checksum校验
 ObSSTableMacroBlockChecker macro_checker_;
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