• Solr4.8.0源码分析(12)之Lucene的索引文件(5)


    Solr4.8.0源码分析(12)之Lucene的索引文件(5)

    1. 存储域数据文件(.fdt和.fdx)

            Solr4.8.0里面使用的fdt和fdx的格式是lucene4.1的。为了提升压缩比,StoredFieldsFormat以16KB为单位对文档进行压缩,使用的压缩算法是LZ4,由于它更着眼于速度而不是压缩比,所以它能快速压缩以及解压。

    1.1 存储域数据文件(.fdt)

    • 真正保存存储域(stored field)信息的是fdt文件,该文件存放了压缩后的文档,按16kb或者更大的模块大小为单位进行压缩。当要写入segment时候,文档会先被存储在内存的buffer里面,当buffer大小大于16kb或者更大时候,这些文档就会被刷入磁盘以LZ4格式压缩存放。
    • fdt文件主要由三部分组成,Header信息,PacjedIntsVersion信息,以及多个块chunk。
    • fdt是以chunk为单位进行压缩以及解压缩的,一个chunk块内含有一个或者多个document
    • chunk内含有第一个document的编号即DocBase,块内document的个数即ChunkDocs,每一个Document的存储的Field的个数即DocFieldCounts,所有在块内的document的长度即DocLengths,以及多个压缩的document。
    • CompressedDoc由FieldNumAndType和Value组成。FieldNumAndType是一个Vlong型,它的最低三位表示Type,其他位数表示FieldNum即域号。
    • Value对应Type,
      • 0: Value is String
      • 1: Value is BinaryValue
      • 2: Value is Int
      • 3: Value is Float
      • 4: Value is Long
      • 5: Value is Double
      • 6, 7: unused
    • 如果文档大于16KB,那么chunk只会存在一个文档。因为一个文档的所有域必须全部在同一chunk种
    • 如果在chunk块中多个文档较大且使得chunk大于32kb时,那么chunk会被压缩成多个16KB大小的LZ4块。
    • 该结构不支持大于(231 - 214) bytes的单个文档

         StoredFieldsFormat继承了CompressingStoredFieldsFormat,所以先通过学习CompressingStoredFieldsReader来Solr是怎么解析.fdx和.fdt的

     1 public CompressingStoredFieldsReader(Directory d, SegmentInfo si, String segmentSuffix, FieldInfos fn,
     2       IOContext context, String formatName, CompressionMode compressionMode) throws IOException {
     3     this.compressionMode = compressionMode;
     4     final String segment = si.name;
     5     boolean success = false;
     6     fieldInfos = fn;
     7     numDocs = si.getDocCount();               
     8     ChecksumIndexInput indexStream = null;
     9     try {
    10       //打开.fdx名字
    11       final String indexStreamFN = IndexFileNames.segmentFileName(segment, segmentSuffix, FIELDS_INDEX_EXTENSION);
    12       //打开.fdt名字
    13       final String fieldsStreamFN = IndexFileNames.segmentFileName(segment, segmentSuffix, FIELDS_EXTENSION);
    14       // Load the index into memory
    15       //解析.fdx文件
    16       indexStream = d.openChecksumInput(indexStreamFN, context);
    17       //获取header
    18       final String codecNameIdx = formatName + CODEC_SFX_IDX;
    19       version = CodecUtil.checkHeader(indexStream, codecNameIdx, VERSION_START, VERSION_CURRENT);
    20       assert CodecUtil.headerLength(codecNameIdx) == indexStream.getFilePointer();
    21       //开始解析blocks
    22       indexReader = new CompressingStoredFieldsIndexReader(indexStream, si);
    23 
    24       long maxPointer = -1;
    25       
    26       if (version >= VERSION_CHECKSUM) {
    27         maxPointer = indexStream.readVLong();
    28         CodecUtil.checkFooter(indexStream);
    29       } else {
    30         CodecUtil.checkEOF(indexStream);
    31       }
    32       indexStream.close();
    33       indexStream = null;
    34 
    35       // Open the data file and read metadata
    36       //解析.fdt文件
    37       fieldsStream = d.openInput(fieldsStreamFN, context);
    38       if (version >= VERSION_CHECKSUM) {
    39         if (maxPointer + CodecUtil.footerLength() != fieldsStream.length()) {
    40           throw new CorruptIndexException("Invalid fieldsStream maxPointer (file truncated?): maxPointer=" + maxPointer + ", length=" + fieldsStream.length());
    41         }
    42       } else {
    43         maxPointer = fieldsStream.length();
    44       }
    45       this.maxPointer = maxPointer;
    46       final String codecNameDat = formatName + CODEC_SFX_DAT;
    47       final int fieldsVersion = CodecUtil.checkHeader(fieldsStream, codecNameDat, VERSION_START, VERSION_CURRENT);
    48       if (version != fieldsVersion) {
    49         throw new CorruptIndexException("Version mismatch between stored fields index and data: " + version + " != " + fieldsVersion);
    50       }
    51       assert CodecUtil.headerLength(codecNameDat) == fieldsStream.getFilePointer();
    52 
    53       if (version >= VERSION_BIG_CHUNKS) {
    54         chunkSize = fieldsStream.readVInt();
    55       } else {
    56         chunkSize = -1;
    57       }
    58       packedIntsVersion = fieldsStream.readVInt();
    59       //开始解析chunks
    60       decompressor = compressionMode.newDecompressor();
    61       this.bytes = new BytesRef();
    62 
    63       success = true;
    64     } finally {
    65       if (!success) {
    66         IOUtils.closeWhileHandlingException(this, indexStream);
    67       }
    68     }
    69   }

    1.2 存储域索引文件(.fdx)

        

    • BlockEndMarker:该值为0,表示后面没有接着Block。因为Block不是以0开始的
    • 这里的一个Block包含了多个chunk,chunk对应了.fdt的chunk。所以可以通过.fdx快速的定位到.fdt的chunk。
    • Block有三部分组成,BlockChunks表示该block内含有的chunk的数量,DocBases表示了该block的第一个document的ID并可以通过它获取任意一个该block内的chunk的docbase,同理StartPointer表示了该block内所有的chunk在.fdt文件里的位置信息。
    • DocBases由DocBase, AvgChunkDocs, BitsPerDocBaseDelta, DocBaseDeltas组成。DocBase是Block内的第一个document ID,AvgChunkDocs是Chunk内document平均个数,BitsPerDocBaseDelta是与AvgChunkDocs的差值,DocBaseDeltas是BlockChunks大小的数组,表示平均的doc base的差值。
    • StartPointers由StartPointerBase(block的第一个指针,它对应DocBase),AvgChunkSize(chunk的平均大小,对应AvgChunkDocs), BitPerStartPointerDelta以及StartPointerDeltas组成
    • 第N个chunk的起始docbase可以用如下公式计算:DocBase + AvgChunkDocs * n + DocBaseDeltas[n]
    • 第N个chunk的起始point可以用如下公式计算:StartPointerBase + AvgChunkSize * n + StartPointerDeltas[n]
    • .fdx文件的解析主要用到了 CompressingStoredFieldsFormat,其中以CompressingStoredFieldsIndexReader为例,查看如何读取.fdx文件:
     1 // It is the responsibility of the caller to close fieldsIndexIn after this constructor
     2   // has been called
     3   CompressingStoredFieldsIndexReader(IndexInput fieldsIndexIn, SegmentInfo si) throws IOException {
     4     maxDoc = si.getDocCount();
     5     int[] docBases = new int[16];
     6     long[] startPointers = new long[16];
     7     int[] avgChunkDocs = new int[16];
     8     long[] avgChunkSizes = new long[16];
     9     PackedInts.Reader[] docBasesDeltas = new PackedInts.Reader[16];
    10     PackedInts.Reader[] startPointersDeltas = new PackedInts.Reader[16];
    11     //读取packedIntsVersion
    12     final int packedIntsVersion = fieldsIndexIn.readVInt();
    13 
    14     int blockCount = 0;
    15     //开始遍历并读取所有block
    16     for (;;) {
    17       //numChunks即当做BlockChunks,表示一个Block内Chunks的个数;当Block读取完时候会读取一个为0的值即为BlocksEndMarker,
    18       //表示已读取完所有 block。
    19       final int numChunks = fieldsIndexIn.readVInt();
    20       if (numChunks == 0) {
    21         break;
    22       }
    23       //初始化时候,定义大小为16的数组docBases,startPointers,avgChunkDocs,avgChunkSizes表示16个模块。
    24       //当Block大于16时候,会生成新的大小的数组,并将原数据复制过去。
    25       if (blockCount == docBases.length) {
    26         final int newSize = ArrayUtil.oversize(blockCount + 1, 8);
    27         docBases = Arrays.copyOf(docBases, newSize);
    28         startPointers = Arrays.copyOf(startPointers, newSize);
    29         avgChunkDocs = Arrays.copyOf(avgChunkDocs, newSize);
    30         avgChunkSizes = Arrays.copyOf(avgChunkSizes, newSize);
    31         docBasesDeltas = Arrays.copyOf(docBasesDeltas, newSize);
    32         startPointersDeltas = Arrays.copyOf(startPointersDeltas, newSize);
    33       }
    34 
    35       // doc bases
    36       //读取block的docBase
    37       docBases[blockCount] = fieldsIndexIn.readVInt();
    38       //读取avgChunkDocs,block中chunk内含有平均的document个数
    39       avgChunkDocs[blockCount] = fieldsIndexIn.readVInt();
    40       //读取bitsPerDocBase,block中与avgChunkDocs的delta的位数,根据这个位数获取docBasesDeltas数组内具体delta
    41       final int bitsPerDocBase = fieldsIndexIn.readVInt();
    42       if (bitsPerDocBase > 32) {
    43         throw new CorruptIndexException("Corrupted bitsPerDocBase (resource=" + fieldsIndexIn + ")");
    44       }
    45       //获取docBasesDeltas值,docBasesDeltas是一个numChunks大小的数组,存放每一个chunk起始的docbase与avgChunkDocs的差值
    46       docBasesDeltas[blockCount] = PackedInts.getReaderNoHeader(fieldsIndexIn, PackedInts.Format.PACKED, packedIntsVersion, numChunks, bitsPerDocBase);
    47 
    48       // start pointers
    49       //读取block的startPointers
    50       startPointers[blockCount] = fieldsIndexIn.readVLong();
    51       //读取startPointers,chunk的平均大小
    52       avgChunkSizes[blockCount] = fieldsIndexIn.readVLong();
    53       //读取bitsPerStartPointer,block中与avgChunkSizes的delta的位数,根据这个位数获取startPointersDeltas数组内具体delta
    54       final int bitsPerStartPointer = fieldsIndexIn.readVInt();
    55       if (bitsPerStartPointer > 64) {
    56         throw new CorruptIndexException("Corrupted bitsPerStartPointer (resource=" + fieldsIndexIn + ")");
    57       }
    58       //获取startPointersDeltas值,startPointersDeltas是一个numChunks大小的数组,
    59       //存放每一个chunk起始的startPointer与avgChunkSizes的差值。
    60       startPointersDeltas[blockCount] = PackedInts.getReaderNoHeader(fieldsIndexIn, PackedInts.Format.PACKED, packedIntsVersion, numChunks, bitsPerStartPointer);
    61       
    62       //下一个block
    63       ++blockCount;
    64     }
    65     //将遍历完的数据放入全局变量中
    66     this.docBases = Arrays.copyOf(docBases, blockCount);
    67     this.startPointers = Arrays.copyOf(startPointers, blockCount);
    68     this.avgChunkDocs = Arrays.copyOf(avgChunkDocs, blockCount);
    69     this.avgChunkSizes = Arrays.copyOf(avgChunkSizes, blockCount);
    70     this.docBasesDeltas = Arrays.copyOf(docBasesDeltas, blockCount);
    71     this.startPointersDeltas = Arrays.copyOf(startPointersDeltas, blockCount);
    72   }
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