兄弟连区块链入门教程以太坊源码分析ethdb源码分析，2018年下半年，区块链行业正逐渐褪去发展之初的浮躁、回归理性，表面上看相关人才需求与身价似乎正在回落。但事实上，正是初期泡沫的渐退，让人们更多的关注点放在了区块链真正的技术之上。
go-ethereum所有的数据存储在levelDB这个Google开源的KeyValue文件数据库中，整个区块链的所有数据都存储在一个levelDB的数据库中，levelDB支持按照文件大小切分文件的功能，所以我们看到的区块链的数据都是一个一个小文件，其实这些小文件都是一个同一个levelDB实例。这里简单的看下levelDB的go封装代码。
levelDB官方网站介绍的特点
**特点**：
- 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；
**限制**：
- 非关系型数据模型（NoSQL），不支持sql语句，也不支持索引；
- 一次只允许一个进程访问一个特定的数据库；
- 没有内置的C/S架构，但开发者可以使用LevelDB库自己封装一个server；
源码所在的目录在ethereum/ethdb目录。代码比较简单， 分为下面三个文件
- database.go levelDB的封装代码
- memory_database.go 供测试用的基于内存的数据库，不会持久化为文件，仅供测试
- interface.go 定义了数据库的接口
- database_test.go 测试案例
## interface.go
看下面的代码，基本上定义了KeyValue数据库的基本操作， Put， Get， Has， Delete等基本操作，levelDB是不支持SQL的，基本可以理解为数据结构里面的Map。
package ethdb
const IdealBatchSize = 100 * 1024
// Putter wraps the database write operation supported by both batches and regular databases.
//Putter接口定义了批量操作和普通操作的写入接口
type Putter interface {
Put(key []byte, value []byte) error
}
// Database wraps all database operations. All methods are safe for concurrent use.
//数据库接口定义了所有的数据库操作， 所有的方法都是多线程安全的。
type Database interface {
Putter
Get(key []byte) ([]byte, error)
Has(key []byte) (bool, error)
Delete(key []byte) error
Close()
NewBatch() Batch
}
// Batch is a write-only database that commits changes to its host database
// when Write is called. Batch cannot be used concurrently.
//批量操作接口，不能多线程同时使用，当Write方法被调用的时候，数据库会提交写入的更改。
type Batch interface {
Putter
ValueSize() int // amount of data in the batch
Write() error
}
## memory_database.g
这个基本上就是封装了一个内存的Map结构。然后使用了一把锁来对多线程进行资源的保护。
type MemDatabase struct {
db map[string][]byte
lock sync.RWMutex
}
func NewMemDatabase() (*MemDatabase, error) {
return &MemDatabase{
db: make(map[string][]byte),
}, nil
}
func (db *MemDatabase) Put(key []byte, value []byte) error {
db.lock.Lock()
defer db.lock.Unlock()
db.db[string(key)] = common.CopyBytes(value)
return nil
}
func (db *MemDatabase) Has(key []byte) (bool, error) {
db.lock.RLock()
defer db.lock.RUnlock()
_, ok := db.db[string(key)]
return ok, nil
}
然后是Batch的操作。也比较简单，一看便明白。
type kv struct{ k, v []byte }
type memBatch struct {
db *MemDatabase
writes []kv
size int
}
func (b *memBatch) Put(key, value []byte) error {
b.writes = append(b.writes, kv{common.CopyBytes(key), common.CopyBytes(value)})
b.size += len(value)
return nil
}
func (b *memBatch) Write() error {
b.db.lock.Lock()
defer b.db.lock.Unlock()
for _, kv := range b.writes {
b.db.db[string(kv.k)] = kv.v
}
return nil
}
##database.go
这个就是实际ethereum客户端使用的代码， 封装了levelDB的接口。
import (
"strconv"
"strings"
"sync"
"time"
"github.com/ethereum/go-ethereum/log"
"github.com/ethereum/go-ethereum/metrics"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb/errors"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb/filter"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb/iterator"
"github.com/syndtr/goleveldb/leveldb/opt"
gometrics "github.com/rcrowley/go-metrics"
)
使用了github.com/syndtr/goleveldb/leveldb的leveldb的封装，所以一些使用的文档可以在那里找到。可以看到，数据结构主要增加了很多的Mertrics用来记录数据库的使用情况，增加了quitChan用来处理停止时候的一些情况，这个后面会分析。如果下面代码可能有疑问的地方应该再Filter: filter.NewBloomFilter(10)这个可以暂时不用关注，这个是levelDB里面用来进行性能优化的一个选项，可以不用理会。
type LDBDatabase struct {
fn string // filename for reporting
db *leveldb.DB // LevelDB instance
getTimer gometrics.Timer // Timer for measuring the database get request counts and latencies
putTimer gometrics.Timer // Timer for measuring the database put request counts and latencies
...metrics
quitLock sync.Mutex // Mutex protecting the quit channel access
quitChan chan chan error // Quit channel to stop the metrics collection before closing the database
log log.Logger // Contextual logger tracking the database path
}
// NewLDBDatabase returns a LevelDB wrapped object.
func NewLDBDatabase(file string, cache int, handles int) (*LDBDatabase, error) {
logger := log.New("database", file)
// Ensure we have some minimal caching and file guarantees
if cache < 16 {
cache = 16
}
if handles < 16 {
handles = 16
}
logger.Info("Allocated cache and file handles", "cache", cache, "handles", handles)
// Open the db and recover any potential corruptions
db, err := leveldb.OpenFile(file, &opt.Options{
OpenFilesCacheCapacity: handles,
BlockCacheCapacity: cache / 2 * opt.MiB,
WriteBuffer: cache / 4 * opt.MiB, // Two of these are used internally
Filter: filter.NewBloomFilter(10),
})
if _, corrupted := err.(*errors.ErrCorrupted); corrupted {
db, err = leveldb.RecoverFile(file, nil)
}
// (Re)check for errors and abort if opening of the db failed
if err != nil {
return nil, err
}
return &LDBDatabase{
fn: file,
db: db,
log: logger,
}, nil
}
再看看下面的Put和Has的代码，因为github.com/syndtr/goleveldb/leveldb封装之后的代码是支持多线程同时访问的，所以下面这些代码是不用使用锁来保护的，这个可以注意一下。这里面大部分的代码都是直接调用leveldb的封装，所以不详细介绍了。 有一个比较有意思的地方是Metrics代码。
// Put puts the given key / value to the queue
func (db *LDBDatabase) Put(key []byte, value []byte) error {
// Measure the database put latency, if requested
if db.putTimer != nil {
defer db.putTimer.UpdateSince(time.Now())
}
// Generate the data to write to disk, update the meter and write
//value = rle.Compress(value)
if db.writeMeter != nil {
db.writeMeter.Mark(int64(len(value)))
}
return db.db.Put(key, value, nil)
}
func (db *LDBDatabase) Has(key []byte) (bool, error) {
return db.db.Has(key, nil)
}
###Metrics的处理
之前在创建NewLDBDatabase的时候，并没有初始化内部的很多Mertrics，这个时候Mertrics是为nil的。初始化Mertrics是在Meter方法中。外部传入了一个prefix参数，然后创建了各种Mertrics(具体如何创建Merter，会后续在Meter专题进行分析),然后创建了quitChan。 最后启动了一个线程调用了db.meter方法。
// Meter configures the database metrics collectors and
func (db *LDBDatabase) Meter(prefix string) {
// Short circuit metering if the metrics system is disabled
if !metrics.Enabled {
return
}
// Initialize all the metrics collector at the requested prefix
db.getTimer = metrics.NewTimer(prefix + "user/gets")
db.putTimer = metrics.NewTimer(prefix + "user/puts")
db.delTimer = metrics.NewTimer(prefix + "user/dels")
db.missMeter = metrics.NewMeter(prefix + "user/misses")
db.readMeter = metrics.NewMeter(prefix + "user/reads")
db.writeMeter = metrics.NewMeter(prefix + "user/writes")
db.compTimeMeter = metrics.NewMeter(prefix + "compact/time")
db.compReadMeter = metrics.NewMeter(prefix + "compact/input")
db.compWriteMeter = metrics.NewMeter(prefix + "compact/output")
// Create a quit channel for the periodic collector and run it
db.quitLock.Lock()
db.quitChan = make(chan chan error)
db.quitLock.Unlock()
go db.meter(3 * time.Second)
}
这个方法每3秒钟获取一次leveldb内部的计数器，然后把他们公布到metrics子系统。 这是一个无限循环的方法， 直到quitChan收到了一个退出信号。
// meter periodically retrieves internal leveldb counters and reports them to
// the metrics subsystem.
// This is how a stats table look like (currently):
//下面的注释就是我们调用 db.db.GetProperty("leveldb.stats")返回的字符串，后续的代码需要解析这个字符串并把信息写入到Meter中。
// Compactions
// Level | Tables | Size(MB) | Time(sec) | Read(MB) | Write(MB)
// -------+------------+---------------+---------------+---------------+---------------
// 0 | 0 | 0.00000 | 1.27969 | 0.00000 | 12.31098
// 1 | 85 | 109.27913 | 28.09293 | 213.92493 | 214.26294
// 2 | 523 | 1000.37159 | 7.26059 | 66.86342 | 66.77884
// 3 | 570 | 1113.18458 | 0.00000 | 0.00000 | 0.00000
func (db *LDBDatabase) meter(refresh time.Duration) {
// Create the counters to store current and previous values
counters := make([][]float64, 2)
for i := 0; i < 2; i++ {
counters[i] = make([]float64, 3)
}
// Iterate ad infinitum and collect the stats
for i := 1; ; i++ {
// Retrieve the database stats
stats, err := db.db.GetProperty("leveldb.stats")
if err != nil {
db.log.Error("Failed to read database stats", "err", err)
return
}
// Find the compaction table, skip the header
lines := strings.Split(stats, "\n")
for len(lines) > 0 && strings.TrimSpace(lines[0]) != "Compactions" {
lines = lines[1:]
}
if len(lines) <= 3 {
db.log.Error("Compaction table not found")
return
}
lines = lines[3:]
// Iterate over all the table rows, and accumulate the entries
for j := 0; j < len(counters[i%2]); j++ {
counters[i%2][j] = 0
}
for _, line := range lines {
parts := strings.Split(line, "|")
if len(parts) != 6 {
break
}
for idx, counter := range parts[3:] {
value, err := strconv.ParseFloat(strings.TrimSpace(counter), 64)
if err != nil {
db.log.Error("Compaction entry parsing failed", "err", err)
return
}
counters[i%2][idx] += value
}
}
// Update all the requested meters
if db.compTimeMeter != nil {
db.compTimeMeter.Mark(int64((counters[i%2][0] - counters[(i-1)%2][0]) * 1000 * 1000 * 1000))
}
if db.compReadMeter != nil {
db.compReadMeter.Mark(int64((counters[i%2][1] - counters[(i-1)%2][1]) * 1024 * 1024))
}
if db.compWriteMeter != nil {
db.compWriteMeter.Mark(int64((counters[i%2][2] - counters[(i-1)%2][2]) * 1024 * 1024))
}
// Sleep a bit, then repeat the stats collection
select {
case errc := <-db.quitChan:
// Quit requesting, stop hammering the database
errc <- nil
return
case <-time.After(refresh):
// Timeout, gather a new set of stats
}
}
}
Golang中读写文件的几种方式 授课时间：2018年10月23日今晚19:30-22:00
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
