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在 数据库，你必须掌握这8种数据结构！这篇文章中，我们提到了 LSM-Tree 是现代数据库中必不可少的一个数据结构，那么，LSM-Tree 是什么？它是如何工作的？又有什么用途？今天我们就来一一解答。

一、什么是 LSM-Tree？ 

LSM-Tree：Log-Structured Merge Tree，翻译成中文是：日志结构合并树。其思想源于论文《The Log-Structured Merge Tree》，论文链接：www.cs.umb.edu/~poneil/lsm… LSM-Tree 的思路是将索引树结构拆成一大一小两棵树，小的索引树 C0 tree 存储在内存， 大的索引树 C1 tree 存储在磁盘，它们共同维护一个有序的 key空间。如下图：

但是，随着业务的快速发展，LSM-Tree 也在发生着变化，现代 LSM-tree 包含了三个部分：memtable、immutable memtable、SSTable，前两个位于内存，最后一个位于磁盘中。如图下：

不过，早期的 LSM-Tree 和现代的 LSM-Tree 的核心思想是一样：充分利用了磁盘批量顺序写的速度要远比随机写性能高出很多，再加上内存 + 磁盘多层合并，大大提升了读写性能。

从 LSM-Tree 的发展，我们可以看出，LSM-Tree 俨然已经从最开始的搜索树发展成了一种多层级的读写流程，不再是一棵树了。

二、LSM-Tree 工作原理 

LSM-tree 核心是将写入操作与合并操作分离，通过将数据写入日志文件和内存缓存，然后定期进行合并操作来提高写入和查询的性能。下面就来看一下 LSM-Tree 的工作原理：

1. 写入操作：
2. • 写入日志文件（Write-Ahead Log, WAL）：当有新的 key-value需要写入时，首先将其追加到顺序写的日志文件中。这个操作称为预写日志（Write-Ahead Logging），它可以确保数据的持久性和一致性。
   • 写入内存缓存（Memtable）：同时将新的 key-value写入内存中的数据结构，通常是跳表或红黑树等有序数据结构。内存缓存可以快速响应读取操作，并且具有较高的写入性能。
3. 合并操作：
4. • 内存与磁盘的合并（Memtable to SSTable）：当内存缓存达到一定大小或者其他触发条件满足时，将内存缓存中的 key-value写入到磁盘上的 SSTable 文件中，通常以一种有序的方式进行存储。
   • SSTable的合并：定期或根据其他策略执行 SSTable文件的合并操作。合并操作将多个 SSTable文件进行合并，消除重复的 key和删除的 key，并生成新的 SSTable文件。合并操作可以基于时间、文件大小或其他条件进行触发和控制。
5. 查询操作：
6. • 内存缓存查询：首先在内存缓存中查找 key-value，由于内存缓存是有序的，可以快速定位。
   • 磁盘上的SSTable查询：如果在内存缓存中未找到，则依次在磁盘上的 SSTable文件中进行查找，通常采用二分查找等算法进行快速定位和检索。

为了更好地理解 LSM-Tree 原理，这里以 LevelDB 的 LSM-Tree 为例来进行讲解：

如上 LSM-Tree 的示意图，LSM-Tree 是一个多层结构，自上而下存储的数据越来越多。最上层位于内存中，存储的是最近写入的 key-value 数据。接下来的 Level-0~Level-N 位于磁盘中，每一层都按照 key的字典顺序进行排序。

写入阶段：

假设有一个 put name=java 的操作，该操作首先会写入磁盘的 WAL（Write Ahead Log，预写 Log）日志中，用于故障恢复。

然后，将 name=java写入到内存的 memtable 中并且回复用户写入成功，此过程并不会判断 name这个 key 是否存在。

到此，put name=java 这个 write过程就完成了。

说明：WAL 主要是用于故障恢复，如果出现系统宕机，导致内存中来不及写入磁盘，可以从 WAL 中进行数据恢复，确保了数据写入的可靠性。比如：MySQL 的Binlog 等，就利用了 WAL预写log功能。

合并操作：

因为内存是有限的，所以当数据总量超出 memtable 的阈值后，memtable 就会被转换为 immutable memtable（只读的 memtable），然后再创建一个空的 memtable 继续写入数据。使用 immutable memtable，避免了将 memtable 中的内容拷贝到磁盘时阻塞了写操作。

另外，随着内存 memtable 拷贝到磁盘 SSTable 中的数据越来越多，SSTable的读写性能也会受影响，因此需要按照一定的策略，将多个 SSTable 文件（segment）进行合并，消除重复键、删除键以及更新过期键，并生成新的 SSTable文件。

查询操作：

比如查询name=java，首先查询 memtable 区域，如果不存在，再查询 immutable memtable 区域，同理，依次从 L0 层的 SSTable 文件开始，逐层遍历，如果能查询到则返回 value，否则返回空。因为 L0 ~ LN key是有序的，所以可以使用二分查找法进行快速定位。

**LSM-Tree 的写入功能是不是很像下面的多层喷泉模型，当上一层满了，就会溢出 **（合并） 到下一层，同理，查询功能也是如此，上层查不到就到下一层查找，直到找到 value 或者返回空。

三、LSM-Tree 的 三大组件 

****在 LSM-Tree 的原理分析中，我们提到了memtable、immutable memtable、SSTable ，因此，我们来重点聊聊这 3个组件。

memtable

memtable 是内存中的数据结构，存储近期更新的记录值，因此可以采用一些有序集合来存储，比如跳表、红黑树都是非常不错的选择，整体来说，memtable 相对比较简单，采用的数据结构也比较常见。

immutable memtable

immutable memtable，可以理解成不可变表。它是因 memtable 存储容量达到阈值后转变而来，所以采用的数据结构和 memtable 一样。引入 immutable memtable 的原因是可以有效避免 memtable 的读写冲突竞争，从而避免阻塞，提高系统性能。

SSTable

SSTable 是 LSM-Tree 的核心，主要是用于数据在磁盘上的持久化存储，存储一些按照 key 有序排列的键值对组成的 segment。另外，为了加快查询速度，通常需要给 SSTable 创建索引，索引存储在 SSTable的尾部，用于帮助快速查找特定的 segment，结构示意图如下：

数据存 储： 因为内存中的数据是有序的，所以将内存中的数据拷贝到磁盘的最快的方式就是顺序写，因此可以把 immutable memtable中一批key-value 数据直接拷贝到 SSTable，而这一批 key-velue数据，在 SSTable中称为一个segment，segment 会一段一段往后叠加。检索数据时，按照segment序号从后往前查找，如下图所示：

随着数据的增多，segment也会越来越多，显然在一个 SSTable 中存放太多的segment 是不合理的，同时存在不同的 segment 中可能存在相同的key，该如何处理呢？

压缩数据： 当 segment越来越多，势必造成读写性能下降，因此需要把多个 segment压缩成一个 segment，并且合并相同的 key，如下图，可以将多个 segment合并成一个 segment，这样segment就不会无限膨胀，另外，对应相同的key，总是用最新的 value去覆盖最老的 value。****

了解完数据存储、数据压缩，数据检索后，如何删除数据呢？

删除数据： 在 LevelDB 的 LSM-Tree中，删除数据并不会立马做物理删除，而且给数据打一个特殊的删除标，在 LSM-Tree里面叫做 tombstone（墓碑），查询数据时，如果最先查到打了 tombstone 标的数据，就代表数据已经删除了（做数据的物理删除是在 segment 做合并压缩时）。如下示意图：

四、LSM-Tree 优缺点 

优点： 具有较高的写入性能和压缩存储，适用于写多读少或写入速度较快的场景。通过将写入操作集中在内存和顺序写的日志文件中，可以获得较高的写入吞吐量。查询性能也较好，通过内存缓存和有序的SSTable文件，可以快速定位和检索键值对。

缺点： 读放大。如读取操作可能需要扫描多个 SSTable文件，导致查询性能不如B-tree 等结构稳定。此外，合并操作可能会引起较长的停顿时间，对于实时性要求较高的系统可能会有影响。为了解决这些问题，LSM树引入了一些优化技术，如布隆过滤器和层级结构。

布隆过滤器（Bloom Filter）：LSM-Tree 中的每个 SSTable文件可以关联一个布隆过滤器。布隆过滤器是一种高效的概率型数据结构，用于快速判断某个键是否存在于SSTable文件中，从而避免不必要的磁盘访问。布隆过滤器可以在非常低的误判率下，快速准确地判断某个键是否可能存在于SSTable文件中。

层级结构：LSM-Tree 通常包含多个层级，如 Level-0、Level-1、Level-2等。Level-0是内存缓存和日志文件，Level-1及以上是磁盘上的SSTable文件。较小的层级（如Level-0）通常用于高频的写入操作，较大的层级（如Level-1及以上）用于存储稳定的数据。通过层级结构，可以减少查询时需要扫描的SSTable文件数量，提高读取性能。

压缩和合并策略：LSM树可以采用不同的压缩算法和合并策略来优化存储和性能。例如，可以使用压缩算法对SSTable文件进行压缩，减少磁盘占用空间。合并策略可以根据不同的触发条件和优先级，灵活地控制合并操作的频率和规模，以平衡写入性能和查询性能。

五、LSM-Tree 有什么用途？ 

1. 分布数据库：LSM-Tree 被广泛用于分布式数据库系统，如Hbase、Apache Cassandra、LevelDB/RocksDB 等等。这些 NoSQL 都是使用 LSM-Tree来处理大规模的分布式数据存储和查询，以提供高吞吐量和低延迟的数据访问。
2. 日志存储：由于LSM-Tree对写入操作具有高效的支持，它在日志存储场景中表现出色。例如，用于处理日志数据的系统，如ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈，可以使用LSM-Tree来快速地写入和检索大量的日志事件。
3. 高速缓存：LSM-Tree可用于实现高速缓存系统，以提供快速的数据访问和响应时间。它适用于需要处理大量数据并且对读取操作具有较高要求的场景，例如内存数据库或者缓存层。
4. 分布式文件系统：一些分布式文件系统，如Hadoop的HDFS和Google的GFS，使用LSM-Tree来管理文件系统的元数据，例如文件和目录信息。这样可以提供高效的元数据访问和更新操作。
5. 时间序列数据：由于LSM-Tree对写入操作的高效支持和时间序列数据的特性相符，它在时间序列数据存储和分析中被广泛使用。这包括物联网（IoT）应用、日志分析、金融数据等领域。

六、总结

LSM-Tree：Log-Structured Merge Tree，翻译成中文是：日志结构合并树;

早期 LSM-Tree 的思路是将索引树结构拆成一大一小两棵树，小的索引树 C0 tree 存储在内存， 大的索引树 C1 tree 存储在磁盘，它们共同维护一个有序的 key空间；

现代 LSM-tree 包含了三个部分：memtable、immutable memtable、SSTable，前两个位于内存，最后一个位于磁盘中；

memtable、immutable memtable 可以使用一些常用的有序集合，比如：跳表，红黑树，SSTable 是 LSM-Tree 的核心部分，内部存储有序的 segment 数据;

LSM-Tree 有着广泛的使用，其具有代表意义的就是使用在 NoSQL LevelDB/RocksDB 和 Apache Cassandra、Hbase中；

LSM-Tree 是为 NoSQL 存储系统而生，不同的 NoSQL 产品对LSM-Tree的实现略有差异，但其核心一样，可以借助多层喷泉的模型去理解 LSM-Tree；

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