关于LSM树
LSM树，即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)。其实它并不属于一个具体的数据结构，它更多是一种数据结构的设计思想。大多NoSQL数据库核心思想都是基于LSM来做的，只是具体的实现不同。所以本来不打算列入该系列，但是有朋友留言了好几次让我讲LSM树，那么就说一下LSM树。
LSM树诞生背景
传统关系型数据库使用btree或一些变体作为存储结构，能高效进行查找。但保存在磁盘中时它也有一个明显的缺陷，那就是逻辑上相离很近但物理却可能相隔很远，这就可能造成大量的磁盘随机读写。随机读写比顺序读写慢很多，为了提升IO性能，我们需要一种能将随机操作变为顺序操作的机制，于是便有了LSM树。LSM树能让我们进行顺序写磁盘，从而大幅提升写操作，作为代价的是牺牲了一些读性能。
关于磁盘IO
磁盘读写时涉及到磁盘上数据查找，地址一般由柱面号、盘面号和块号三者构成。也就是说移动臂先根据柱面号移动到指定柱面，然后根据盘面号确定盘面的磁道，最后根据块号将指定的磁道段移动到磁头下，便可开始读写。
整个过程主要有三部分时间消耗，查找时间(seek time) +等待时间(latency time)+传输时间(transmission time) 。分别表示定位柱面的耗时、将块号指定磁道段移到磁头的耗时、将数据传到内存的耗时。整个磁盘IO最耗时的地方在查找时间，所以减少查找时间能大幅提升性能。
LSM树原理
LSM树由两个或以上的存储结构组成，比如在论文中为了方便说明使用了最简单的两个存储结构。一个存储结构常驻内存中，称为C0 tree，具体可以是任何方便健值查找的数据结构，比如红黑树、map之类，甚至可以是跳表。另外一个存储结构常驻在硬盘中，称为C1 tree，具体结构类似B树。C1所有节点都是100%满的，节点的大小为磁盘块大小。
image.png
插入步骤
大体思路是：插入一条新纪录时，首先在日志文件中插入操作日志，以便后面恢复使用，日志是以append形式插入，所以速度非常快；将新纪录的索引插入到C0中，这里在内存中完成，不涉及磁盘IO操作；当C0大小达到某一阈值时或者每隔一段时间，将C0中记录滚动合并到磁盘C1中；对于多个存储结构的情况，当C1体量越来越大就向C2合并，以此类推，一直往上合并Ck。
image
合并步骤
合并过程中会使用两个块：emptying block和filling block。
- 从C1中读取未合并叶子节点，放置内存中的emptying block中。
- 从小到大找C0中的节点，与emptying block进行合并排序，合并结果保存到filling block中，并将C0对应的节点删除。
- 不断执行第2步操作，合并排序结果不断填入filling block中，当其满了则将其追加到磁盘的新位置上，注意是追加而不是改变原来的节点。合并期间如故宫emptying block使用完了则再从C1中读取未合并的叶子节点。
- C0和C1所有叶子节点都按以上合并完成后即完成一次合并。
关于优化措施
本文用图阐述LSM的基本原理，但实际项目中其实有很多优化策略，而且有很多针对LSM树优化的paper。比如使用布隆过滤器快速判断key是否存在，还有做一些额外的索引以帮助更快找到记录等等。
插入操作
向LSM树中插入 A E L R U ，首先会插入到内存中的C0树上，这里使用AVL树，插入“A”，先项磁盘日志文件追加记录，然后再插入C0，
image
插入“E”，同样先追加日志再写内存，
image
继续插入“L”，旋转后如下，
image
插入“R”“U”，旋转后最终如下。
image
假设此时触发合并，则因为C1还没有树，所以emptying block为空，直接从C0树中依次找最小的节点。filling block长度为4，这里假设磁盘块大小为4。
开始找最小的节点，并放到filling block中，
image
继续找第二个节点，
image
以此类推，填满filling block，
image
开始写入磁盘，C1树，
image
继续插入 B F N T ，先分别写日志，然后插入到内存的C0树中，
image
假如此时进行合并，先加载C1的最左边叶子节点到emptying block，
image
接着对C0树的节点和emptying block进行合并排序，首先是“A”进入filling block，
image
然后是“B”，
image
合并排序最终结果为，
image
将filling block追加到磁盘的新位置，将原来的节点删除掉，
image
继续合并排序，再次填满filling block，
image
将filling block追加到磁盘的新位置，上一层的节点也要以磁盘块（或多个磁盘块）大小写入，尽量避开随机写。另外由于合并过程可能会导致上层节点的更新，可以暂时保存在内存，后面在适当时机写入。
image
查找操作
查找总体思想是先找内存的C0树，找不到则找磁盘的C1树，然后是C2树，以此类推。
假如要找“B”，先找C0树，没找到。
image
接着找C1树，从根节点开始，
image
找到“B”。
image
删除操作
删除操作为了能快速执行，主要是通过标记来实现，在内存中将要删除的记录标记一下，后面异步执行合并时将相应记录删除。
比如要删除“U”，假设标为#的表示删除，则C0树的“U”节点变为，
image
而如果C0树不存在的记录，则在C0树中生成一个节点，并标为#，查找时就能再内存中得知该记录已被删除，无需去磁盘找了。比如要删除“B”，那么没有必要去磁盘执行删除操作，直接在C0树中插入一个“B”节点，并标为#。
image
网友评论