MySQL系列：innodb源码分析之基础数据结构

近一年来一直在分析关于数据库相关的源码，前段时间分析了levelDB的实现和BeansDB的实现，这两个数据库网络上分析的文章很多，也都比较分析的比较深，所以也就没有太多必要重复劳动。最近开始关注关系数据库和MYSQL，当然主要还是数据库存储引擎，首先我还是从innodb这个最流行的开源关系数据库引擎着手来逐步分析和理解。我一般分析源码的时候都是从基础的数据结构和算法逐步往上分析，遇到不明白的地方，自己按照源码重新输入一遍并做对应的单元测试，这样便于理解。对于Innodb这样的大项目，也应该如此，以后我会逐步将具体的细节和实现写到BLOG上。我分析Innodb是以MySQL-3.23为蓝本作为分析对象，然后再去比较5.6版本的改动来做分析的。这样做有个好处就是先理解相对基础的代码容易，在有了基本概念后再去理解最新的改动。以下是我对innodb基础的数据结构和算法的理解。

1.vector

innodb的vector是个动态数组的数据结构，和c++的STL用法相似，值得一提的是vector的内存分配可以通过函数指针来指定是从heap内存池堆上分配内存还是用OS自带的malloc来分配内存。内存分配器的结构为:

        struct ib_alloc_t {
             ib_mem_alloc_t	mem_malloc; 				//分配器的malloc函数指针
             ib_mem_free_t	mem_release;  				//分配器的free函数指针
             ib_mem_resize_t	mem_resize;  				//分配器的重新定义堆大小指针
             void*	 arg;     					//堆句柄，如果是系统的malloc方式，这个值为NULL
	};

vector内部集成了排序功能函数，其排序的算法是通过qsort（快速）来进行排序。

vector内存结构:

  

2.内存list

innodb的list数据结构是个标准的双向链表结构，ib_list_node_t当中有指向前一个node的prev和指向后一个

node的next， list的内存分配可以通过heap内存堆来分配，也可以通过系统的malloc来分配。 就看是采用

ib_list_create_heap来创建list爱是永ib_list_create来创建list。但是内部的ib_list_node_t的内存分配是通过

heap来分配的。

ist的内存结构:

3.FIFO-queue

innodb的FIFO queue是个多线程的消息队列，可以有多个线程向queue中添加消息，可有多个线程同时读取queue中的消息并进行处理。queue的mutex是保证同时只有一个线程在操作（读或者写）queue的items链表,os_event是写线程完成后通知所有读线程可以进行queue的读事件，也就是说，只有向queue写完成一个消息，才会发送event信号给读线程。queue的消息缓冲区是采用ib_list_t来做存储的，一般写的时候写在list的最后，而读总是读取list的第一个。queue处理提供一直读取到消息为止的方法以外，也提供最长等待读取消息的方法，这样读取线程没有必要一直等待消息，可以在等待一段时间后去处理其他的任务。其C结构定义如下:

struct ib_wqueue_t
{
	ib_mutex_t	mutex; /*互斥量*/
	ib_list_t*	items; /*用list作为queue的载体*/
	os_event_t	event; /*信号量*/
};

4.哈希表

innodb中的哈希表的基本构造和传统的哈希表的构造是相似的，不同的就是innodb的哈希表采用的是自定义链式桶结构，而没有采用每个桶单元用传统的list来做碰撞管理。由于这个特性，innodb中的哈希表操作采用了一系列操作宏来做操作，这样做的目的是为了能泛型的对哈希表做操作，因为在innodb中，除了操作内存中的数据以外，还会操作隐射硬盘中的数据。以下是innodb的操作宏：

         HASH_INSERT                                    插入操作

        HASH_DELETE                                    删除操作

        HASH_GET_FIRST                               获取指定HASH key对应cell的第一个数据单元

        HASH_GET_NEXT                                获取cell_node对应的下一个单元

        HASH_SEARCH                                   查找对应key的值

        HASH_SEARCH_ALL                            遍历整个hash table并将每个数据单元为参数执行ASSERTION操作

        HASH_DELETE_AND_COMPACT        删除操作并且优化和调整heap堆上的内存分配布局，使得heap效率更高

        HASH_MIGRATE                                 将OLD_TABLE的数据单元合并到NEW_TABLE当中

这些宏在调用的时候都会指定数据的类型和Next函数名。

innodb的哈希表在多线程并发模式下也提供cell级粒度的锁，有mutex类型的锁，也有rw_lock类型的锁。在hash_create_sync_obj_func函数调用过程中，会创建一个n_sync_obj的锁数据单元，n_sync_obj必须是2的N次方。也就是说如果n_sync_obj = 8, 哈希表的n_cells = 19，那就至少两个cell公用一个锁。这是其他哈希表无法比拟的。

以下是hash table的结构定义：

struct hash_table_t
{
	enum hash_table_sync_t	type;		/*hash table的同步类型*/
	ulint			n_cells;	/*hash桶个数*/
	hash_cell_t*		array;		/*hash桶数组*/
#ifndef UNIV_HOTBACKUP
	ulint			n_sync_obj;
	union{ /*同步锁*/
		ib_mutex_t*	mutexes;
		rw_lock_t*	rw_locks;
	}sync_obj;
	/*heaps的单元个数和n_sync_obj一样*/
	mem_heap_t**		heaps;
#endif
	mem_heap_t*		heap;
	ulint			magic_n;	/*校验魔法字*/
#endif
};

5.小结

Innodb还有其他的一些数据结构，例如最小堆，这些都是通用的封装，也就不做过多的描述，在可以去看看innodb的源码相关就可以。innodb在定义数据结构的时候做了特殊的处理，例如对线程并发的控制，对内存分配的控制。这样做的目的是为了统一的管理。innodb的代码是C的，但支持C++。里面并没有使用STL这种传统的数据结构和算法，很大程度上是适合性的问题。据说MYSQL 5.7开始大量使用boost 和STL。个人感觉STL还勉强，使用boost有点步子迈大了的感觉。