简述LSM-Tree

简述LSM-Tree LSM-Tree 1. 什么是LSM-Tree

LSM-Tree 即 Log Structrued Merge Tree，这是一种分层有序，硬盘友好的数据结构。核心思想是利用磁盘顺序写性能远高于随机写。

LSM-Tree 并不是一种严格的树结构，而是一种内存+磁盘的多层存储结构。HBase、LevelDB、RocksDB这些 NoSQL 存储都使用了 LSM-Tree。

2. LSM的组成部分 2.1 MemTable

MemTable 是 LSM-Tree 在内存中的数据结构，只用于保存最新的数据，按照 Key 有序地组织这些数据。

LSM-Tree 没有规定用怎样的数据结构实现 MemTable，例如 HBase 使用跳表来保证内存中 Key 的有序性。

存在内存中的数据会因为断电丢失，所以我们通常使用 WAL，即预写日志的方式来保证数据的可靠。

WAL：预写日志，即事务的所有修改在提交之前要先写入 log 文件中

2.2 Immutable MemTable

MemTable 达到一定大小后，会转化为 Immutable MemTable。Immutable MemTable 是将 MemTable 转为磁盘上的 SSTable 的一种中间状态。

转化过程中写操作由新的 MemTable 处理，过程中不阻塞数据更新操作。

2.3 SSTable

SSTable 是有序键值对集合，是 LSM 树在磁盘中的数据结构。它是一种持久化、有序且不可变的键值村存储结构

SSTable 内部包含一系列可配置大小的 Block 块。这些 Block 的 index 会被存储在 SSTable 的尾部，用于帮助快速查找特定的 Block。当一个 SSTable 被打开时，index 表会被加载到内存，然后根据 key 在内存 index 中进行一个二分查找，查到该 key 对应的磁盘的 offset 后，去磁盘把响应的块数据读取出来。

当然，如果内存足够大，可以直接利用 MMAP 的技术把 SSTable 映射到内存中，提供更快的查找。

MemTable 达到一定大小会被 flush 到硬盘中变成 SSTable。在不同的 SSTable 中可能存在相同的 Key 记录。但这样会带来一些问题：

• 冗余存储。对于某个 Key，除了最新的记录，其他记录都是冗余无用的。所以我们需要进行 Compact 操作（合并多个 SSTable），来清除冗余的记录。
• 读取时需要从最新的 SSTable 出发进行查询，最坏情况下药查询完所有的 SSTable。可以通过索引或布隆过滤器来优化查找速度。

3. LSM-Tree读写数据 3.1 LSM-Tree写数据流程

LSM 树中，我们按照下面的步骤处理写数据请求。

1. 当收到写请求，先将数据记录在 WAL Log 中，用作故障恢复。
2. 将数据写入内存的 MemTable 中。为了有序，我们往往用跳表或红黑树实现。
   • 如果是删除，则做墓碑标记
   • 如果是更新，则新记录一条数据。
3. MemTable 达到一定大小后，在内存中冻结，成为不可变的 ImmuTable MemTable。同时也要生成新的 MemTable 来提供服务。
4. 内存中不可变的 MemTable 被 dump 到硬盘上的 SSTable 中，这也称为 Minor Compaction。注意 L0 层的 SSTable 是没有合并的，所以 key 在多个 SSTable 中往往会重叠、冗余。
5. 当每层 SSTable 超过一定大小，就会周期性的进行合并，这也称为 Major Compaction。这个阶段回清除掉荣誉的数据，防止浪费空间。由于 SSTable 都是有序的，可以使用归并排序进行高效合并。

3.2 LSM-Tree读数据流程

1. 当收到读请求，现在内存中查询，查询到就返回。
2. 如果没有查询到，由内存到磁盘，在各级 SSTable 中依次下沉，直到得到结果。

4. LSM-Tree的Compact策略

Compact 是 LSM 树中的关键操作，只有 Compact 的策略合理，才能及时有效地清除冗余的数据。

先介绍以下几个概念：

• 读放大。读取数据时实际读取的数据量大于真正的数据量。例如在不同层次的 Table 中查找。
• 写放大。写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如写入时触发 Compact，导致写入大量数据。
• 空间放大。数据占用的磁盘空间比真正的数据大小要大很多。即冗余存储。

4.1 size-tiered策略

size-tiered 策略保证每层中每个 SSTable 的大小相近，同时限制每一层 SSTable 的数量。

如上图，每层限制有 N 个 SSTable，每层数量达到 N 后，触发 Compact 操作来合并这些 SSTable，放入下一层成为更大的 SSTable

当层数越来越大，单个 SSTable 的大小也会越来越大。该策略会导致空间放大比较严重。对每一层的 SSTable 来说，每个 key 的记录也可能存在多份。只有该层执行 Compact 操作才会消除这些冗余记录。

4.2 leveled策略

leveled 策略限制每一层总文件的大小。

leveld 同样将每一层划分为大小相近的 SSTable。并保证在一层内全局有序。这意味着与一个 Key 在每一层至多只有一条记录，不存在冗余记录。

下面展示 leveled 的 Compact 策略

Ⅰ. L1 总大小超过 L1 本身大小限制。

Ⅱ. LSM 树从 L1 中选择至少一个文件，然后把他和 L2 有交集的部分进行合并。生成的文件放在 L2。

如下图，L1 第二个 SSTable 的 Key 的范围覆盖了 L2 中前三个 SSTable，那么就需要将 L1 中第二个 SSTable 与 L2 中前三个 SSTable 执行 Compact。

Ⅲ. 如果 L2 合并后的大小超过 L2 的限制大小。则重复之前的操作，选至少一个文件然后合并到下一层。

多个不相干的合并可以并发进行

leveled 策略相比 size-tiered 策略来说，每层内的 Key 是有序、不重复的。这样就很好地控制了冗余 Key 的量。

5. 查询优化

查询过程中我们发现，在原始情况下，我们需要遍历所有的 SSTable。我们考虑以下方式，尝试优化查询的效率。

• 压缩。SSTable可以进行压缩，而且不是压缩整个 SSTable。而是根据局部性原理将数据分组。每个分组分别压缩。这样读取数据的时候我们就不需要解压缩整个文件，而是解压缩部分 Group 即可读取。
• 缓存。SSTable 除了进行 Compaction，其他情况下是不可变的。所以我们可以将一次扫描到的 Block 进行缓存，提高下一次检索的效率。
• 索引/布隆过滤器。正常情况下，一次读操作需要读取所有 SSTable，再将结果合并后返回。但是对某些 Key 而言，有些 SSTable 根本不包含对应数据。所以我们可以为每个 SSTable 添加布隆过滤器。来判断当前 SSTable 有没有我们需要的 Key。
• 合并。合并本身肯定可以优化数据的组织情况，提高查询效率。但是也要注意查询是非常消耗 CPU 和磁盘 IO 的操作。一般我们选在业务量不大的凌晨等情况进行合并。

6. LSM-Tree和B-Tree的比较

• LSM-Tree 的写放大问题比 B-Tree 要好一些。因为 B 树写入的页分裂操作实在太消耗磁盘 IO。
• LSM-Tree 可以支持更好的压缩。由于碎片，B-Tree 无法使用某些磁盘空间，而 LSM-Tree 会定期重写来消除碎片。
• LSM_Tree 在执行压缩操作时，很容易发生读写请求等待的问题。而 B-Tree 的响应延迟则更具确定性。
• B-Tree 中的每个键都位于索引中的每个位置，而日志结构的存储引擎可能在不同的段中有相同键的多个副本。如果数据库希望提供严格的事务语义，B-Tree 要更容易实现一些，因为锁可以定义到树中。