device-mapper块级重删(dmdedup)<3>代码结构(2)

四、代码结构(2) space manager

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这一篇和下一篇我们来介绍dm dedup的空间管理的部分和核心流程I/O写流程

在此之前，我们先分析一下用到的资源有哪些，和了解dm dedup的space manager空间管理器
device-mapper 块级重删(dm dedup) <3>代码结构(2)

空间管理器，是一个巨型的数组，以allocptr申请指针为标，对整个space进行扫描一周(回到current allocptr)。
用来找到空闲的块(白色)，并把它分配给一个hash request，把它变成一个绿色的块，并把这个信息hash_pbn，放到kvs_hash_pbn的表内。

kvs_lbn_pbn和kvs_hash_pbn的空间是预先分配好的，所以这两个表的index都是有确定的含义，非常利于查找。

dc->kvs_hash_pbn = dc->mdops->kvs_create_sparse(md, crypto_key_size,sizeof(struct hash_pbn_value),dc->pblocks, unformatted);

dc->kvs_lbn_pbn = dc->mdops->kvs_create_linear(md, 8,sizeof(struct lbn_pbn_value), dc->lblocks, unformatted);

在创建kvs(key value space)的时候，有两种选择，一种是按照linear就是一一映射的lbn-pbn的方式，还有一种是hash index的方式。

其中都会将ksize和vsize会在两种space类型不同而会以不同的方式保存。

① kvs-lbn-pbn，linear的create space方式inram

static struct kvstore *kvs_create_linear_inram(struct metadata *md,u32 ksize, u32 vsize,u32 kmax, bool unformatted)
{
        struct kvstore_inram *kvs;
        u64 kvstore_size, tmp;

        kvs = kmalloc(sizeof(*kvs), GFP_NOIO);
        if (!kvs)
            return ERR_PTR(-ENOMEM);

        kvstore_size = (kmax + 1) * vsize;
        kvs->store = vmalloc(kvstore_size);
        /*确定kvs->store的大小，这里的思想很简单，
        就是64 bit的lbn寻址到一个ksize的pbn上面，一般的pbn也是64 bit*/
        /*kmax是 逻辑设备的大小，这个map-table的含义就是lbn-pbn的映射关系*/

        tmp = kvstore_size;
        (void)do_div(tmp, (1024 * 1024));

        memset(kvs->store, EMPTY_ENTRY, kvstore_size);

        kvs->ckvs.vsize = vsize;
        kvs->ckvs.ksize = ksize;
        kvs->kmax = kmax;

        kvs->ckvs.kvs_insert = kvs_insert_linear_inram;   /*插入api*/
        kvs->ckvs.kvs_lookup = kvs_lookup_linear_inram; /*查找api*/
        kvs->ckvs.kvs_delete = kvs_delete_linear_inram; /*删除api*/
        kvs->ckvs.kvs_iterate = kvs_iterate_linear_inram; /*迭代api*/
        md->kvs_linear = kvs; 

        return &(kvs->ckvs);
}

我们简单看一看kvs_insert_linear_inram和kvs_lookup_linear_inram，删除和迭代留在垃圾回收的部分介绍。

static int kvs_insert_linear_inram(struct kvstore *kvs, void *key,s32 ksize, void *value,int32_t vsize)
{
    u64 idx;
    char *ptr;
    struct kvstore_inram *kvinram = NULL;

    kvinram = container_of(kvs, struct kvstore_inram, ckvs);

    idx = *((uint64_t *)key);
    ptr = kvinram->store + kvs->vsize * idx; /*以lbn为key,pbn为value的map*/

    memcpy(ptr, value, kvs->vsize);

    return 0;
}

插入的代码非常简单，就可以理解成linear是个 u64 kvs[kmax] 这样的数组，lbn是数组下标，而value是数组内容。

static int kvs_lookup_linear_inram(struct kvstore *kvs, void *key,
                   s32 ksize, void *value,
                   int32_t *vsize)
{
    u64 idx;
    char *ptr;
    int r = -ENODATA;
    struct kvstore_inram *kvinram = NULL;

    kvinram = container_of(kvs, struct kvstore_inram, ckvs);

    idx = *((uint64_t *)key);
    ptr = kvinram->store + kvs->vsize * idx;

    if (is_empty(ptr, kvs->vsize))
        return r;

    memcpy(value, ptr, kvs->vsize);
    *vsize = kvs->vsize;

    return 0;
}

② kvs-hash-pbn，sparse的create space方式inram
sparse 的方式和linear不太一样，它的组织形式会更加复杂一些
他要存 key和value两个，key_size是采用hash算法的大小，如：md5是128 bit，value是pbn是64 bit

static struct kvstore *kvs_create_sparse_inram(struct metadata *md,
                           u32 ksize, u32 vsize,
                           u32 knummax, bool unformatted)
{
    struct kvstore_inram *kvs;
    u64 kvstore_size, tmp;

    kvs = kmalloc(sizeof(*kvs), GFP_NOIO);

 /* knummax key的最大值这里是按照pbn的最大值申请的，物理设备的大小*/
    knummax += (knummax * HASHTABLE_OVERPROV) / 100;/*额外申请了十分之一的空间*/

    kvstore_size = (knummax * (vsize + ksize));  /*申请单位是vsize(pbn)64bit ksize(hash_size)128 bit*/

    kvs->store = vmalloc(kvstore_size);

    tmp = kvstore_size;
    (void)do_div(tmp, (1024 * 1024));

    memset(kvs->store, EMPTY_ENTRY, kvstore_size);
    /*将所有的key都预先变成EMPTY_ENTRY= 0xFB(最新的代码4.13是0xFF)*/

    kvs->ckvs.vsize = vsize;
    kvs->ckvs.ksize = ksize;
    kvs->kmax = knummax;

    kvs->ckvs.kvs_insert = kvs_insert_sparse_inram; /*插入api*/
    kvs->ckvs.kvs_lookup = kvs_lookup_sparse_inram; /*查找api*/
    kvs->ckvs.kvs_delete = kvs_delete_sparse_inram; /*删除api*/
    kvs->ckvs.kvs_iterate = kvs_iterate_sparse_inram; /*迭代api*/

    md->kvs_sparse = kvs;

    return &(kvs->ckvs);
}

接下来看一下插入和查找函数，这个函数会比linear的难一些，只要一点例子会很好理解。
device-mapper 块级重删(dm dedup) <3>代码结构(2)
看到调试信息中有初始化的过程。
其中也包括两个写流程包括lookup和insert，为了帮助快速理解，就按照这个例子来说会比较容易。

static int kvs_insert_sparse_inram(struct kvstore *kvs, void *key,s32 ksize, void *value, s32 vsize)
{

    u64 idxhead = *((uint64_t *)key); /*无论key是128bit还是64bit,我们取64bit出来*/
    u32 entry_size, head, tail;
    char *ptr;
    struct kvstore_inram *kvinram = NULL;

    kvinram = container_of(kvs, struct kvstore_inram, ckvs);

    entry_size = kvs->vsize + kvs->ksize;  /*确立每个单位entry_size，一般是：64bit + 128 bit*/

    head = do_div(idxhead, kvinram->kmax); 
    /*这一步算出具体key在散列的位置，是把idxhead取余为head，
    hash出来的key相同的概率之前算过了是非常低，除以kmax取余，
    就是给key在找位置，这个位置head也一部分key的散列属性*/

    tail = head;

    /*这个循环很逗，虽然我的调试里没有显示出它起了作用，
    但是我们前面说head虽然具有一定的散列属性，但它在这里并不具有唯一性，
    因为key本身非常大128bit，他能代表一个pbn的内容的唯一性，
    取余出的head却是一个小值，他不能唯一代表pbn,
    虽然你可以认为head:150702代表idxhead:0x24100420901436，
    并且在这个head位置保存它，但它却没有一唯一性，
    那么如果产生了取余后的head所在位置的*ptr已经存在了，
    就需要给这个key另找一个head来保存它，代码这里的做法是向后取，
    找到一个NULL或者被deleted掉的*ptr，在这个位置把key记录下来*/
    do {
        ptr = kvinram->store + entry_size * head;

    if (is_empty(ptr, entry_size) || is_deleted(ptr, entry_size)) {
        memcpy(ptr, key, kvs->ksize);
        memcpy(ptr + kvs->ksize, value, kvs->vsize);
        return 0;
    }

    head = next_head(head, kvinram->kmax);

    } while (head != tail);

    return -ENOSPC;
}

查找的代码和插入的代码，几乎就是一样的。
就是在do{}while里先从head开始找，找到一样的key值，就把它的value(pbn)拿出来。

static int kvs_lookup_sparse_inram(struct kvstore *kvs, void *key,s32 ksize, void *value, int32_t *vsize)
{
    u64 idxhead = *((uint64_t *)key);
    u32 entry_size, head, tail;
    char *ptr;
    struct kvstore_inram *kvinram = NULL;
    int r = -ENODATA;

    kvinram = container_of(kvs, struct kvstore_inram, ckvs);

    entry_size = kvs->vsize + kvs->ksize;
    head = do_div(idxhead, kvinram->kmax);
    tail = head;

    do {
        ptr = kvinram->store + entry_size * head;

        if (is_empty(ptr, entry_size))
            return r;

        if (memcmp(ptr, key, kvs->ksize)) {
            head = next_head(head, kvinram->kmax);
        } else {
            memcpy(value, ptr + kvs->ksize, kvs->vsize);
            return 0;
        }

    } while (head != tail);

    return r;
}

这里可能大家就会觉得很奇怪，为什么这里是这么简单的搜索方法，为什么不排序等等。

这里我的思考是这样的：首先这个是在inram的搜索，所以本身查找的性能还是很高的，其次在这个key取余的head值，虽然它不具有唯一性，但他具有key的散列属性，也就是说让它产生冲突的概率都不高，所以在pbn没有申请很多的情况下，应该都是直接一步就可以找到的，而且就算产生了冲突，它也是向后找，很可能就是下一个，所以就算碰撞，它保存的位置也具有相关联性，都会在它的后面的几个就可以找到，我认为这个性能应该还不错。

【本文只在51cto博客作者 “底层存储技术” https://blog.51cto.com/12580077 个人发布，公众号发布：存储之谷】，如需转载，请于本人联系，谢谢。

本文标题：device-mapper块级重删(dmdedup)<3>代码结构(2)
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