一、LSM-Tree 简介

1.1）LSM-Tree定义

LSM-Tree，全称为Log-Structured Merge Tree（日志结构合并树），是一种分层、有序、面向磁盘设计的数据结构。其核心思想是通过放弃部分读能力来换取最大化的写入能力，充分利用磁盘顺序写的优势，从而显著提升数据库或存储系统的写性能。

1.2）LSM-Tree发展历程

LSM Tree最早由Patrick O'Neil等人在1996年提出，旨在解决传统数据库在面对大量写入操作时的性能瓶颈。随着大数据技术的发展，LSM Tree因其高效的写入性能而被广泛应用于各种NoSQL数据库和大数据框架中。

早期概念与提出1992年：日志结构（Log-Structured）的索引结构方法开始被提出，这是一种新的数据存储和管理方法。1996年：一篇名为《The Log-Structured Merge-tree (LSM-tree)》的论文正式提出了日志结构合并树（Log-Structured Merge-Tree）的概念。这篇论文创造性地结合了日志结构方法的优点，并通过将数据文件预排序来克服其随机读性能较差的问题。逐步发展与认可尽管LSM-tree在提出时即展现出新颖性和显著优势，但其真正的声名鹊起却是在2006年。那一年，谷歌发布了一篇使用LSM-tree技术的论文《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》，该论文在分布式数据处理领域引起了广泛关注。随后，基于LSM-tree思想的大数据开源组件如2007年的HBase和2008年的Cassandra相继诞生，这些组件极大地推广了LSM-tree技术，并彻底改变了大数据基础组件的格局。广泛应用与优化LSM树被广泛应用于现代NoSQL系统存储层中，包括BigTable、Dynamo、HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB和AsterixDB等。随着技术的发展，LSM树不断得到优化和改进。例如，通过布隆过滤器（Bloom Filter）来提高数据读取效率，通过合并（Compaction）操作来减少磁盘上的文件数量，从而提高读性能。现代LSM树还采用了多种优化策略，如分区技术（Partitioning）、分级合并策略（Leveling Merge Policy）和层级合并策略（Tiering Merge Policy）等，以进一步平衡读写性能和空间利用率。二、LSM-Tree 在大数据领域的应用

LSM-Tree因其出色的写性能，成为许多大数据存储系统的基础底层数据结构。以下是一些使用LSM-Tree作为存储结构的知名数据库和框架：

HBase：一个开源的、非关系型、分布式数据库，通过LSM-Tree实现了高效的写入和查询性能。Cassandra：一个高可扩展性的分布式数据库，其底层存储也采用了LSM-Tree结构。LevelDB：由Google开发的快速键值存储库，其核心数据结构即为LSM-Tree。RocksDB：Facebook开源的存储引擎，同样基于LSM-Tree实现，广泛用于需要高性能写入的应用场景。TiDB：PingCAP开源的分布式关系型数据库，其存储层也采用了LSM-Tree结构，以支持大规模数据处理。

三、LSM-Tree解决什么问题3.1 随机读写 VS 顺序读写

在数据存储领域，写入性能是评估一个系统效率的关键指标之一。其中，随机写入与顺序写入因其本质上的差异，在性能表现上也有着天壤之别。随机写入涉及频繁的磁头移动，导致较高的寻道时间和旋转延迟。而顺序写入则能够最大化利用磁盘的带宽，显著提高写入速度。

性能类型

SSD（固态硬盘）

HDD（机械硬盘）

顺序读取速度 (MB/s)

470-2300

200

顺序写入速度 (MB/s)

160-1300

130

随机读取速度 (MB/s)

20-50

0.6

随机写入速度 (MB/s)

60-200

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3.2） LSM-TreeVS B+ 树

LSM-Tree的设计目标正是为了提供比传统的B+树更好的写性能。通过牺牲部分读性能，LSM-Tree将大量的写入操作转换为顺序写入，从而显著减少了磁盘的寻道次数，提高了写入效率。

LSM-Tree

B+ Tree

写入性能

高（顺序写入）

中等（随机写入或就地更新）

读取性能

中等（需要多层查找）

高（直接索引访问）

空间利用率

较低（可能存在数据冗余）

高（无冗余数据）

适用场景

写密集型应用

读写均衡应用

四、LSM-Tree 架构原理4.1 ）LSM-Tree 架构

LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）架构由几个核心模块组成，每个模块都有其特定的作用：

WAL（Write-Ahead Logging）：在执行写操作之前，首先将操作记录同步到磁盘中的WAL，以保证数据的持久性和可靠性。WAL是追加写入的，这使得性能非常高。MemTable：这是LSM-Tree在内存中的数据结构，用于保存最新的数据。MemTable通常采用有序的数据结构实现，如跳表或红黑树，以支持内存中的高速增删改查操作，并保持数据的有序性。Immutable MemTable：当MemTable达到一定大小后，它会被冻结并转化为Immutable MemTable，这是一种不可变的中间状态，准备被写入磁盘。SSTable（Sorted String Table）：内存中不可变的MemTable被dump到硬盘上，形成SSTable。SSTable是有序的键值对集合，是LSM-Tree在磁盘上的存储结构。SSTable内部包含一系列可配置大小的Block块，这些Block的索引会被存储在SSTable的尾部，用于快速查找。Compaction（合并操作）：随着不断的写入，SSTable的数量会增多，这就需要定期进行合并操作以清除冗余的记录，优化数据的组织情况，并提高查询效率。Compaction操作虽然可以优化数据组织，但也是非常消耗CPU和磁盘IO的操作，通常选择在业务量不大的时候进行。4.2） 读写过程

写入过程

写入WAL（Write-Ahead Log）：新的键值对首先追加到WAL中，以确保数据持久性和系统崩溃后的恢复。写入MemTable：然后，键值对被写入内存中的MemTable。MemTable转Immutable MemTable：当MemTable达到一定大小时，转换为Immutable MemTable，并创建新的MemTable供后续写入。写入SSTable：Immutable MemTable中的数据被顺序写入磁盘的SSTable中。

读取过程

查询 MemTable：首先查询内存中的 MemTable，因为 MemTable 中的数据总是最新的。查询 Immutable MemTable：如果MemTable中未找到，则查询 Immutable MemTable。查询 SSTable：如果 MemTable 和 Immutable MemTable 中均未找到所需的数据，则会在磁盘上的SSTable中按层级顺序查找。由于SSTable是有序的，且层级越高的 SSTable 包含的数据越旧，系统通常会从最新的 SSTable（层级最低）开始查找，直到找到所需的数据或遍历完所有SSTable。

4.3）数据合并

随着时间的推移，磁盘上会积累大量的SSTable文件，这不仅会占用大量的磁盘空间，还会降低读取性能（因为需要查询更多的SSTable文件）。为了解决这个问题，LSM-Tree 会定期进行数据合并（Compaction）操作。数据合并的目的是将多个 SSTable 文件合并成一个或少数几个更大的SSTable文件，以减少文件数量和查询时的磁盘 I/O 次数。合并过程中，系统会遍历所有待合并的SSTable文件，按照键的顺序重新组织数据，并写入新的 SSTable 文件。同时，合并过程中会删除已删除或覆盖的旧数据，以释放磁盘空间。合并后的 SSTable 文件通常具有更大的容量。

合并策略：

Size Tiered Compaction Strategy (STCS)：保证每层SSTable的大小相近，限制每层SSTable的数量。

Leveled Compaction Strategy (LCS)：每一层的SSTable大小相近，且层与层之间的SSTable不重叠。

在RocksDB 的压缩策略里，当 L0 中文件个数超过阈值(level0_file_num_compaction_trigger)后会触发压缩操作，所有的 L0 文件都将被合并进 L1。

4.3） SSTable文件的结构

LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）中的SSTable（Sorted String Table）文件是其持久化存储的主要数据结构。SSTable文件按Key排序后存储数据，具有以下结构特点：

有序性数据排序：SSTable内部的数据按照Key进行排序，这使得查询操作可以使用二分查找等高效算法，提高查询效率。Key的唯一性：在SSTable中，每个Key都是唯一的，这保证了数据的准确性和一致性。不可变性数据不可修改：一旦数据被写入SSTable，就不能被修改或删除。这种不可变性是LSM-Tree设计的重要特性之一，它避免了磁盘上的随机写操作，提高了写入性能。删除和修改操作：在LSM-Tree中，删除和修改操作并不是直接删除或修改原数据，而是通过追加“墓碑标记”或新数据记录来实现。当SSTable执行合并操作时，这些“删除”和“修改”的数据记录会被真正地从SSTable中删除或替换。

3. 文件结构

SSTable文件是一种高效的磁盘数据结构，它通常包含以下几个部分：

组成部分

描述

DataBlock

存储实际的键值对数据。数据块（Block）是SSTable的基本存储单元，每个Block包含一定数量的键值对。Block的大小通常是可配置的，以适应不同的存储需求和性能要求。

IndexBlock

存储DataBlock的索引信息。索引信息通常包括每个DataBlock的起始位置（偏移量）和长度，以及可能包含的关键键（用于二分查找）。IndexBlock使得可以快速定位到任意Key所在的DataBlock，从而加速查询过程。

FilterBlock（可选）

存储过滤器（如布隆过滤器）相关的数据。布隆过滤器用于快速判断一个Key是否存在于SSTable中，以减少不必要的磁盘读取操作。如果用户没有指定使用过滤器，FilterBlock可能不包含任何内容。

MetaIndexBlock

存储FilterBlock等元数据块的索引信息。MetaIndexBlock使得可以快速定位到FilterBlock等元数据块的位置。

Footer

存储MetaIndexBlock和IndexBlock的索引信息。Footer位于SSTable文件的末尾，用于在打开文件时快速加载索引信息。五、总结

LSM-Tree通过其独特的分层、有序、面向磁盘的设计，为大数据存储系统提供了高效的写入性能和可接受的读取性能。其独特的结构设计和优化策略使得LSM树在处理大量随机写操作时具有显著的性能优势，因此在现代数据存储系统中得到了广泛应用。

参考文档：

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