这篇文章将重要形容，如何经常使用我最近新开发的 WAL（Write Ahead Log）构建属于你自己的 KV存储引擎。
wal 地址：
什么是 WAL？
wal，即 Write Ahead Log，通常叫做预写日志，在普通的数据库或许存储系统中，是为了预防解体复原而存在的，以传统的 LSM 和 Bitcask 存储引擎为例，数据首先进入存储引擎时，会先写到 WAL 中，而后再降级内存索引，LSM 普通是跳表，而 Bitcask 普通是哈希表，当然你也可以选用其余的内存数据结构。
这样当系统重启时，会经过重放 wal 日志来构建内存数据结构中的内容。
在 Bitcask 存储引擎中，有一个十分不凡的中央在于，预写日志 wal 和实践存储数据的日志文件，其实就是同一个文件，这样便带来一个极大的好处，那就是咱们可以间接基于 wal 构建出一个轻量、极速、便捷牢靠的 KV 存储引擎。
而在 LSM 存储引擎中，会稍微复杂点，由于其后还有 SSTable 这一大块内容，所以本文将会便捷起见，只引见下如何构建 Bitcask 存储，当然假设你在 LSM 中经常使用了 Wisckey 这样的优化技术后，也可以经常使用 wal 来存储 kv 分别之后的 Value Log 文件。
WAL 的由来
最开局想开发这个名目，其实重要是想到要重构 rosedb 和 lotusdb，而后这其中有很多重复的内容，rosedb 的数据文件可以用 wal 来存储，lotusdb 中 Memtable 对应的预写日志，和 Value Log 也可以用 wal 来存储。
由于这几种类型它们的存储格局都是一样的，即日志追加（append only）。所以我将这个公共的局部独自提取进去，构成了一个新的名目。
WAL 的大抵结构
而后咱们再来看一下 wal 名目的大抵结构，一个 wal 实例，其实分为了多个文件，每个文件叫做一个 Segment，这个 Segment 详细有多大，是可以在进行时性能的，自动是 1GB。
Segment 文件是分为了多个旧的文件，和一个生动的文件，新写入的数据，会写到生动的 Segment 文件中。
一个 Segment 文件外部，又分为了 n 个等分的 block 块，每一个 block 块的大小是 32 KB。block 写的是变长的 chunk 数据，一个 chunk 重要是有固定的 7 字节的头部，以及其后的实践的用户存储的数据。每个 chunk 都分为了四种类型，区分是 FULL、FIRST、MIDDLE、LAST，这重要是自创了 Leveldb/RocksDB 中的 wal 的设计。
数据在写入到 wal 中后，会失掉一个 ChunkPosition，这个 Position 是形容数据在 wal 中的位置消息，你可以间接经常使用这个位置消息从 wal 中经过 Read 方法读取到写入的数据。
如何基于 wal 构建 KV 存储
从前面的形容中，可以看出，wal 其实就是由多个 Segment 文件组成，支持日志追加写数据，并且可以从中读数据的一个服务。
这几天集中优化了一下 wal 的读写性能，目前的读写速度很快，并且简直不怎样占据内存。
有了这个 wal 组件之后，咱们再基于此构建一个 Bitcask 存储引擎，将会变得极端的便捷。
首先，咱们要做的就是选用一个内存数据结构，比如 B-Tree、跳表、红黑树、哈希表等等都是可以的，只需是能够存储一个 KV 值即可。
用户写入数据，实践就是先写入到 wal 中，写到 wal 之后，你会失掉一个位置消息 ChunkPosition，而后把 Key+ChunkPosition 存储到内存数据结构中即可。
而后是读数据，间接依据 Key 从内存数据结构中失掉到对应的 ChunkPosition，而后依据这个位置从 wal 中读取到实践的 Value 即可。
最后是重启数据库，须要调用 wal 中的 NewReader 方法，这个方法可以遍历 wal 中的一切数据，并前往 Key+ChunkPosition 消息，你只须要把这个数据再次寄存到内存数据结构中就可以了。
这几个重要的步骤一成功，一个最基础的 KV 存储引擎就构建起来了，当然你还可以基于此做很多的完善和优化。
好了，这就是基于 wal 这个组件来构建你自己的 KV 存储引擎的大抵流程，大家可以自己去尝试入手写一下，对自己的实战才干优化应该还是很大的。假设名目对大家有协助的话，可以给个 star 支持下哦！