感时花溅泪，恨别鸟惊心。
1 前言
在前文 OceanBase分布式云数据库实践 中提到了 OceanBase 的数据存储结构使用的是 LSM-tree 即日志结构合并树 (Log-Structured Merge Tree), 随着对众多分布式数据库的了解，使用 LSM-tree 数据结构的数据库还挺多，于是便深入了解一下这个数据结构。众所周知，常用的 mysql 数据库使用的是 b+tree 这种索引结构来实现数据的快速查找，当数据量不大时，这种数据结构对数据的读写支持表现优秀，但是在大量数据时，b+tree 的数据层级会越来越高，此时数据的更新和删除会引发页分裂和页合并，严重的影响了数据的写入性能，需要在适当的时候进行索引重建，释放树结构中的空空间用于提高性能。
LSM-Tree 是一种新的分布式存储系统模型，这种架构设计将顺序写发挥到极致，诸多的数据库如 OceanBase、 HBase、 LevelDB、 PolarDB、 TiDB 都是使用 LSM-Tree 来组织数据结构。
2 基本原理
如下图所示， LSM-Tree 主要由内存数据和磁盘数据组成，在内存中有一个 memtable 和多个 immutable 组成，在磁盘中由多层级的 sstable 组成。 level 越小表示该 level 的 sstable 数据越新， level 层级越高则表示数据越旧，数据的层级 level 大小可以由系统指定。通常情况下，磁盘中的最小级数为 level0, 但是也可以把内存中的 immutable memetable 定义为 level0, 磁盘中的层级从 level1 开始。
WAL（write ahead log）, WAL 是一个以追加的方式记录日志的一个机制。这个机制在数据库中是一个常用的机制，是在操作数据之前先记录日志，以便在系统宕机重启数据时进行数据的恢复。
memtable 是一个有序的数据结构(跳表、有序数组、红黑树或者二叉搜索树) ,这个结构一般是在内存中存在。
sstable 一般是一组 block 元数据组成，元数据 block 存储了 sstable 数据的描述信息，如索引、压缩信息，统计信息，bloomfilter 等信息， sstable 的信息是有序的，一旦写入不能修改。
3 lsm-tree 数据写入
在前文中已经介绍了 LSM-Tree 的基本原理，那么 LSM-Tree 是如何写入数据的呢？
当写入数据时，需要先写入一条 WAL log 日志记录，然后将数据写入内存中的 memtable，这样写入的操作即完成了。 写入的过程和修改的过程都是一样的，删除数据时，则是写入该数据的一条删除标记。当 memtable 的大小达到设定的值（一般是 64KB）时， LSM-Tree 会把当前的 memtable 冻结成为一个不可修改的 immutable memtable ,然后创建一个新的 memtable 继续接受数据的新增、修改和删除。同时 LSM-Tree 会有一个异步线程负责将 immutable memtable 刷新（flush）到磁盘中对数据进行持久化。完成持久化后，即可将该数据对应的 WAL 日志从磁盘中删除。内存中的 immutable memtable 数量取决于 flush 操作的速度。
从数据的写入过程来看，过程比较简单且操作简便，只需要写入 WAL 日志 和内存中的 memtable 即可，WAL 日志是顺序写入的，所以写入速度很快，memtable 的结构一般是二叉搜索树，由于其数据规模小，所以其写入的速度还是很快的。对于 mysql 数据库，其写入的速度随着数据的规模变大而减慢，但是对于 LSM-Tree 结构，其写入的单元是 memtable ，所以数据的规模不影响其写入的速度。
4 lsm-tree 数据读取
了解了 LSM-Tree 的数据写入过程，如果一个数据更新过多次，那么数据将存在多个不同的 sstable 中，在查找数据时，需要按顺序从 level0 到 levelN 进行查找，直到查找到所有的数据位置，读取的数据以低级别的 sstable 为准，因为最新的修改都是在低级别的 level 中。为了提高数据读取的性能，LSM-Tree 采用了 sstable 压缩、布隆过滤器 bloomfilter、 缓存、sstable 合并(compaction) 等操作来提高其读数据性能。
从这个过程可以知道，其读取的数据过程比较复杂和繁琐，随着 level 层级的提高，其读取的数据也会增加。因此，LSM-Tree 支持将多个 sstable 合并成为一个新的 sstable ,在合并的过程中会物理删除被删除的数据，将多个修改合并成一个修改，这个过程和 jvm 垃圾回收算法中的标记整理算法类似，这个过程会增加磁盘IO 和 CPU 的消耗，因此该过程需要在业务低峰期进行。
5 总结
LSM-Tree 主要是牺牲部分读取性能为代价提高了写入性能，适用于时序数据库类的写多读少的场景。 LSM-Tree主要利用磁盘顺序访问要比随机访问快的多的思想以提高写入性能。分布式数据库采用了 LSM-Tree 高效的数据写入特性，同时优化了其数据读取性能，同时充分利用了内存存储的廉价性。相比 mysql 数据库的 b+tree 数据结构，LSM-Tree 提高了分布式数据库的性价比。