阿里、京东等大厂都有自研的存储引擎，如何开发一套自己的？

阿里、京东等大厂都有自研的存储引擎，如何开发一套自己的？

“在数据库的世界里，存储引擎是心脏，而自研存储引擎则是迈向技术自由王国的关键钥匙。” 当我们看到阿里、京东等大厂纷纷拥有自研存储引擎，在海量数据处理和高并发场景下展现出卓越性能时，心中难免会涌起一股探索的欲望：如何才能开发一套属于自己的存储引擎呢？这绝非易事，却充满了挑战与机遇，需要我们深入理解数据库底层原理，掌握众多不常见的技术要点。本文将带你一探究竟。

一、为什么要开发自研存储引擎

（一）满足特定业务需求

通用的存储引擎，如 MySQL 的 InnoDB 和 MyISAM，虽然功能强大且应用广泛，但在面对一些特殊业务场景时，可能无法提供最佳的性能和功能支持。例如，在金融交易系统中，对事务的严格一致性和高并发处理要求极高；而在实时数据分析场景下，快速的数据扫描和聚合能力更为关键。自研存储引擎可以根据业务的独特需求进行定制化设计，从而实现性能的最大化。

（二）提升系统性能

自研存储引擎能够针对特定的硬件环境和数据特征进行优化。比如，充分利用新型硬件的特性，如 NVMe SSD 的高速读写能力，或者针对大规模内存计算进行设计。通过对存储结构、索引算法和查询执行方式的精心优化，可以显著提升系统的整体性能，在高并发和大数据量的情况下表现更为出色。

（三）技术创新与竞争力

拥有自研存储引擎代表着企业在数据库技术领域的深厚积累和创新能力。这不仅有助于提升企业在行业内的技术声誉，还能为企业带来独特的竞争优势。在数字化时代，数据处理能力是企业的核心竞争力之一，自研存储引擎能够让企业更好地掌控数据处理的全过程，实现差异化发展。

二、开发自研存储引擎的前期准备

（一）深入理解数据库原理

开发存储引擎的基础是对数据库原理的深刻理解。这包括数据的存储结构、索引机制、事务处理、并发控制等方面。例如，熟悉 B + 树、哈希表等常见的索引结构及其优缺点，理解 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则在事务处理中的应用，以及掌握基于锁机制和 MVCC（多版本并发控制）的并发控制方法。

（二）掌握编程语言和工具

选择合适的编程语言和开发工具至关重要。C 和 C++ 由于其高效的性能和对系统底层的直接控制能力，通常是开发存储引擎的首选语言。此外，还需要掌握一些常用的开发工具，如 GCC 编译器、Make 构建工具、调试器（如 GDB）等。同时，了解操作系统的内存管理、文件系统和多线程编程等知识也是必不可少的。

（三）研究现有存储引擎

在开始开发之前，深入研究现有的存储引擎是非常有帮助的。以 MySQL 的 InnoDB 为例，它采用聚簇索引存储数据，通过 redo log 和 undo log 实现事务的持久性和回滚操作，利用 MVCC 实现高并发下的读写操作。通过分析 InnoDB 的源代码和设计文档，可以学习到许多优秀的设计理念和实现技巧，为自研存储引擎提供参考。

三、存储引擎的核心组件设计

（一）存储结构设计

数据页结构

数据页是存储引擎中数据存储的基本单位。设计一个合理的数据页结构对于提高存储效率和查询性能至关重要。通常，数据页包含头部信息、数据部分和空闲空间。头部信息记录了数据页的元数据，如页号、页类型、数据偏移量等。

以下是一个简单的数据页结构的 C++ 代码示例：

struct DataPage {

   uint32_t page_id;

   PageType page_type;

   uint32_t data_offset;

   char data[PAGE_SIZE - sizeof(uint32_t) * 2 - sizeof(PageType)];

};

表空间管理

表空间是存储表数据和索引的逻辑容器。需要设计一种有效的表空间管理机制，包括空间分配、回收和碎片化处理。常见的表空间管理方法有连续分配和离散分配。连续分配方式简单，但容易产生外部碎片；离散分配方式可以减少碎片，但管理复杂度较高。

（二）索引设计

B + 树索引

B + 树是一种广泛应用于数据库的索引结构，它具有高效的范围查询和排序性能。在设计 B + 树索引时，需要考虑节点的大小、扇出（每个节点的子节点数量）以及插入、删除和查询操作的实现。

以下是 B + 树节点的简单定义：

template <typename Key, typename Value>

struct BPlusTreeNode {

   bool is_leaf;

   uint32_t num_keys;

   Key keys[NODE_SIZE];

   Value values[NODE_SIZE];

   BPlusTreeNode* children[NODE_SIZE + 1];

};

哈希索引

哈希索引适用于等值查询，具有极高的查询效率。然而，它不支持范围查询，并且在哈希冲突时需要额外的处理。设计哈希索引时，需要选择合适的哈希函数，并考虑如何处理哈希冲突，如采用链地址法或开放地址法。

（三）事务处理设计

事务日志

事务日志是实现事务持久性和原子性的关键。通过记录事务的操作步骤，在系统故障时可以通过重放日志来恢复数据。常见的事务日志包括 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。redo log 用于记录事务对数据的修改，以便在故障恢复时重新应用这些修改；undo log 用于记录事务的反向操作，以便在事务回滚时撤销已做的修改。

事务隔离级别

实现不同的事务隔离级别，如读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。不同的隔离级别在数据一致性和并发性能之间进行了不同的权衡。例如，读未提交隔离级别允许脏读，并发性能最高，但数据一致性最差；而串行化隔离级别保证了最高的数据一致性，但并发性能最低。

（四）并发控制设计

锁机制

锁机制是实现并发控制的基本手段。常见的锁类型有共享锁（S 锁）和排他锁（X 锁）。共享锁允许多个事务同时读取数据，而排他锁则独占数据，不允许其他事务同时访问。在设计锁机制时，需要考虑锁的粒度（如行级锁、页级锁、表级锁）和死锁检测与解决方法。

MVCC

MVCC 是一种基于多版本数据的并发控制技术，它通过维护数据的多个版本来实现高并发下的读写操作。在 MVCC 中，读操作通常不需要获取锁，从而避免了读写冲突，提高了并发性能。实现 MVCC 需要设计版本号管理机制和数据可见性规则。

四、存储引擎的实现与优化

（一）代码实现

数据存储与读取

根据设计好的存储结构，实现数据的写入和读取操作。在写入数据时，需要考虑数据页的分配、填充和溢出处理；在读取数据时，需要根据索引定位数据页，并从数据页中提取数据。

索引操作

实现索引的插入、删除和查询操作。对于 B + 树索引，插入操作可能涉及节点的分裂，删除操作可能涉及节点的合并；对于哈希索引，插入和删除操作需要处理哈希冲突。

（二）性能优化

缓存机制

设计和实现缓存机制，如数据页缓存和索引缓存。缓存可以减少磁盘 I/O 操作，提高查询性能。可以采用 LRU（最近最少使用）算法等常见的缓存替换策略来管理缓存。

异步 I/O

利用异步 I/O 技术，将磁盘 I/O 操作与 CPU 计算操作分离，提高系统的并发性能。通过异步 I/O，存储引擎可以在等待磁盘 I/O 完成的同时，继续处理其他任务。

（三）测试与验证

单元测试

编写单元测试用例，对存储引擎的各个组件进行单独测试，确保每个组件的功能正确性。例如，测试数据页的读写操作、索引的插入和查询操作、事务的提交和回滚操作等。

集成测试

进行集成测试，模拟实际的数据库操作场景，测试存储引擎在不同负载和并发情况下的性能和稳定性。可以使用一些数据库测试工具，如 TPC-C、YCSB 等，来评估存储引擎的性能指标。

五、总结与展望

开发一套自己的存储引擎是一项极具挑战性的任务，需要深厚的技术功底和丰富的实践经验。从理解数据库原理到设计和实现存储引擎的各个组件，再到性能优化和测试验证，每一个环节都充满了技术细节和难点。然而，通过不断学习和实践，我们可以逐步掌握这门技术，为企业的数字化转型和技术创新提供有力支持。随着硬件技术的不断发展和业务需求的日益多样化，存储引擎的发展也将迎来新的机遇和挑战。未来，我们可能会看到更多基于新型硬件和算法的存储引擎出现，为数据处理领域带来更多的创新和突破。