Impala3.4源码阅读笔记（二）data-cache的Lookup实现

news2025/11/2 9:56:07

前言

本文为笔者个人阅读Apache Impala源码时的笔记，仅代表我个人对代码的理解，个人水平有限，文章可能存在理解错误、遗漏或者过时之处。如果有任何错误或者有更好的见解，欢迎指正。

正文

本文介绍Lookup的具体流程和细节，如果对data-cache的工作流程还不了解，建议先阅读完Impala3.4源码阅读笔记（一）data-cache功能后再继续。
Lookup的关键步骤有二，一是根据缓存键去缓存元数据中查找缓存条目，二是根据缓存条目去缓存文件读取数据，还是那张图：
在这里插入图片描述

1. 缓存元数据

我们首先来看第一步查找缓存元数据的实现：

在DataCache::Partition::Lookup中可以看到调用缓存元数据的语句如下：

Slice key = cache_key.ToSlice();
Cache::UniqueHandle handle(meta_cache_->Lookup(key, Cache::EXPECT_IN_CACHE));

其中Slice是Kudu提供的一个小工具，此处可以简单地把它理解为一个字节数组。UniqueHandle是一个包装不透明句柄的指针结构，此处可以简单地把它理解为一个handle指针。其中meta_cache_就是缓存元数据，是Partition类的私有成员，其定义为：

std::unique_ptr<Cache> meta_cache_;

Cache类是一个抽象类，定义了缓存的各种接口，我们直接看meta_cache_的具体类型，在Partition的构造函数初始化列表可以看到meta_cache_通过NewCache初始化：

meta_cache_(NewCache<Cache::EvictionPolicy::LRU, Cache::MemoryType::DRAM>(capacity_, path_))

这是一个NewCache的特化模板，从中可以看见meta_cache_实际类型为ShardedCache，其实现了缓存分片的管理功能，其内部包括了一组缓存分片，缓存分片完成缓存的具体功能：

template<>
Cache* NewCache<Cache::EvictionPolicy::LRU, Cache::MemoryType::DRAM>
    (size_t capacity, const std::string& id) {
  return new ShardedCache<Cache::EvictionPolicy::LRU>(capacity, id);
}

继续沿着Lookup的调用路径深入，meta_cache_->Lookup实际调用了ShardedCache::Lookup：

UniqueHandle Lookup(const Slice& key, CacheBehavior caching) override {
    const uint32_t hash = HashSlice(key);
    HandleBase* h = shards_[Shard(hash)]->Lookup(key, hash, caching == EXPECT_IN_CACHE);
    return UniqueHandle(reinterpret_cast<Cache::Handle*>(h), Cache::HandleDeleter(this));
}

可以发现其根据Key的哈希值调用了某缓存分片的Lookup，我们继续看缓存分片的定义：

for (int s = 0; s < num_shards; s++) {
	unique_ptr<CacheShard> shard(NewCacheShard<policy>(mem_tracker_.get()));
	shard->SetCapacity(per_shard);
	shards_.push_back(shard.release());
}

其中NewCacheShard函数构造了具体的分片类型为RLCacheShard：

template<Cache::EvictionPolicy policy>
CacheShard* NewCacheShard(kudu::MemTracker* mem_tracker) {
  return new RLCacheShard<policy>(mem_tracker);
}

继续沿着Lookup的调用路径深入，ShardedCache::Lookup又调用了RLCacheShard::Lookup，在RLCacheShard::Lookup中我们可以发现又调用了table_.Lookup：

e = static_cast<RLHandle*>(table_.Lookup(key, hash));

table_是RLCacheShard的私有成员，类型为HandleTable，这是Impala自己实现的轻量级开链哈希表，继续分析其Lookup方法：

HandleBase* Lookup(const Slice& key, uint32_t hash) {
	return *FindPointer(key, hash);
}

FindPointer之后就是开链哈希表的具体实现逻辑了，非本文重点，此处不再展开。接下来我们分析返回值HandleBase*，HandleBase可以理解为哈希表的键值对，每个HandleBase以字节数组的形式保存了一对（CacheKey，CacheEntry）。HandleBase*在RLCacheShard::Lookup中被转换为RLHandle*类型，RLHandle是HandleBase的派生类，其额外增加了引用计数和实现双链表的一些成员。获取到RLHandle后，我们返回到最外层的调用处DataCache::Partition::Lookup，根据返回的RLHandle构建CacheEntry：

CacheEntry entry(meta_cache_->Value(handle));

其中meta_cache_->Value间接调用了HandleBase::value，其会以Slice的形式返回其保存的键值对的值，然后依据该Slice来构造CacheEntry。至此，我们就根据CacheKey获取到了对应的CacheEntry。

2. 缓存文件

紧接上一步获取的CacheEntry，我们继续看第二步缓存文件读取的实现。

CacheEntry包括了缓存数据所在缓存文件CacheFile的指针、缓存数据在文件中的偏移量offset和缓存长度len，然后就可以调用CacheFile::Read方法读取缓存文件中的缓存数据，数据会被读进buffer，一个上层调用者传进来的字节数组地址：

 CacheFile* cache_file = entry.file();
 bytes_to_read = min(entry.len(), bytes_to_read);
 if (UNLIKELY(!cache_file->Read(entry.offset(), buffer, bytes_to_read))) {
     meta_cache_->Erase(key);
     return 0;
 }

如果有读取失败的情况则会通过meta_cache_->Erase(key)删除无效的缓存数据。我们继续看CacheFile::Read的实现，其核心读取部分为：

kudu::Status status = file_->Read(offset, Slice(buffer, bytes_to_read));

file_是CacheFile的私有成员，其定义如下：

unique_ptr<RWFile> file_;

其中RWFile是一个抽象类，定义了可读写文件的接口，我们直接看file_的具体类型，CacheFile的构造函数是私有的，只允许通过其静态方法CacheFile::Create来创建CacheFile对象，在其中我们可以看见的file_初始化：

KUDU_RETURN_IF_ERROR(kudu::Env::Default()->NewRWFile(path, &cache_file->file_), "Failed to create cache file");

其调用了Env::NewRWFile来创建文件，Env也是一个抽象类，定义了一些环境接口，Default()返回一个适合当前操作系统的默认环境，实际上是Env的一个派生类PosixEnv：

static Env* default_env;
static void InitDefaultEnv() { default_env = new PosixEnv; }
Env* Env::Default() {
    pthread_once(&once, InitDefaultEnv);
    return default_env;
}

继续看PosixEnv的NewRWFile方法：

result->reset(new PosixRWFile(fname, fd, opts.sync_on_close));

可以看出file_的实际类型为PosixRWFile，我们继续看其Read方法：

virtual Status Read(uint64_t offset, Slice result) const OVERRIDE {
    return DoReadV(fd_, filename_, offset, ArrayView<Slice>(&result, 1));
}

此时最初的buffer已经被包装进了一个Slice对象result，可以看见其调用了DoReadV实现文件读取，这是一个比较复杂的函数，最终调用了系统API的pread函数实现文件读取，此处也不再展开。DoReadV执行完，数据被读入buffer之后Lookup的过程也就结束了。