LSM Tree(Log Structured Merge Trees)数据组织方式被应用于多种数据库，如LevelDB、HBase、Cassandra等，下面我们从为什么使用LSM tree、LSM tree的实现思路两方面介绍这种存储组织结构，完成对LSM tree的初步了解。

 

存储背景回顾

LSM tree相较B+树或其他索引存储实现方式，提供了更好的写性能。究其原因，我们先回顾磁盘相关的一点背景知识。

 

顺序操作磁盘的性能，较随机读写磁盘的性能高很多，我们实现数据库时，也是围绕磁盘的这点特性进行设计与优化。如果让写性能最优，最佳的实现方式就是日志型(Log/Journal)数据库，其以追加(Append)的方式写磁盘文件。

 

有得即有舍，万事万物存在权衡，带来最优写性能的同时，单纯的日志数据库读性能很差，为找到一条数据，不得不遍历数据记录，要实现范围查询(range)几乎不可能。为优化日志型数据库的读性能，实际应用中通常结合以下几种优化措施：

二分查找(Binary Search): 在一个数据文件中使用二分查找加速数据查找

哈希(Hash): 写入时通过哈希函数将数据放入不同的桶中，读取时通过哈希索引直接读取

B+树: 使用B+树作为数据组织存储形式，保持数据稳定有序

外部索引文件: 除数据本身按日志形式存储外，另对其单独建立索引加速读取

 

以上措施都很大程度提升了读性能(如二分查找将时间复杂度提升至O(log(N)))，但相应写性能也有折损，第一写数据时需要维护索引，这视索引的实现方式，最差情况下可能涉及随机的IO操作；第二如果用B+树等结构组织数据，写入涉及两次IO操作，先要将数据读出来再写入。

 

LSM Tree存储结构

LSM tree存储实现思路与以上四种措施不太相同，其将随机写转化为顺序写，尽量保持日志型数据库的写性能优势，并提供相对较好的读性能。具体实现方式如下：

1. 当有写操作(或update操作)时，写入位于内存的buffer，内存中通过某种数据结构(如skiplist)保持key有序

2. 一般的实现也会将数据追加写到磁盘Log文件，以备必要时恢复

3. 内存中的数据定时或按固定大小地刷到磁盘，更新操作只不断地写到内存，并不更新磁盘上已有文件

4. 随着越来越多写操作，磁盘上积累的文件也越来越多，这些文件不可写且有序

5. 定时对文件进行合并操作(compaction)，消除冗余数据，减少文件数量

 

以上过程用图表示如下：

LSM Tree存储结构的写操作，只需更新内存，内存中的数据以块数据形式刷到磁盘，是顺序的IO操作，另外磁盘文件定期的合并操作，也将带来磁盘IO操作。

LSM tree存储结构的读操作，先从内存数据开始访问，如果在内存中访问不到，再顺序从一个个磁盘文件中查找，由于文件本身有序，并且定期的合并减少了磁盘文件个数，因而查找过程相对较快速。

 

合并操作是LSM tree实现中重要的一环，LevelDB、Cassandra中，使用基于层级的合并方式(Levelled compaction)，生成第N层的时候，对N-1层的数据进行排序，使得每层内的数据文件之间都是有序的，但最高层除外，因为该层不断有数据文件产生，因而只是数据文件内部按key有序。

 

除最高层外，其他层文件间数据有序，这也加速了读过程，因为一个key对应的value只存在一个文件中。假设总共有N层，每层最多K个数据文件，最差的情况下，读操作先遍历K个文件，再遍历每层，共需要K+(N-1)次读盘操作。

 

总结

LSM tree存储框架实现的思路较简单，其先在内存中保存数据，再定时刷到磁盘，实现顺序IO操作，通过定期合并文件减少数据冗余；文件有序，保证读取操作相对快速。

我们需要结合实际的业务场景选择合适的存储实现，不存在万金油式的通用存储框架。LSM tree适用于写多、读相对少(或较多读取最新写入的数据，该部分数据存在内存中，不需要磁盘IO操作)的业务场景。

 

参考文章: