LevelDB深入浅出之整体架构
LevelDB是一个可持久化的KV数据库引擎，由Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开发并开源。无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容，非常值得细细品味。本文将从整体特性、架构和使用等几方面做一个解释，试图通过本文的介绍让大家对LevelDB有个整体的认识并能够使用。
设计思路
做存储的同学都很清楚，对于普通机械磁盘顺序写的性能要比随机写大很多。比如对于15000转的SAS盘，4K写IO， 顺序写在200MB/s左右，而随机写性能可能只有1MB/s左右。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，他们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：
图中2个红色区域是要进行归并的数据块，计算出顺序后会存储到如图下面的磁盘空间，而这种存储方式是追加式的，也就是顺序写入磁盘。 随着数据的不断写入，磁盘中的树会不断膨胀，为了避免每次参与归并操作的数据量过大，以及优化读操作的考虑，LevelDB将磁盘中的数据又拆分成多层，每一层的数据达到一定容量后会触发向下一层的归并操作，每一层的数据量比其上一层成倍增长。这也就是LevelDB的名称来源。
主要特性
下面是LevelDB官方对其特性的描述，主要包括如下几点：
- key和value都是任意长度的字节数组；
- entry（即一条K-V记录）默认是按照key的字典顺序存储的，当然开发者也可以重载这个排序函数；
- 提供的基本操作接口：Put()、Delete()、Get()、Batch()；
- 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；
编译和使用
LevelDB的编译也是比较简单的，可以从官网直接克隆代码。github.com/google/leve…，具体操作步骤如下(可以参考源代码中的README文件)：
git clone https://github.com/google/leveldb.git
cd leveldb
mkdir -p build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. && cmake --build .
完成上述几步，就可以编译出一个静态库、一个动态库和一些测试程序。我们可以自己写一个测试代码进行测试。比如我们在leveldb目录下面创建一个test目录， 然后将静态库libleveldb.a拷贝进来，然后在其中创建一个名为test.cpp的文件，文件内容如下：
