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举例理解LSM-Tree，LSM-Tree和B+Tree的比较

article 2024/11/18 17:08:58

写操作

write1：WAL

把操作同步到磁盘中WAL做备份（追加写、性能极高）

write2：Memtable

完成WAL后将(k,v)数据写入内存中的Memtable，Memtable的数据结构一般是跳表或者红黑树

内存内采用这种数据结构一方面支持内存内高速增删改查（时间复杂度O(logM)），另一方面可以保持有序，为写入磁盘中的SSTable打基础

write3：Immutable Memtable

Memtable存储的元素达到一定数量后，就会把它拷贝一份出来成为Immutable Memtable （不可变的Memtable）并且不能对其修改了，新增的数据都写入新的Memtable，这么做的好处是当需要将Memtable转化为Immutable Memtable时无需暂停工作，至于为什么要拷贝一个Immutable Memtable ，这主要是为了后续落盘时做准备

write4：Minor Compaction

内存中的数据不可能无线的扩张下去，需要把内存里面Immutable Memtable 定期dump到到硬盘上的SSTable level 0层中，此步骤也称为Minor Compaction

SSTable的数据结构是LSM-Tree设计的精髓，他一方面可以保持有序，一方面又能利用磁盘追加写的高性能

SSTable的数据结构为两部分，前半部分是key与value成对的数据连续存储，这部分数据的key是有序的，后半部分是前半部分的索引，值存储的是key所对应的offset，也是有序的，每次打开这个SSTable需要把索引加载到内存并利用二分搜索可以很快查找出要访问的key的值

dump的过程中每个Immutable Memtable会对应一个SSTable的segment且不会对多个Immutable Memtable进行合并，而是直接将Immutable Memtable中有序的跳表或者红黑树遍历并追加写入到segment，这个过程速度很快。由于不会合并level 0层中的SSTable可能会出现相同的key。

write5、write6：Major Compaction merge

当level 0中的segment越来越多，查询需要遍历的segment也就会越来越多，并且随着时间的推移，重复的key也会越来越多，在后面的步骤就需要对level 0层的segment进行合并merge

合并的过程中是吧多个有序的segment进行归并合并，所以性能不会很差，多个老的segment会合并成一个更长的同样有序的segment并设置到下一层

每一层的segment的数量和大小都会有限制，每当超出限制后，就会做合并操作

虽然定期合并可以有效的清除无效数据，缩短读取路径提升查询效率，提高磁盘利用空间。但Compaction操作是非常消耗CPU和磁盘IO的，尤其是在业务高峰期，如果发生了Major Compaction，则会降低整个系统的吞吐量，这也是一些NoSQL数据库，比如Hbase里面常常会禁用Major Compaction，并在凌晨业务低峰期进行合并的原因。

修改流程

write1：WAL

write2：找到key直接修改或新增key

write3：Immutable Memtable

write4：Minor Compaction

write5、write6…：较新的key（有序可以识别）会替代较老的key

删除流程

write1：WAL

write2：找到key设置状态为tombstone或新增key设置状态为tombstone

write3：Immutable Memtable

write4：Minor Compaction

write5、write6…：因为不确定下层是否有被删除的key，到最后一层merge时才真正删除

读操作

一、按照Memtable（内存）、Immutable Memtable（内存）、level 0 segments（磁盘）、level 1 segments（磁盘）、level 1 segments（磁盘）的顺序查询

二、每层先查新生成的segment

三、每个segment从后向前查

为什么LSM不直接顺序写入磁盘，而是需要在内存中缓冲一下？

单条写的性能没有批量写快，很多中间件比如elasticsearch、kafka、mysql都有类似的内存缓冲设计

在磁盘缓冲的另一个好处是，针对新增的数据，可以直接查询返回，能够避免一定的IO操作

LSM-Tree和B+Tree的比较

LSM-Tree的优点是支持高吞吐的写O1，这个特点在分布式系统上更为看重

针对读取普通的LSM-Tree结构，读取是On的复杂度

在使用索引或者缓存优化后的也可以达到O(logN)的复杂度。

适用于写多读少

B+tree的优点是支持高效的读（稳定的O(logN)）

但是在大规模的写请求下（O(LogN)），效率会变得比较低，因为随着insert的操作，为了维护B+树结构，节点会不断的分裂和合并。操作磁盘的随机读写概率会变大，故导致性能降低。

适用于写少读多或写读平衡

log-structured merge-tree (LSM tree) 是一种被精心设计的数据结构，常用于处理大量写入的场景。通过对写入操作进行顺序写入优化实现性能提升。LSM tree 是很多数据库内部的核心数据结构，包括BigTable, Cassandra, Scylla，和 RocksDB。

SSTables

LSM tree 通过一种叫做 SSTable (Sorted Strings Table) 的格式，持久化到硬盘上。正如其名，SSTable 是一种用来存储有序的键值对的格式，其中键的组织是有序存储的。一个SSTable 会包括多个有序的子文件，被称为 segment 。这些 segments 一旦被写入硬盘，就不可以再修改了。一个简单的SSTable 例子如下图所示：

我们可以看到，在每个 segment 中的键值对都是按照键的顺序有序组织的。

写入数据

由于 LSM tree 只会进行顺序写入，所以自然而然地就会引出这样一个问题，写入的数据可能是任意顺序的，我们又如何保证数据能够保持 SSTable 要求的有序组织呢？
这就需要引入新的常驻内存 (in-memory) 数据结构: memtable_了, _memtable 的底层数据结构则有点像红黑树,当由新的写入操作则将数据插入到红黑树中。

写入操作会先把数据存储到红黑树中，直至红黑树的大小达到了预先定义的大小。一旦红黑树的大小达到阈值，就会把数据整个刷到磁盘中，这个过程就可以把数据保证有序写入了。经过一层数据结构的承接，就可以保证单向顺序写入的同时，也能保证数据的有序了。

读取数据

那么我们是如何从SSTable中查找数据的呢？一种naive的方法就是遍历所有的 segments，寻找我们需要的key。从最新的 segment 到最老的 segment 一一遍历，知道找到目标key为止。显然，这种方式在寻找刚刚写入的数据是比较快的，但是文件一多就不太行了。因此也有针对这个问题的优化，稀疏索引就是一种在内存中对数据检索进行优化的技术。

我们可以通过这个索引快速找到所需键的前面和后面的偏移量（就是最近的相邻值），这样我们就只需要扫描很小一部分的 segments 文件就可以了。以如图所示的场景举例，当我们需要搜索 dollar 这个值，我们可以通过二分查找搜索稀疏索引，可以知道 dollar 处于 dog 和 downgrade之间。因此我们只需要搜索 17208 和 19504 之间的 segment 来得到我们所需的值，如果搜索不到则可返回未命中。

译者注：稀疏索引和跳表都是为了解决快速索引的问题，根据不同设计具体选择。

上面优化在查找存在的数据其实已经不错了，但是在搜索不存在的key值的时候还是要遍历所有的 segment 才可以确定。为了解决这个问题，就需要引入布隆过滤器。布隆过滤器是一种以空间换时间的数据结构，能够帮助我们快速确定某个值是否不存在（如果布隆过滤器认为该值存在，也可能是实际不存在的）。我们可以在写入数据的时候同时更新布隆过滤器，来加速不存在数据的检索。

数据合并

随着时间的推移，整个存储系统将会存储非常多的segment文件，所以这些文件需要进行一定的整理和合并，避免文件太多无法访问。这个文件整理的过程被称为“数据合并” (compaction)。数据合并是一个后台线程，将会持续地将老的segment 合并到一起变成新的 segment。

如图所示，我们可以看到 segment 1 和 segment 2 都有 key 为 dog 的两个值。合并后的新 segment 将会保留更新的值，因此会保留原有 segment 2 里面的值 84，即segment 4 中的值是 dog => 84。一旦合并过程已经完成新的 segment 写入，那么原有的老 segment 文件将会被删除。

删除数据

我们已经解释了读取数据和写入数据的过程，那么删除数据又是如何处理的呢？我们已经知道 SSTable 是不可变的，所以里面的数据当然也不能够删除。其实删除操作其实和写入数据的操作是一样的，当需要删除数据的时候，我们把一个特定的标记（我们称之为 墓碑(tombstone) ）写入到这个key对应的位置，以标记为删除。