时序数据库基石：LSM Tree的Compact策略
场景：
为什么Compact操作是十分关键的操作，否则SSTable数量会不断膨胀。
在Compact策略之前，先介绍三个比较重要的概念，事实上不同的策略就是围绕这三个概念之间做出权衡和取舍。
- 读放大:读取数据时实际读取的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中需要先在MemTable查看当前key是否存在，不存在继续从SSTable中寻找。
- 写放大:写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作，导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。
- 空间放大:数据实际占用的磁盘空间比数据的真正大小更多。上面提到的冗余存储，对于一个key来说，只有最新的那条记录是有效的，而之前的记录都是可以被清理回收的。
LSM结构
上图中，WAL（Write Ahead LOG）严格来说本身并不是LSM Tree数据结构的一部分，但是实际系统中，WAL是数据库不可或缺的一部分，把WAL包括进来才能更准确的理解LSM Tree。有些场景下性能更重要时，也可以去掉WAL这部分，用一致性来换可用性，如：victoriametrics项目就是。
LSM Tree的数据由两部分组成：内存部分和持久到磁盘中的部分。内存部分由一个MemTable和一个或多个Immutable MemTable组成。磁盘中的部分由分布在多个level的SSTable组成。level级数越小（level 0）表示处于该level的SSTable越新，level级数越大（level 1...level N）表示处于该level的SSTable越老，最大级数（level N）大小由系统设定。在本图中，磁盘中最小的级数为level 0，也有的系统把内存中的Immutable MemTable定义为level 0，而磁盘中的数据从Level 1开始，这只是level定义的不同，并不影响系统的工作流程和对系统的理解。
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WAL的结构和作用跟其他数据库一样，是一个只能在尾部以Append Only方式追加记录的日志结构文件，它用来当系统崩溃重启时重放操作，使MemTable和Immutable MemTable中未持久化到磁盘中的数据不会丢失。
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MemTable往往是一个跳表（Skip List）组织的有序数据结构（当然，也可以是有序数组或红黑树等二叉搜索树），跳表既支持高效的动态插入数据，对数据进行排序，也支持高效的对数据进行精确查找和范围查找。
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SSTable一般由一组数据block和一组元数据block组成。元数据block存储了SSTable数据block的描述信息，如索引、BloomFilter、压缩、统计等信息。因为SSTable是不可更改的，且是有序的，索引往往采用二分法数组结构就可以了。为了节省存储空间和提升数据块block的读写效率，可以对数据block进行压缩。
Compact策略
LSM Tree虽然数据写入速度非常快，但是存在空间放大和读放大的现象，这些现象如果不进行抑制，可能导致读性能的极端恶化和空间占用过于膨胀，最终导致LSM Tree在实际生产环境中不可用。SSTable合并就是用来缓解这种现象的。LSM Tree支持将多个SSTable合并为一个新的SSTable，合并过程中，会删除旧的重叠数据，并真正物理删除被删除的数据，也减少了SSTable的数量，这样消除了空间放大，同时也提升了数据查找的性能。但是，合并需要将合并涉及的SSTable读入内存，并把合并后产生的新的SSTable写入磁盘，会增加磁盘IO和CPU的消耗，这种写入磁盘的数据量大于实际数据量现象成为写放大（write amplification），当然合并也意味着读放大。由此可见，SSTable合并是一把双刃剑，有利也有弊，需要合理利用。
SSTable合并分为minor compaction和major compaction：
- minor compaction是指将内存中的Immutable MemTable内容flush到磁盘中形成SSTable时进行的数据处理过程
- major compaction则是指相邻的两级level将数字小level（如level 0）的SSTable合并入数字大level（如level 1）的SSTable中的过程。
SSTable合并其实就是在空间放大、写放大、读放大几个相互制约的因素间寻求平衡，不同的应用场景需要重点优化解决某个问题
从而形成了几种典型的SSTable合并策略：
1、leveled compaction：
leveled compaction为每层level的SSTable数据总大小设置一个阈值，level数越大，阈值设置的也越大，比如level0阈值为10MB、level1阈值设置为100MB、level2阈值设置为1000MB。当某level层的数据总量大小超过设置的阈值时，则选取一个SSTable合并入高一级level层的一个或多个SSTable中。高level层涉及的SSTable的选择处决于数据的分布，以合并后高level层中的所有SSTable数据是整体有序的为准（one sorted run），也就是说数据在同一层中不存在重叠的现象。
leveled会将每一层切分成多个大小相近的SSTable。这些SSTable是这一层是全局有序的，意味着一个key在每一层至多只有1条记录，不存在冗余记录。之所以可以保证全局有序，是因为合并策略和size-tiered不同
当L1的总大小超过L1本身大小限制：
此时会从L1中选择至少一个文件，然后把它跟L2有交集的部分(非常关键)进行合并。生成的文件会放在L2:
此时L1第二SSTable的key的范围覆盖了L2中前三个SSTable，那么就需要将L1中第二个SSTable与L2中前三个SSTable执行Compact操作。
如果L2合并后的结果仍旧超出L5的阈值大小，需要重复之前的操作 ------ 选至少一个文件然后把它合并到下一层:
多个不相干的合并是可以并发进行的：
leveled策略相较于size-tiered策略来说，每层内key是不会重复的，即使是最坏的情况，除开最底层外，其余层都是重复key，按照相邻层大小比例为10来算，冗余占比也很小。因此空间放大问题得到缓解。但是写放大问题会更加突出。举一个最坏场景，如果LevelN层某个SSTable的key的范围跨度非常大，覆盖了LevelN+1层所有key的范围，那么进行Compact时将涉及LevelN+1层的全部数据。
2、tiered compaction：
size-tiered策略保证每层SSTable的大小相近，同时限制每一层SSTable的数量。如上图，每层限制SSTable为N，当每层SSTable达到N后，则触发Compact操作合并这些SSTable，并将合并后的结果写入到下一层成为一个更大的sstable。
由此可以看出，当层数达到一定数量时，最底层的单个SSTable的大小会变得非常大。并且size-tiered策略会导致空间放大比较严重。即使对于同一层的SSTable，每个key的记录是可能存在多份的，只有当该层的SSTable执行compact操作才会消除这些key的冗余记录
3、leveled-tiered mixed compaction：
结合leveled compaction和tiered compaction的优势，在部分level之间采用tiered compaction，在另一部分level之间采用leveled compaction。
RocksDB的leveled Compaction采用的是leveled-tiered mixed compaction策略。数据从Immutable MemTable flush到level 0时采用的是tiered compaction，也就是说level0中是存在重叠数据的。level0到levelN之间采用leveld compaction策略。
4、FIFO compaction
FIFO compaction在磁盘中只有一个level层级，SSTable按生成的时间顺序排列，删除过早生成的SSTable。
FIFO compaction适合时间序列数据，一旦生成数据就不会再修改。
Cassandra的TWCS（Time Window Compaction Strategy）、DTCS（Date Tiered Compaction Strategy）和RocksDB的FIFO compaction使用的是FIFO类型的合并策略。