LevelDB 选项与使用示例

目标：掌握 LevelDB 作为嵌入 KV 库的选项配置与 C++ 核心 API 用法。LevelDB 是 ordered key-value store（有序键值），核心由 leveldb::DB::Open 打开库，用 Put/Get/Delete/WriteBatch 读写，用 Iterator 有序遍历。本文示例编译运行于 LevelDB 1.23（链接 libleveldb.a + -lsnappy）。

一、核心概念

排序：键按字典序（byte-wise）排序保存。
LSM 结构：写先入内存 memtable（再固化 immutable memtable → SST），通过 Compaction（多级合并）维持读效率。
无服务进程：LevelDB 是库，由宿主进程以单进程或多进程（需锁）方式使用。

二、选项（Options）

leveldb::Options 在 DB::Open 时配置库级行为：

字段	说明	常见值
`create_if_missing`	库不存在时自动创建	`true`
`error_if_exists`	库已存在时报错（排障用）	`false`
`write_buffer_size`	内存写缓冲（memtable）大小	默认 `4MB`（`4<<20`）
`max_open_files`	可打开的文件句柄上限	默认 `1000`
`block_cache`	读缓存（`NewLRUCache`）	默认空
`block_size`	SST 数据块大小	默认 `4KB`
`compression`	压缩方式	`kSnappyCompression`/`kNoCompression`
`filter_policy`	Bloom 过滤器，加速查不存在 key	`NewBloomFilterPolicy(10)`
`comparator`	键比较器（自定义排序）	默认字节序比较

典型配置：

leveldb::Options opts;
opts.create_if_missing = true;
opts.write_buffer_size = 8 << 20;               // 8 MB
opts.block_cache = leveldb::NewLRUCache(64 << 20);   // 64 MB 读缓存
opts.filter_policy = leveldb::NewBloomFilterPolicy(10);
opts.compression = leveldb::kSnappyCompression;
leveldb::DB::Open(opts, "/data/ldb", &db);

三、ReadOptions / WriteOptions

ReadOptions（读）：

字段	说明
`verify_checksums`	读时校验数据校验和（默认 false）
`fill_cache`	读入的数据是否填充块缓存（默认 true）

WriteOptions（写）：

字段	说明
`sync`	写入是否等落盘再返回（默认 false，更快）

// 每次写同步落盘（更安全但更慢）
leveldb::WriteOptions wo;
wo.sync = true;
db->Put(wo, "k", "v");

四、核心 API 使用示例

完整可编译 demo（g++ -std=c++11 demo.cc -lleveldb -lsnappy -lpthread）：

4.1 Put / Get / Delete

#include <cassert>
#include <iostream>
#include "leveldb/db.h"

leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
leveldb::Status s = leveldb::DB::Open(options, "/tmp/ldb", &db);

s = db->Put(leveldb::WriteOptions(), "key1", "value1");   // 写
assert(s.ok());

std::string v;
s = db->Get(leveldb::ReadOptions(), "key1", &v);          // 读
if (s.ok()) std::cout << "Get key1=" << v << std::endl;

std::string miss;
s = db->Get(leveldb::ReadOptions(), "nokey", &miss);      // 读不存在的 key
std::cout << "Get nokey=" << s.ToString() << std::endl;   // NotFound

s = db->Delete(leveldb::WriteOptions(), "key1");          // 删
assert(s.ok());

实测输出：

Get: key1 = value1
Get: nokey -> NotFound:
Delete key1 ok

4.2 WriteBatch 批量写（原子）

WriteBatch 把多条写合并为一次原子提交，减少 RTT 并保证原子性：

#include "leveldb/write_batch.h"

leveldb::WriteBatch batch;
batch.Put("a", "1");
batch.Put("b", "2");
// batch.Delete("a");          // 支持混合删除
db->Write(leveldb::WriteOptions(), &batch);

实测输出：Batch written。

4.3 Iterator 有序遍历

leveldb::Iterator* it = db->NewIterator(leveldb::ReadOptions());
for (it->SeekToFirst(); it->Valid(); it->Next())
  std::cout << "  " << it->key().ToString() << " -> "
            << it->value().ToString() << std::endl;
delete it;

实测输出（插入 a、b、key1 后遍历，按字典序）：

Iterate all keys:
  a -> 1
  b -> 2
  key1 -> value1

常用迭代操作：

方法	作用
`SeekToFirst()` / `SeekToLast()`	跳到第一个 / 最后一个
`Seek(target)`	跳到 >= target 的第一个键
`Valid()` / `Next()` / `Prev()`	判断有效 / 前进 / 后退
`key()` / `value()`	读当前键 / 值

五、db_bench 基准（可选）

启用 LEVELDB_BUILD_BENCHMARKS=ON 时编译出 db_bench，可测读写吞吐：

cd build && cmake --build . --target db_bench
./db_bench

输出包含 fillseq、readrandom 等阶段与每秒操作数（ops/sec）。

六、常见问题（FAQ）

1. 多进程能同时打开同一个库吗？

LevelDB 用文件锁实现单写者；多进程并发写同一目录会因锁失败。多进程场景需先做持久化 DB 锁管理，或改用 RocksDB 的并发模式（见《RocksDB 配置与选项详解》）。

2. 写很慢？

WriteOptions.sync 默认为 false 已非同步；仍需更快的批量写用 WriteBatch 合并。

3. 数据库目录里有哪些文件？

CURRENT、MANIFEST-*、*.log（WAL/memtable 日志）、*.ldb（SST 数据）、LOCK、*.dbtmp 等。别单独复制 logs 已迁移，用官方同步备份机制。

4. 如何确认读到的最新值？

LevelDB 默认返回最新可见值（含未 Compact 的内存与 SST 叠加）。

七、小结

LevelDB 的选项集中在 Options（写缓冲/缓存/压缩/过滤器）与 ReadOptions/WriteOptions（同步/校验）。核心 API 即 Open + Put/Get/Delete + WriteBatch + Iterator，配合 Bloom 过滤与缓存即可用于本地有序 KV 存储。想要更丰富的配置、Blob 与并发写入，可参考姐妹库 RocksDB 的《RocksDB 配置与选项详解》。