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
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。
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。
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