LSM树（log-structuredmerge-tree）是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾查询效率。LSM树是很多key-value或者日志数据库所依赖的核心数据结构，比如BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB等。LSM树之所以有效，是基于以下事实：磁盘或内存的顺序读写性能远高于随机读写性能，有时这个差距可以达到三个数量级。这种现象不仅存在于传统的机械硬盘中，对于SSD硬盘也是如此。如下图所示：LSMtree在工作过程中尽量避免随机读写，充分发挥磁盘连续读写的性能优势。SSTableLSM树持久化到硬盘后的结构称为SortedStringsTable（SSTable）。顾名思义，SSTable存储的是排序后的数据（实际上是键值对键排序）。每个SSTable可以包含多个存储数据的文件，称为段，每个段在内部是有序的，但不同段之间没有顺序关系。一旦生成段，它将不再被修改（不可变的）。一个SSTable的例子如下：正如你所看到的，每个段内的数据是按键排序的。下面介绍一下每个段是如何生成的。所有对数据LSM树的写操作都是顺序写的，所以效率非常高。但是，由于外部数据是乱序到达的，如果没有脑子不断的往segment里面写，顺序显然是没法保证的。对此，LSM树会在内存中构建一个有序的数据结构（称为memtable），比如红黑树。每一条新到达的数据都被插入到红黑树中，使数据始终保持有序。当写入的数据量达到一定的阈值时，会触发红黑树的flush操作，一次性将所有排序好的数据写入硬盘（这个过程是连续写入），一个新的segment会生成。之后，红黑树会从头开始下一轮的数据积累过程。读取/查询数据如何从SSTable中查询特定的一条数据？最简单和最直接的方法之一是扫描所有段，直到找到查询的键。通常，您应该从最新的段到最旧的段依次扫描。这是因为越近的数据越容易被用户查询，先扫描最近的数据可以提高平均查询速度。在扫描特定段时，由于段内的数据是有序的，因此可以使用二分查找在O(logn)时间内得到查询结果。但是对于二分查找来说，要么一次性把所有的数据读入内存，要么每次划分都要消耗一次磁盘IO，当段很大时（这种情况在大数据场景中很常见），这两种情况的代价非常高。一个简单的优化策略是在内存中维护一个稀疏索引（sparseindex），其结构如下图所示：每个块开头的一段数据。指数。与之相反的是密集索引，即索引所有的数据，任何一条数据的增删改查都需要索引的更新。两者相比，全索引的查询效率更高，达到了理论极限值O(logn)，但是写入和删除的效率较低，因为每次数据的增删改查都需要IO操作更新索引。常见的关系型数据库，如MySQL，内部使用B-tree作为索引结构，是一种全索引。有了稀疏索引后，可以先在索引表中使用二分查找快速定位某个key位于哪一小块数据，然后只从磁盘中读取这块数据，得到最终的查询结果。此时加载的数据量只是整个segment的一小部分，所以IO开销很小。以上图为例，假设我们要查询dollar对应的值。首先在稀疏索引表中进行二分查找，dollar应该位于dog和downgrade之间，对应的offset为17208~19504。然后去磁盘读取范围内的所有数据，然后再次进行二分查找找到结果，或者判断结果不存在。稀疏索引极大地提高了查询性能，但是有一种极端情况会导致查询性能突然下降：当要查询的结果在SSTable中不存在时，我们将不得不依次扫描所有的段，这就是最糟糕的情况。有一种称为布隆过滤器的数据结构非常适合这个问题。布隆过滤器是一种空间效率很高的算法，可以快速检测数据集中是否存在某条数据。我们只需要在写入每条数据之前在Bloomfilter中注册，查询时就可以判断是否缺失了一条数据。布隆过滤器内部依赖于哈希算法。在检测某条数据是否被看过时，有一定概率出现误报（FalsePositive），但一定不能出现漏报（FalseNegative）。也就是说，当布隆过滤器认为一条数据出现了，那么这条数据很可能已经出现了；但是如果布隆过滤器认为一条数据没有出现过，那么这条数据一定是从来没有出现过。这个特性恰好符合这里的需求，即检查是否有数据缺失。文件合并（Compaction）随着数据的不断积累，SSTable会产生越来越多的Segment，导致查询时扫描文件的IO次数增加，效率下降。因此，需要一种机制来控制段的数量。对此，LSM树会周期性地进行文件合并（compaction）操作，将多个segment合并成一个更大的segment，然后清理旧的segment。由于每个段内的数据是有序的，所以合并过程类似于归并排序，效率很高，只需要O(n)的时间复杂度。上例中，段1和段2中都有key为dog的数据，此时应该以最新的段为准，所以合并后的值为84而不是52，类似于字典/HashMap“覆盖”语义。删除数据了解了LSMtree读写数据的方式，那么如何删除数据呢？如果是在内存中，删除一段数据通常会将其引用指向NULL，那么这段内存就会被回收。但目前的情况是，数据已经存在硬盘中，要从段文件中擦除一段数据，必须覆盖其后的所有内容，成本非常高。LSM树采用的方法是设计一个特殊的标志，称为墓碑（tombstone）。删除一条数据就是将其值设置为墓碑，如下图所示：本例展示了删除段2中的狗后的数据效果。注意此时segment1还保留着dog的旧数据。如果我们查询dog，它应该返回empty而不是52。所以delete操作的本质是覆盖而不是清除一条数据，乍一看不符合常识。tombstone在compact操作的时候会被清除，所以被设置为tombstone的数据在新的segment中将不再存在。LSMtree和Btree比较主流的关系型数据库都是使用B/B+tree作为建立索引的数据结构，因为Btree提供了理论上最高的查询效率O(logn)。但是对查询性能的追求也造成了B树相应的缺点，即每插入或删除一条数据，都需要更新索引，从而产生磁盘IO。这个特性决定了B-tree只适用于读多写少的场景。在频繁写入的情况下，会造成大量的磁盘IO，导致性能骤降。这种应用场景在传统关系型数据库中比较常见。LSMtree避免了频繁写入场景下的磁盘IO开销。虽然它的查询效率达不到理想的O(logn)，但还是很快的，可以接受。所以本质上，LSMtree相当于牺牲了部分查询性能来换取可观的写入性能。这对于键值或日志数据库非常重要。总结LSM树存储引擎的工作原理包括以下几个要点：在写入数据时，首先将数据缓存到内存中的有序树结构中（称为memtable）。同时触发相关结构的更新，例如布隆过滤器、稀疏索引。当memtable累积到足够大时，会一次性写入磁盘，生成内部有序的segment文件。过程是连续写的，所以效率极高。进行查询时，首先检查布隆过滤器。如果布隆过滤器报告数据不存在，只需返回Absent。否则，从最新到最旧依次查询每个段。在查询每个段时??，首先使用二分查找检索对应的稀疏索引，找到数据所在的偏移范围。然后读取磁盘上该范围内的数据，再次进行二分查找，得到结果。对于大量的segment文件，会在后台定时进行compaction操作，将多个文件合并成更大的文件，保证查询效率不衰减。
