LevelDB 中实现了不少 utils 工具，比如定制的内存分配器 Arena，随机数生成类 Random，实现中都会考虑到具体的使用场景，做了优化以及取舍，值得好好学习。本篇文章主要聊聊下面部分的实现：

• 内存管理 Arena，一个简单高效，适合 LevelDB 的内存分配管理器；
• 随机数 Random，一个不错的线性同余伪随机生成算法，用位运算替代取模优化了执行效率。
• CRC32 循环冗余校验，用于检测数据传输或存储过程中是否发生错误；
• 整数编、解码，用于将数字存储在字节流或者从字节流中解析数字。

此外，还有些 utils 组件比较复杂些，会放在单独的文章里聊，比如：

• LevelDB 源码阅读：禁止对象被析构 讲在 C++中如何禁止某个对象被析构，以为这样做的原因。

内存管理 Arena 类

LevelDB 没有直接使用系统默认的 malloc 来分配内存，也没有使用 tcmalloc 等第三方库来管理内存的分配和释放，而是自己实现了一个简单的内存分配器。这里的内存分配器可以说是量身订制，主要基于下面考虑：

1. 主要在 memtable 中使用，会有大量的分配，可能有很多小内存分配；
2. 统一回收时机，在 memtable 数据落磁盘后，会一并回收；

内存 memtable 的数据其实存储在 skiplist 中的。每次插入 key，就需要往 skiplist 中插入节点，这里节点使用的内存就是用 arena 来分配的。如果是小 key，这里会优先从当前 block 剩余内存中拿，不够的话才会走到分配逻辑。Allocate 的代码如下：

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inline char* Arena::Allocate(size_t bytes) {
  assert(bytes > 0);
  if (bytes <= alloc_bytes_remaining_) {
    char* result = alloc_ptr_;
    alloc_ptr_ += bytes;
    alloc_bytes_remaining_ -= bytes;
    return result;
  }
  return AllocateFallback(bytes);
}

通过系统调用分配内存的逻辑在 AllocateFallback 中，如果需要的内存大于 kBlockSize / 4，则按照实际需要分配。否则的话，就直接分配一个 block 的内存，然后更新使用情况。这里没有用完的内存余量，可以在下次分配内存的时候使用。如果不够下次需要的量，则重新走系统调用来分配。

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char* Arena::AllocateFallback(size_t bytes) {
  if (bytes > kBlockSize / 4) {
    // Object is more than a quarter of our block size.  Allocate it separately
    // to avoid wasting too much space in leftover bytes.
    char* result = AllocateNewBlock(bytes);
    return result;
  }

  // We waste the remaining space in the current block.
  alloc_ptr_ = AllocateNewBlock(kBlockSize);
  alloc_bytes_remaining_ = kBlockSize;

  char* result = alloc_ptr_;
  alloc_ptr_ += bytes;
  alloc_bytes_remaining_ -= bytes;
  return result;
}

这种方法可能会导致一些内存浪费，比如第一次使用 496 byte，实际会分配 4096 byte，剩余 3600 byte。然后下一次使用超过 3600 byte 的话，就会重新申请新的内存，上次分配剩余的 3600 byte 就会被浪费掉。虽然浪费了一定的内存使用率，不过整体代码比较简单，分配效率也比较高。这部分被浪费掉的内存，在 memtable 落磁盘后也会被重新回收掉。

顺便再提一下这里最后的内存回收，每次调用 new [] 分配内存后，会把首地址放到 vector 中，然后在 Arena 类析构的时候，遍历拿出所有的内存块，统一进行释放。

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char* Arena::AllocateNewBlock(size_t block_bytes) {
  char* result = new char[block_bytes];
  blocks_.push_back(result);
  memory_usage_.fetch_add(block_bytes + sizeof(char*),
                          std::memory_order_relaxed);
  return result;
}
Arena::~Arena() {
  for (size_t i = 0; i < blocks_.size(); i++) {
    delete[] blocks_[i];
  }
}

此外这个类还提供了一个原子计数器 memory_usage_，统计这个类目前占用的内存大小。

随机数 Random 类

LevelDB 的 util/random.h 中实现了一个伪随机数生成器(PRNG)类 Random，用在跳表生成层高等场景。这个随机数生成器是基于线性同余生成器（LCG）实现，随机数的生成公式如下：

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seed_ = (seed_ * A) % M

根据同余理论，只要 A 和 M 被适当选取，那么上述递推公式将能生成一个周期为 M 的伪随机数序列，且这个序列中不会有重复的数(除了最初的值)。这里模数 M 的值 $ 2^{31}-1 $ 是一个常见的选择，因为它是一个梅森素数（Mersenne prime），有利于生成具有良好周期性的随机序列。

构造函数接收一个 32 位无符号整数作为种子（seed_），并确保种子落在有效范围内（非 0 且不等于 2147483647L，即 $ 2^{31}-1 $）。这是因为种子的值直接影响随机数生成过程，而这两个特定的值（0 和 $ 2^{31}-1 $）在计算过程中会导致生成的序列失去随机性。

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explicit Random(uint32_t s) : seed_(s & 0x7fffffffu) {
  // Avoid bad seeds.
  if (seed_ == 0 || seed_ == 2147483647L) {
    seed_ = 1;
  }
}

生成随机数的代码很精简，如下（忽略原有注释）：

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uint32_t Next() {
  static const uint32_t M = 2147483647L;  // 2^31-1
  static const uint64_t A = 16807;        // bits 14, 8, 7, 5, 2, 1, 0
  uint64_t product = seed_ * A;
  seed_ = static_cast<uint32_t>((product >> 31) + (product & M));
  if (seed_ > M) {
    seed_ -= M;
  }
  return seed_;
}

首先是 product = seed_ * A，这里乘积 product 可能会超出 32 位的范围，为了防止溢出使用 uint64_t 来保持这个中间结果。顺便提醒下血泪的教训，整数的加减乘除一定要考虑溢出场景，很多软件都有因为溢出导致的漏洞。然后这里 product%M 模运算用了位操作和加法来代替，以提高计算效率。

这里主要是基于模运算的分配律：$ (a + b) \mod m = ((a \mod m) + (b \mod m)) \mod m $，将 product 分为 product >> 31 + product & M，因为 M = $ 2^{31}-1 $，这里的与运算取 product 的低31位。

除了基本的随机数生成，Random 类还提供了生成特定范围内随机数的 Uniform() 方法，以及概率性返回真或假的 OneIn() 方法和生成偏向小数的 Skewed() 方法，这些都是在特定场景下非常有用的工具函数。

Skewed 的实现比较有意思，首先从 [0, max_log] 范围内均匀选择一个基数 base，接着用 Uniform(1 << base) 返回 $ [0, 2^{base} - 1]$ 范围内的一个随机数。这里基数 base 的选择概率是均匀的，这意味着选择一个较小的 base（从而生成较小的随机数）与选择一个较大的 base（从而生成较大的随机数）的概率是相同的。然而，由于 base 的值越小，能生成的随机数的范围就越小，这自然导致了函数倾向于生成较小的数值。

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// Skewed: pick "base" uniformly from range [0,max_log] and then
// return "base" random bits.  The effect is to pick a number in the
// range [0,2^max_log-1] with exponential bias towards smaller numbers.
uint32_t Skewed(int max_log) { return Uniform(1 << Uniform(max_log + 1)); }

CRC32 循环冗余校验

CRC（Cyclic Redundancy Check，循环冗余检查）是一种通过特定算法来计算数据的校验码的方法，广泛用于网络通讯和数据存储系统中以检测数据在传输或存储过程中是否发生错误。CRC32是一种常见的CRC算法，使用了一个32位的校验和。

CRC 的计算基于多项式除法，处理的数据被视为一个巨大的多项式，通过这个多项式除以另一个预定义的“生成多项式”，然后取余数作为输出的CRC值。CRC算法具有天然的流式计算特性，可以先计算消息的一部分的CRC，然后将这个结果作为下一部分计算的初始值（init_crc）。下面的 Extend 函数接受一个初始的 CRC 值（可能是之前数据块的CRC结果），然后计算加上新的数据块后的CRC值。这使得 LevelDB 能够在不断追加数据时连续计算CRC，而不需要每次都从头开始。

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// Return the crc32c of concat(A, data[0,n-1]) where init_crc is the
// crc32c of some string A.  Extend() is often used to maintain the
// crc32c of a stream of data.
uint32_t Extend(uint32_t init_crc, const char* data, size_t n);

// Return the crc32c of data[0,n-1]
inline uint32_t Value(const char* data, size_t n) { return Extend(0, data, n); }

crc32c.cc 中的实现比较比较复杂，涉及到查找表（table-driven approach）、数据对齐、和可能的硬件加速，具体的原理可以参考 A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS。其中生成多项式的选择对CRC算法的有效性和错误检测能力至关重要。生成多项式并不是随意选取的，它们通常通过数学和计算机模拟实验被设计出来，以确保最大化特定数据长度和特定应用场景下的错误检测能力，常见的生成多项式0x04C11DB7 就是在IEEE 802.3标准中为 CRC-32 算法选定的。

这里补充说下，CRC 只是用来检测随机错误，比如网络传输或者磁盘存储中某些比特位发生了翻转。它不是纠错校验码，只能检测到错误，并不能纠正错误。我们可以故意对内容进行篡改然后保证 CRC 结果一样，如果要防篡改，要用到更为复杂的加密哈希函数或者数字签名技术。

另外在 crc32c.h 中还看到有一个 Mask，这里代码注释也写的很清楚了，如果数据本身包含CRC值，然后直接在包含CRC的数据上再次计算CRC，可能会降低CRC的错误检测能力。因此，LevelDB 对CRC值进行高低位交换后加上一个常数（kMaskDelta），来“掩码”原始的CRC值。这种变换后的CRC值可以存储在文件中，当要验证数据完整性时，使用 Unmask 函数将掩码后的CRC值转换回原始的CRC值，再与当前数据的CRC计算结果进行比较。

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// Return a masked representation of crc.
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// Motivation: it is problematic to compute the CRC of a string that
// contains embedded CRCs.  Therefore we recommend that CRCs stored
// somewhere (e.g., in files) should be masked before being stored.
inline uint32_t Mask(uint32_t crc) {
  // Rotate right by 15 bits and add a constant.
  return ((crc >> 15) | (crc << 17)) + kMaskDelta;
}

// Return the crc whose masked representation is masked_crc.
inline uint32_t Unmask(uint32_t masked_crc) {
  uint32_t rot = masked_crc - kMaskDelta;
  return ((rot >> 17) | (rot << 15));
}

这里其实有个有意思的地方，原始 CRC32 值交换高 15 位后，加上常量后可能会大于 uint32_t 的最大值，导致溢出。在 C++ 中，无符号整型的溢出行为是定义良好的，按照取模运算处理。比如当前 crc 是 32767，这里移动后加上常量，结果是7021325016，按照 $ 2^{32} $ 取模后结果是 2726357720。而在 Unmask 中的减法操作，同样会溢出，C++中这里也是按照取模运算处理的。这里 $ 2726357720-kMaskDelta = -131072 $ 按照 $ 2^{32} $ 后结果是 4294836224，再交换高低位就拿到了原始 CRC 32767 了，所以这里的溢出不会导致 bug 的哦。

整数编、解码

LevelDB 中经常需要将数字存储在字节流或者从字节流中解析数字，比如 key 中存储长度信息，在批量写的任务中存储序列号等。在 util/coding.h 中定义了一系列编码和解码的工具函数，方便在字节流中存储和解析数字。首先来看固定长度的编、解码，主要有下面几个函数：

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void PutFixed32(std::string* dst, uint32_t value);
void PutFixed64(std::string* dst, uint64_t value);
void EncodeFixed32(char* dst, uint32_t value);
void EncodeFixed64(char* dst, uint64_t value);

以 32 位的编码为例，PutFixed32 函数将一个 32 位的无符号整数 value 编码为 4 个字节，然后追加到 dst 字符串的末尾。EncodeFixed32 函数则将 value 编码为 4 个字节，存储到 dst 指向的内存中。PutFixed32 底层以 EncodeFixed32 为基础，只是将结果追加到了 dst 字符串中。

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inline void EncodeFixed32(char* dst, uint32_t value) {
  uint8_t* const buffer = reinterpret_cast<uint8_t*>(dst);

  // Recent clang and gcc optimize this to a single mov / str instruction.
  buffer[0] = static_cast<uint8_t>(value);
  buffer[1] = static_cast<uint8_t>(value >> 8);
  buffer[2] = static_cast<uint8_t>(value >> 16);
  buffer[3] = static_cast<uint8_t>(value >> 24);
}

首先通过 reinterpret_cast<uint8_t*>(dst) 将 char* 类型的指针转换为 uint8_t* 类型，使得后续可以直接操作单个字节。然后使用位移和掩码操作将 value 的每一个字节分别写入到 buffer 数组中，value 的低位字节存储在低地址中（小端序）。假设我们有一个 uint32_t 的数值 0x12345678（十六进制表示），我们想将这个值编码到一个字符数组中，然后再从数组中解码出来。

• buffer[0] 存储 value 的最低8位，即 0x78。
• buffer[1] 存储 value 的次低8位，即 0x56。
• buffer[2] 存储 value 的次高8位，即 0x34。
• buffer[3] 存储 value 的最高8位，即 0x12。

编码完之后，dst 中的内容将是：78 56 34 12。解码的过程就是将这 4 个字节按照相反的顺序组合起来，得到原始的 value 值。

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inline uint32_t DecodeFixed32(const char* ptr) {
  const uint8_t* const buffer = reinterpret_cast<const uint8_t*>(ptr);

  // Recent clang and gcc optimize this to a single mov / ldr instruction.
  return (static_cast<uint32_t>(buffer[0])) |
         (static_cast<uint32_t>(buffer[1]) << 8) |
         (static_cast<uint32_t>(buffer[2]) << 16) |
         (static_cast<uint32_t>(buffer[3]) << 24);
}

除了将整数编码为固定长度的字节，LevelDB 还支持使用变长整数（Varint）编码来存储数字。因为很多时候，需要存的是范围很广但常常偏小的值，这时候都用 4 个字节来存储整数有点浪费。Varint 是一种高效的数据压缩方法，小的数值占用的字节少，可以节省空间。

Varint 原理很简单，使用一个或多个字节来存储整数的方法，其中每个字节的最高位（第8位）用来表示是否还有更多的字节。如果这一位是1，表示后面还有字节；如果是0，表示这是最后一个字节。剩下的7位用来存储实际的数字值。下图展示了从一个到三个字节的 varint 编码（更多字节类似，这里不列出）：

具体实现中，EncodeVarint32 和 EncodeVarint64 略有不同，32 位的直接先判断需要的字节数，然后硬编码写入。64 位的则是循环写入，每次处理 7 位，直到数值小于 128。

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char* EncodeVarint64(char* dst, uint64_t v) {
  static const int B = 128;
  uint8_t* ptr = reinterpret_cast<uint8_t*>(dst);
  while (v >= B) {
    *(ptr++) = v | B;
    v >>= 7;
  }
  *(ptr++) = static_cast<uint8_t>(v);
  return reinterpret_cast<char*>(ptr);
}

当然，这里是编码，对应有从字节流中解码出 Varint 的实现。主要实现如下：

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const char* GetVarint64Ptr(const char* p, const char* limit, uint64_t* value) {
  uint64_t result = 0;
  for (uint32_t shift = 0; shift <= 63 && p < limit; shift += 7) {
    uint64_t byte = *(reinterpret_cast<const uint8_t*>(p));
    p++;
    if (byte & 128) {
      // More bytes are present
      result |= ((byte & 127) << shift);
    } else {
      result |= (byte << shift);
      *value = result;
      return reinterpret_cast<const char*>(p);
    }
  }
  return nullptr;
}

这里是编码的逆过程，成功解码一个整数后，它会返回一个新的指针，指向字节流中紧跟着解码整数之后的位置。GetVarint64 函数用这个实现，从 input 中解析出一个 64 位整数后，还更新了 input 的状态，使其指向剩余未处理的数据。这里更新字节流，对于连续处理数据流中的多个数据项非常有用，例如在解析由多个 varint 编码的整数组成的数据流时，每次调用 GetVarint64 后，input 都会更新，准备好解析下一个整数。

这里还一类辅助函数，比如 PutLengthPrefixedSlice 用于将一个字符串编码为一个长度前缀和字符串内容的组合，而 GetLengthPrefixedSlice 则是对应的解码函数。这些编码和解码函数在 LevelDB 中被广泛应用，用于存储和解析各种数据结构，比如 memtable 中的 key 和 value，SSTable 文件的 block 数据等。

这里整数的编、解码配有大量的测试用例，放在 util/coding_test.cc 中。里面有正常的编码和校对测试，比如 0 到 100000 的 Fixed32 的编、解码校验。此外还有一些异常测试，比如错误的 Varint32 的解码用例 Varint32Overflow，用 GetVarint32Ptr 来解码 “\x81\x82\x83\x84\x85\x11”。

总结

LevelDB 中的 utils 组件都是为了更好的适应 LevelDB 的使用场景，比如 Arena 内存分配器适合 memtable 的大量小内存分配，Random 随机数生成器用于跳表的层高生成，CRC32 用于数据传输或存储过程中的错误检测，编解码工具函数用于存储和解析数字。

本文只是简单介绍这些组件的实现，并没有过多涉及这些组件背后的数学知识，比如随机数生成器的线性同余算法、CRC32 的多项式除法等。有兴趣的话，大家可以继续深入研究。