1. 什么是LSM Tree？
- 十多年前，谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文，分别是GFS(2003年)，MapReduce（2004年），BigTable（2006年），为开源界在大数据领域带来了无数的灵感，其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式，这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。
- 在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下，我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL，比如Hbase，Cassandra，Leveldb，RocksDB等等，这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库，后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。
- 而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性，就是其底层使用的数据结构，都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的，也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。
- LSM Tree 的全名是 Log Structured Merge Tree；
- 顾名思义，LSM Tree是一种采用了日志追加写方式，有一定的结构，且会合并的树；
- LSM Tree的核心特点是：是一种分层，有序，面向磁盘的数据结构，其核心思想是充分利用磁盘批量的顺序写性能要远比随机写性能高出很多。
2. LSM Tree 的思想
- LSM思想非常朴素，就是将对数据的更改hold在内存中，达到指定的threadhold后将该批更改批量写入到磁盘，在批量写入的过程中跟已经存在的数据做rolling merge。
- 读的时候需要merge disk上的数据和memory中的修改数据，这显然降低了读的性能。
- 写入远大于读取的时候，LSM是个很好的选择。
- 优化了写，没有显著降低读，因为大部分时候我们都是要求读最新的数据，而最新的数据很可能还在内存里面，即使不在内存里面，只要不是那些更新特别频繁的数据，其I/O次数也是有限的。
- 所以LSM-Tree比较适合的应用场景是：insert数据量大，读数据量和update数据量不高且读一般针对最新数据。
- 内存的高效性是 LSM Tree 的结构基础，我们在访问数据的时候速度肯定是内存大于磁盘的，这样的话为什么不全用内存呢？原因大家自己考虑下就行了，所以权衡下来还是需要用硬盘的，那么为了实现数据的快速插入和查询，存储应该怎么设计呢？要使一个表对查询的响应比较快，那么最主要的手段就是索引，但是索引多了就会影响数据插入的速度，这也是一种平衡，下面我们将分析lsm，看看它是设计了个完美的解决方案吗？
- LSM Tree 解决的问题：减少频繁的插入、修改、删除数据操作所需要的磁盘I/O次数；
3. LSM Tree 的实现
- 提到LSM-Tree这种结构，就得提一下LevelDB这个存储引擎。如果说Bigtable是分布式闭源的一个高性能的KV系统，那么LevelDB就是这个KV系统开源的单机版实现，最为重要的是LevelDB是由Bigtable的原作者 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 共同完成，可以说高度复刻了Bigtable 论文中对于其实现的描述。
- 在LSM-Tree里面，核心的数据结构就是SSTable，全称是Sorted String Table，SSTable的概念其实也是来自于 Google 的 Bigtable 论文，论文中对 SSTable 的描述如下：
An SSTable provides a persistent, ordered immutable map from keys to values, where both keys and values are arbitrary byte strings. Operations are provided to look up the value associated with a specified key, and to iterate over all key/value pairs in a specified key range. Internally, each SSTable contains a sequence of blocks (typically each block is 64KB in size, but this is configurable). A block index (stored at the end of the SSTable) is used to locate blocks; the index is loaded into memory when the SSTable is opened. A lookup can be performed with a single disk seek: we first find the appropriate block by performing a binary search in the in-memory index, and then reading the appropriate block from disk. Optionally, an SSTable can be completely mapped into memory, which allows us to perform lookups and scans without touching disk.
SSTable是一种拥有持久化，有序且不可变的的键值存储结构，它的key和value都是任意的字节数组，并且了提供了按指定key查找和指定范围的key区间迭代遍历的功能。SSTable内部包含了一系列可配置大小的Block块，典型的大小是64KB，关于这些Block块的index存储在SSTable的尾部，用于帮助快速查找特定的Block。当一个SSTable被打开的时候，index会被加载到内存，然后根据key在内存index里面进行一个二分查找，查到该key对应的磁盘的offset之后，然后去磁盘把响应的块数据读取出来。当然如果内存足够大的话，可以直接把SSTable直接通过MMap的技术映射到内存中，从而提供更快的查找。
3. 在LSM-Tree里，SSTable有一份在内存里面，其他的多级在磁盘上，如下图是一份完整的LSM-Tree图示：
3.1. LSM Tree 数据结构详解
3.1.1. MemTable
1.MemTable是在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据，会按照Key有序地组织这些数据，LSM Tree 对于具体如何组织有序地组织数据并没有明确的数据结构定义，例如Hbase使跳跃表来保证内存中key的有序。
2.因为数据暂时保存在内存中，内存并不是可靠存储，如果断电会丢失数据，因此通常会通过WAL(Write-ahead logging，预写式日志)的方式来保证数据的可靠性。
3.1.2. Immutable MemTable
1.当 MemTable达到一定大小后，会转化成Immutable MemTable。Immutable MemTable是将转MemTable变为SSTable的一种中间状态。
2.写操作由新的MemTable处理，在转存过程中不阻塞数据更新操作。
3.1.3 SSTable(Sorted String Table)
- 有序键值对集合，是LSM Tree组在磁盘中的数据结构。
- 为了加快SSTable的读取，可以通过建立key的索引以及布隆过滤器来加快key的查找。
3.2. LSM Tree 写入数据
- 当收到一个写请求时，会先把该条数据记录在WAL Log里面，用作故障恢复。
- 当写完WAL Log后，会把该条数据写入内存的SSTable里面（删除是墓碑标记，更新是新记录一条的数据），也称Memtable。注意为了维持有序性，在内存里面可以采用红黑树或者跳跃表相关的数据结构。
- 当Memtable超过一定的大小后，会在内存里面冻结，变成不可变的Memtable，同时为了不阻塞写操作需要新生成一个Memtable继续提供服务。
- 把内存里面不可变的Memtable给dump到硬盘上的SSTable层中，此步骤也称为Minor Compaction，这里需要注意在L0层的SSTable是没有进行合并的，所以这里的key range在多个SSTable中可能会出现重叠，在层数大于0层之后的SSTable，不存在重叠key。
- 当每层的磁盘上的SSTable的体积超过一定的大小或者个数，也会周期的进行合并。此步骤也称为Major Compaction，这个阶段会真正地清除掉被标记删除掉的数据以及多版本数据的合并，避免浪费空间，注意由于SSTable都是有序的，我们可以直接采用merge sort进行高效合并。
3.3. LSM Tree 读取数据
- 当收到一个读请求的时候，会直接先在内存里面查询，如果查询到就返回。
- 如果没有查询到就会依次下沉，知道把所有的Level层查询一遍得到最终结果。
3.4. LSM Tree 读取数据优化
思考读取数据步骤，我们会发现如果SSTable的分层越多，那么最坏的情况下要把所有的分层扫描一遍，对于这种情况肯定是需要优化的，如何优化？在 Bigtable 论文中提出了几种方式：
1.压缩
SSTable 是可以启用压缩功能的，并且这种压缩不是将整个 SSTable 一起压缩，而是根据 locality 将数据分组，每个组分别压缩，这样的好处当读取数据的时候，我们不需要解压缩整个文件而是解压缩部分 Group 就可以读取。
2.缓存
因为SSTable在写入磁盘后，除了Compaction之外，是不会变化的，所以我可以将Scan的Block进行缓存，从而提高检索的效率。
3.索引，Bloom filters
正常情况下，一个读操作是需要读取所有的 SSTable 将结果合并后返回的，但是对于某些 key 而言，有些 SSTable 是根本不包含对应数据的，因此，我们可以对每一个 SSTable 添加 Bloom Filter，因为布隆过滤器在判断一个SSTable不存在某个key的时候，那么就一定不会存在，利用这个特性可以减少不必要的磁盘扫描。
4.合并
这个在前面的写入流程中已经介绍过，通过定期合并瘦身， 可以有效地清除无效数据，缩短读取路径，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。
最后有的同学可能会问道，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？ 这个问题其实很容易解答，单条写的性能肯定没有批量写来的块，这个原理其实在Kafka里面也是一样的，虽然kafka给我们的感觉是写入后就落地，但其实并不是，本身是可以根据条数或者时间比如200ms刷入磁盘一次，这样能大大提升写入效率。此外在LSM中，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。
3.5. 日志式追加写
这里需要关注一个重点，LSM Tree 会将所有的数据插入、修改、删除等操作记录（注意是操作记录）保存在内存之中，当此类操作达到一定的数据量后，再批量地顺序写入到磁盘当中。这与B+ Tree 不同，B+ Tree 数据的更新会直接在原数据所在处修改对应的值，但是LSM Tree 的数据更新是日志式的，当一条数据更新是直接append一条更新记录完成的。这样设计的目的就是为了顺序写，不断地将Immutable MemTable flush到持久化存储即可，而不用去修改之前的SSTable中的key，保证了顺序写。
因此当MemTable达到一定大小flush到持久化存储变成SSTable后，在不同的SSTable中，可能存在相同Key的记录，当然最新的那条记录才是准确的。这样设计的虽然大大提高了写性能，但同时也会带来一些问题：
1）冗余存储，对于某个key，实际上除了最新的那条记录外，其他的记录都是冗余无用的，但是仍然占用了存储空间。因此需要进行Compact操作(合并多个SSTable)来清除冗余的记录。
2）读取时需要从最新的倒着查询，直到找到某个key的记录。最坏情况需要查询完所有的SSTable，这里可以通过前面提到的索引/布隆过滤器来优化查找速度。
3.6. LSM Tree 的Compact策略
从上面可以看出，Compact操作是十分关键的操作，否则SSTable数量会不断膨胀。在Compact策略上，主要介绍两种基本策略：size-tiered和leveled。
不过在介绍这两种策略之前，先介绍三个比较重要的概念，事实上不同的策略就是围绕这三个概念之间做出权衡和取舍。
1）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LSM树中需要先在MemTable查看当前key是否存在，不存在继续从SSTable中寻找。
2）写放大：写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作，导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。
3）空间放大：数据实际占用的磁盘空间比数据的真正大小更多。上面提到的冗余存储，对于一个key来说，只有最新的那条记录是有效的，而之前的记录都是可以被清理回收的。
3.6.1. size-tiered 策略
1.size-tiered策略保证每层SSTable的大小相近，同时限制每一层SSTable的数量。如上图，每层限制SSTable为N，当每层SSTable达到N后，则触发Compact操作合并这些SSTable，并将合并后的结果写入到下一层成为一个更大的sstable。
2.由此可以看出，当层数达到一定数量时，最底层的单个SSTable的大小会变得非常大。并且size-tiered策略会导致空间放大比较严重。即使对于同一层的SSTable，每个key的记录是可能存在多份的，只有当该层的SSTable执行compact操作才会消除这些key的冗余记录。
3.6.2. leveled策略
1.leveled策略也是采用分层的思想，每一层限制总文件的大小。
2.但是跟size-tiered策略不同的是，leveled会将每一层切分成多个大小相近的SSTable。这些SSTable是这一层是全局有序的，意味着一个key在每一层至多只有1条记录，不存在冗余记录。之所以可以保证全局有序，是因为合并策略和size-tiered不同，接下来会详细提到。
每一层的SSTable是全局有序的。
假设存在以下这样的场景:
- L1的总大小超过L1本身大小限制：
- 此时会从L1中选择至少一个文件，然后把它跟L2有交集的部分(非常关键)进行合并。生成的文件会放在L2:
如上图所示，此时L1第二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操作。
3.如果L2合并后的结果仍旧超出L2的阈值大小，需要重复之前的操作 —— 选至少一个文件然后把它合并到下一层:
需要注意的是，多个不相干的合并是可以并发进行的：
leveled策略相较于size-tiered策略来说，每层内key是不会重复的，即使是最坏的情况，除开最底层外，其余层都是重复key，按照相邻层大小比例为10来算，冗余占比也很小。因此空间放大问题得到缓解。但是写放大问题会更加突出。举一个最坏场景，如果LevelN层某个SSTable的key的范围跨度非常大，覆盖了LevelN+1层所有key的范围，那么进行Compact时将涉及LevelN+1层的全部数据。
4. B+ Tree 与 LSM Tree
传统关系型数据采用的底层数据结构是B+树，那么同样是面向磁盘存储的数据结构LSM-Tree相比B+树有什么异同之处呢？
LSM-Tree的设计思路是，将数据拆分为几百M大小的Segments，并是顺序写入。
B+Tree则是将数据拆分为固定大小的Block或Page, 一般是4KB大小，和磁盘一个扇区的大小对应，Page是读写的最小单位。
在数据的更新和删除方面，B+Tree可以做到原地更新和删除，这种方式对数据库事务支持更加友好，因为一个key只会出现一个Page页里面，但由于LSM-Tree只能追加写，并且在L0层key的range会重叠，所以对事务支持较弱，只能在Segment Compaction的时候进行真正地更新和删除。
因此LSM-Tree的优点是支持高吞吐地写，可认为是O(1)，这个特点在分布式系统上更为看重，当然针对读取普通的LSM-Tree结构，读取是O(N)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。
而B+ Tree的优点是支持高效地读，稳定的O(logN)，但是在大规模的写请求下（复杂度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。
还有一点需要提到的是基于LSM-Tree分层存储能够做到写的高吞吐，带来的副作用是整个系统必须频繁的进行compaction，写入量越大，Compaction的过程越频繁。而compaction是一个compare & merge的过程，非常消耗CPU和存储IO，在高吞吐地写入情形下，大量的compaction操作占用大量系统资源，必然带来整个系统性能断崖式下跌，对应用系统产生巨大影响，当然我们可以禁用自动Major Compaction，在每天系统低峰期定期触发合并，来避免这个问题。
阿里为了优化这个问题，在X-DB引入了异构硬件设备FPGA来代替CPU完成compaction操作，使系统整体性能维持在高水位并避免抖动，是存储引擎得以服务业务苛刻要求的关键。
