rocksdb的每次写入都以一个WriteBatch对象为载体，WriteBatch记录了要写入的所有数据。
写入数据的入口函数是：DBImpl::WriteImpl

WriteImpl

rocksdb将每个将要写入的WriteBatch对象封装为一个Writer对象，其中记录了：

• 本次write的wal配置，比如是否要做sync，要写入的wal日志编号等等
• 本次要write的数据，即WriteBatch对象
• 本次write所属的write group
• 本次write的第一个数据对象的SN(Sequence Number)
• 前置writer
• 后置writer

因为数据库系统随时都会有接连不断的写请求涌入，为了处理并发，rocksdb将多个writer对象用链表串起来，组成一个WriteGroup, 一个WriterGroup会选出一个leader来管理当前group的写过程。而任意时刻只会有一个WriteGroup被写入。

每个writer写入前要先加入一个WriteGroup。加入的过程其实将writer对象加入到writer链表尾端。每个DB对象都对应一个这样的writer链表，writer链表的尾端由newest_writer_记录。即：

当writer被加入链表以后：

1. 如果加入的链表为空，则将当前新加入的writer作为本组的leader
2. 如果链表不为空，则阻塞等待当前writer的状态被设置

leader写流程

对于作为leader的writer来说，具体的步骤如下：

1. 写入数据之前预处理, 下文叙述。
2. 构建write group，构建write group的过程又分为两步：
   第一步构建双向链表。上文提到过每个writer写入前要将自己加入writer链表的尾端。这一步从链表的尾端开始往前遍历，设置双向链表，注意数据库系统是不会停滞的，在构建双向链表的过程中，此时可能会有新的writer插入链表尾。即：
   

对于一个write group来说，处于链表头的writer会作为本组的writer。第二步从leader开始向后遍历writer链表，在向后遍历的过程中，任何一个writer的wal配置与leader的wal配置不同，则停止构建write group。例如，假设writer3的配置与leader不一致，则构建的write group的元素为writer1和writer2，writer group会有一个last_writer指针指向本write group中的最后一个writer。

1. 遍历上一步构建的write group，计算一些信息：
   

• total_count, 该write group共要写入多少个kv对
• total_byte_size, 该write group要写入的数据大小
• parallel, 是否允许该write group中的writer并行写memtable。只要用户指定的配置的参数允许并且write group的writer格式大于1，并且没有merge操作那么就允许并行写write group。

1. 写WAL日志。
   1). 将当前write group所有的writer数据做append，合并成一个merged writer。接下来会将merged writer的数据写入wal日志文件。这里做合并的原因是rocksdb认为多次小IO的性能不如一次大IO好。
   2). 设置当前write group要写入的wal日志文件的编号。这个日志编号由一个全局变量logfile_number_记录。
   3). 将当前整个数据库系统的下一个LSN，设置为merged writer的LSN, 该LSN作为这批次数据的LSN写入WAL文件。数据库系统的下一个LSN由全局对象VersionSet的last_sequence_记录。
   4). 以merged batch为载体，将wal日志写入日志文件
   5). 如果当前wal日志写完以后需要做sync，则需要将当前write group写入的log文件以及之前的所有log文件做sync。这一步的目的是为了数据的可靠性。如果当前的wal日志文件做了sync，那么可以保证系统crash后，该wal日志文件的数据依然存在，这时如果不将之前的wal日志文件文件也做sync，那么之前的wal日志文件中的数据可能会丢失，这样会导致rocksdb在恢复时失去数据的一致性。
2. 写memtable。
   1). 根据之前的判断，如果不能并发写memtable，则由当前线程(leader)将所有的数据写入memtable
   2). 如果可以并发写, 计算并设置当前write group的所有writer的sequence。计算的过程如下图所示，如果当前的sequence=k，那么本组第一个writer的sequence=k，第二个writer的sequence为k加上一个writer数据对的个数，以后以此类推。
   

计算好每个writer的sequence后，leader将当前write group的所有writer的状态设置为STATE_PARALLEL_MEMTABLE_WRITER，并将本组的其余writer唤醒，然后将自己的数据写入memtable。

1. 如果leader是本组最后一个写完memtable的writer，则做一些收尾工作。如果不是，等待本组最后一个完成的writer将当前leader的状态置为STATE_COMPLETED。

非leader写流程

对于作为非leader的writer来说

1. 如果未指定allow_concurrent_memtable_write，则当前writer被leader唤醒后，它的数据已经由leader完成写入，该writer写流程结束，返回
2. 如果指定了allow_concurrent_memtable_write，当前writer被leader唤醒，writer的数据需要由其自身写入memtable，其写入流程和leader写memtable流程一致。当当前writer写完memtable以后，rocksdb接下来会判断当前writer是否为本write group中最后一个完成的writer，如果不是，等待本组最后一个完成的writer将当前writer的状态置为STATE_COMPLETED，如果是，与leader一样要做一些收尾工作。

设置下一个write group

当leader或者非leader是本组中最后一个完成写memtable的writer，它们都要做一些收尾工作，流程如下：

1. 更新全局的sequence number
2. 设置新的write group。设置新write group的过程其实是将newest_writer_之前的所有writer建立双向链表，然后设置下一个write batch group的新leader(本组最后一个writer的后置writer)，并将新leader的前置指针设为null。
   

3. 将本组所有writer的状态置为STATE_COMPLETED，表示完成，然后写流程结束。

写memtable

写memtable的入口函数为InsertInto，InsertInto会根据是由write group写入或是单个writer写入进行重载，不过基本过程一致，下面以put操作为例说明写memtable的过程：

1. 创建本次写入的MemTableInserter对象。该对象持有几个重要成员：

MemTableInserter: 记录写操作起始的sequence，该sequence会随着写操作的进行自增。
ColumnFamilyMemTables: 对ColumnFamilySet的封装，可以获取每个ColumnFamily的memtable,即:ColumnFamilySet[ColumnFamily_ID].memtable()。
FlushScheduler: 一个装有元素类型为ColumnFamilyData的链表，记录了所有需要刷memtable的ColumnFamily

2. 调用当前writer记录的write batch对象的Iterate函数。该函数会遍历当前write batch的所有kv数据对，然后根据操作类型(增删改)调用MemTableInserter对象封装的处理逻辑。

3. MemTableInserter对象的put接口的执行流程如下：
1). 根据column_family_id获取对应的memtable
2). 根据用户指定的配置，如果写模式不是inplace update类型，则将对应的记录加入到memtable中
3). 如果写模式是inplace update类型，则先在memtable中查找对应的key，如果找到了则更新该key对应的value，未找到则加入到memtable
4). 写完一条数据后sequence自增
5). 如果当前memtable需要flush(也就是memtable的size已经达到了配置的阈值)，则将memtable对应的ColumnFamily加入FlushScheduler链表中，等待后台线程处理

注意： 如果采用原地更新的话，那么就不能支持多writer并发写了，原因是如果不是原地更新的话，那么同一个key可能会有多个版本：(keyX, sequence1, val1), (keyX, sequence2, val2), (keyX, sequence3, val3)，多个writer并发插数据到跳表的时候，一定能够保证，对于相同的key，sequence越大的排在跳表的后面，这可以保证mvcc或者事务的正确性。如果是原地更新，那么同一个key在跳表中只对应一个节点，多writer并发写的时候，无法保证sequence最大的writer最后写入相关的节点。

来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/369384686