一 背景
本来想写点B+树的，不过B+树因为用在Mysql等关系型数据库中，大家都比较了解了，而LSM树这种索引设计思路主要用在NoSql中，如果没有接触过NoSQL数据库的朋友可能了解不多，就开一篇介绍下，参考了不少的文章和资料。
LSM树是Log Structured Merge Trees的简称（这里面的日志，不一定是指我们程序的日志，也是指一类以时间为其中维度的大批量的树）。在NoSQL数据库中有广泛的应用（比如LevelDB和HBASE等）。严格来讲并不是一种索引结构，是一种索引设计的整体架构性的东西。B+树作为关系型数据库常用的索引存储结构，本身挺优秀的，支持范围查询，随机访问，增删改查都支持的不错，只是如果在修改的时候，B+树的聚簇索引数据是存在叶子节点的，需要磁盘的随机读写，随机写的性能不够好。磁盘的随机读写的性能不好，顺序读写的性能可以达到和内存一个数量级别，对此的优化很容易想到采用批量顺序写替代磁盘的随机写。
LSM树适合的场景是写入的量很大，查询的量比较小，而且查询查询近期的数据，老的数据一般很少查询的场景，比较适合用LSM树。
二 LSM树的关键思想
Log Structured 采用日志追加的方式,而不是采用随机写,追加采用顺序写,所以性能好。另一个重要的思想是Merge Trees , 数据写入的时候,先写入到内存的树中,可以是红黑树,也可能是B+树,有的采用跳表的内存数据结构。
当内存中的树大小达到一定规模后，将内存中的树和磁盘中的树进行合并，这就是合并树的来源。数据开始写入到内存的时候，如果突然断电，或者系统异常，会导致数据丢失，为了防止数据丢失，采用WAL(Write Ahead Log 预写日志技术）将数据第一时间写入到磁盘文件中，由于是顺序写，所以性能上不用担心。在发生异常的时候，可以通过WAL文件进行数据恢复。
RocksDB中的LSM组成
如上图所示，LSM树，整体由内存部分数据结构和磁盘上的两类文件组成。
内存中的数据结构为memtable和immutable Memtable两部分组成，前一个可读可写，后一个是只读的，它们两是一样的数据结构。immutable Memtable 由于是只读的，可以在刷入到磁盘的时候不用加锁，提升性能。那么数据是如何读写的那？
写数据：
- 写请求来之后，写入到WAL中和内存的memtable中，memtable可以是红黑树或跳表等。
- 如果memtable满了，就新申请内存构建一个新的memtable，且将原来的memtable转为只读的
immutable memtable，适当时机刷到磁盘中，保存为一个SStable文件。 - 刷新到磁盘之后，就可以对WAL日志进行截断，这样防止WAL日志的无限扩大的问题。
-
immutable memtable保存到磁盘中，如果直接和磁盘上的文件进行合并，因为内存中的数据少，磁盘中的很大，合并的数据很少，却占用了大量的IO磁盘，这肯定不行。所以像LevelDB采用延迟合并的方式，每层满了之后，都会和下一层进行滚动合并。
读数据：
- 读数据的时候，先从内存中的memtable中读取。
- 如果没有，则到
immutable memtable中读取。 - 如果仍然未查询到数据，则到缓存中读取，缓存里面包括数据缓存和索引缓存。
- 如果仍然没有找到，则从
Level 0层开始查找，由于Level 0层的SSTable没有合并，所以数据是有重合的，所以每个SSTable都需要查找，Level 0层的只有4MB（level DB）中，所以也比较快。 - 如果Level 0 层，没有找到数据，则下沉到下一层
Level 1层继续查找，一层以及以后层次SSTABLE文件是不重合的，所以可以通过快速定位到SSTable文件中，进行查找，找到了或所有的层都查找完毕后返回。
三 SSTable
SSTable 即Sorted String Table ，听着蛮高大上，其实就是排序的有序键值对集合，是存储在文件中的结构。
我们保存哈希表为磁盘文件中，为了提升查询速度，一般还保存一个索引文件，保存key和offset的位置，通过key快速获得offset，再打开文件，直接定位到offset位置。
哈希表持久化
但是哈希表没有顺序的，访问不同的key时候需要随机的磁盘访问，而且哈希表冲突的时候，需要复杂的处理逻辑，还无法支持范围查询。
简单改变下，我们按照key-value对的顺序按键排序，这种格式称为排序字符串表即SSTable。
LevelDB 的SSTable存储格式
此结构将数据部分和索引部分分离，在查询的时候，不需要将整个SSTable文件都读入到内存中。而是先读入索引部分，可以通过布隆过滤，快速判断要查的key是否存在，如果不存在，就不用再读数据部分了。
索引部分的Index Block记录采用key:offset:size形式，key为每个Data Block 最小的key，offset记录Data Block的起始位置，size为每个Data Block的大小。每个Data Block采用顺序存储的方式，我们可以方便进行二分查找。
四 索引加速
如果每次都从 SSTable 中加载数据都需要从磁盘读取数据，性能比较差。所以LevelDB中设计了内存的缓存区。缓存区包括两个部分,一部分为最近使用的Index Block，另一个部分为Data Block，这样如果我们搜索的索引和数据都在内存中，就不用从磁盘中读取，提升了查询性能。
五 Level中SSTable合并
首先为什么需要SSTable合并那，那是因为，随着数据的增大，写的SSTable文件越来越多，而且随着对key的更新和删除，这种需要删除的数据越来越多，为了减少文件数量和清理无效数据，就需要进行compact，即将多个SSTable文件合并成一个SSTable文件。
SSTable 按照分层滚动合并的方式，Level DB 的Level 0层最多只能保存4个SSTable,当Level 0层满了之后，我们就将它们进行多路归并，合并后的文件就是Level 1层的有序SSTable文件,
除Level 0 层，SSTable层的key的范围是不交叉的，这样查询的时候，就可以通过二分查找的方式进行快速查找了。Level 1 层的SSTable 就会从Level 1 层中轮询的方式选择一个SSTable去和Level 2 层在此SSTable 的key 范围内的SSTable进行文件合并，为了防止合并的占用的IO比较多，所以在生成SSTable的会判断此文件和下一层多少个SSTable有key的重合，如果超过10个就停止写入，生成新的SSTable 文件。这样每次合并SSTable文件消耗的IO也不至于太多。
SSTable合并
合并的过程中，老的SSTable文件，是不能删除的，所以就会同时存在老的SSTable文件和新的SSTable文件，导致同一份数据因为被compaction，数据最多可能膨胀到原来的2倍。
不过数据会膨胀，由于在compaction过程中，有可能同一份数据不断随着compaction过程向更高层重复写入，有多少层有可能就写入多少次，IO几倍量的增加。
六 参考
《核心索引20讲》 陈东
《数据密集型应用系统设计》 Martin Leppmann
七 诗词欣赏
我宁愿瞄准星星，
却击不中他们；
也不愿没有目标；
我宁愿去追逐目标，
却得不到它，
也不愿不曾追逐，
我宁愿去尝试却失败，
也不愿不曾尝试。
我不想活着的每一天
都在幻想如果我当初付出了更多努力
现在会怎样？
我会去放手追逐、
无论刀山火海，
我会去追逐我的命运！
你不能朝着你的梦想漫步，
你不能朝着梦想行走，
你要向它狂奔！
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