RocksDB LSM树
RocksDB是Meta (Facebook) 开源的高性能持久化键值存储库，源于Google的LevelDB，并针对SSD和服务器工作负载进行了深度优化。它广泛应用于需要处理海量数据（亿级甚至更高）并要求高写入吞吐的场景。
RocksDB 以 kv 对集合的形式存储数据， key 和 value 是任意长度的字节数组（byte array）。RocksDB 提供了几个用于操作 kv 集合的函数底层接口：
java
// 插入新的键值对或更新已有键值对
put(key, value)
// 将新值与给定键的原值进行合并
merge(key, value)
// 从集合中删除键值对
delete(key)
// 通过点查来获取 key 所关联的 value
get(key)
// 通过迭代器进行范围扫描------找到特定的key，并按顺序访问该key后续的键值对
iterator.seek(key_prefix); iterator.value(); iterator.next()LSM树
RocksDB 的核心数据结构被称为日志结构合并树 （Log Structured Merge Tree，LSM Tree）。LSM树是一种专为写密集型工作负载设计的数据结构，其思想最早由O'Neil等人在1996年的同名论文提出被大家所知。
在2000年左右，谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文，分别是Google File System(2003年)，MapReduce（2004年），BigTable（2006年）。其中在 "BigTable" 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式，这个方法的名字叫 LSM树 。
如上图所示，LSM树有以下四个重要组成部分。
1）MemTable（内存表）：MemTable是在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据，会按照Key有序地组织这些数据，LSM树未明确定义有序组织的数据结构，例如RocksDB使用平衡二叉树来保证内存中key的有序。
2）Immutable MemTable（不可变内存表）：Immutable MemTable是将转MemTable变为SSTable的一种中间状态。写操作由新的MemTable处理，在转存过程中不阻塞数据更新操作。
3）WAL：因为数据暂时保存在内存中，内存并不是可靠存储，如果断电会丢失数据，因此通常会通过预写式日志（Write-ahead logging，WAL）的方式来保证数据的可靠性。
WAL是一个只允许追加（Append Only）的文件，包含一组更改记录序列。每个记录包含键值对、记录类型（Put / Merge / Delete）和校验和（checksum）。与 MemTable 不同，在 WAL 中，记录不按 key 有序，而是按照请求到来的顺序被追加到 WAL 中。
WAL是顺序写的，速度很快。若系统崩溃，可通过WAL恢复MemTable中的数据。
4）SSTable（Sorted String Table，有序字符串表）：SSTable是一种拥有持久化，有序且不可变的的键值存储结构，它的key和value都是任意的字节数组，并且了提供了按指定key查找和指定范围的key区间迭代遍历的功能。
SSTable内部包含了一系列可配置大小的Block块，典型的大小是64KB。与 WAL 的记录类似，每个数据块中都包含用于检测数据是否损坏的校验和。每次从硬盘读取数据时，LSM树都会使用这些校验和进行校验。
当一个SSTable被打开的时候，存储在SSTable尾部的index会被加载到内存，然后根据key在内存index里面进行一个二分查找，查到该key对应的硬盘的offset之后，然后去硬盘把相应的块数据读取出来。
数据写入
写入一个<Key, Value>时，LSM树的写入顺序是：
1）写操作记录到WAL（顺序写）。
2）写操作插入到内存中的MemTable（有序插入）。
3）当MemTable写满，转换为Immutable MemTable，同时创建新的MemTable和WAL文件接收新写入。
4）后台线程将Immutable MemTable的数据顺序写入磁盘，生成一个新的SSTable文件，通常放在Level-0层。
5）刷盘完成后，对应的WAL文件可以被安全删除。 所有磁盘写入（WAL和SSTable）都是顺序的，极大地提高了写入吞吐。
MemTable 的默认大小为 64 MB。 LSM树定期把内存写满的MemTable转变为Immutable MemTable ，并从内存持久化到硬盘。一旦刷盘（flush）完成，Immutable MemTable 和相应的 WAL就会被丢弃。LSM树写入新的 WAL、MemTable。
每次刷盘都会在 Level 0 层上产生一个新的SSTable文件。该文件一旦写入硬盘后，就不再会修改。有序性使得 MemTable 刷盘时更高效，因为可以直接按顺序迭代键值对顺序写入硬盘。将随机写变为顺序写是 LSM树的核心设计之一。
数据删除
对于需要删除的数据，LSM 树采用一个特殊的标志位，称为墓碑（tombstone），删除一条数据就是把它的值置为墓碑。如果查询当前数据，返回的是空值。因此，删除操作的本质是覆盖写，而不是清除一条数据，墓碑会在合并机制中被清理掉，于是置为墓碑的数据在新的 SSTable 中将不复存在。
合并机制
由于SSTable不可修改，更新和删除操作实际上是写入新的记录（更新是新版本，删除是打上"墓碑"标记Tombstone）。这样的设计虽然大大提高了写性能，但同时也会带来一些问题。
1）空间放大 (Space Amplification)：磁盘上可能存在同一Key的多个版本或已删除的"墓碑"，占用额外空间。
2）读放大 (Read Amplification)：查询一个Key时，可能需要从MemTable查起，然后逐层（从新到旧）查找多个SSTable，直到找到该Key或确认不存在。
3）写放大 (Write Amplification)：实际写入磁盘的数据量远大于用户写入的数据量，因为数据在合并过程中会被多次重写。
合并 (Compaction)机制是LSM树维持性能和控制放大的关键：后台线程定期将不同层级（Level）的SSTable进行合并。合并过程会读取多个旧SSTable，将它们的有序键值对归并排序，丢弃被覆盖的旧值和已删除的墓碑，然后将结果写入新的SSTable（通常到下一层）。通过这种方式，减少SSTable数量（降低读放大）、回收无效数据占用的空间（降低空间放大）。然而合并本身是I/O密集型操作，会产生写放大，消耗处理器和磁盘带宽。
RocksDB提供不同的合并策略，如：Leveled Compaction (分层合并)：将数据组织成多个层（L0, L1, L2...）。L0的SSTable可能有重叠的Key范围，L1及以上层SSTable的Key范围通常不重叠。合并时，从Ln层选择一个SSTable，与Ln+1层中Key范围重叠的SSTable进行合并。这种策略读放大较小，但写放大可能较高。
Tiered Compaction (分级合并，也称Universal Compaction)：将SSTable按大小或时间分组，组内合并，或将多个小SSTable合并成一个大SSTable。写放大较低，但读放大可能较高。 RocksDB允许用户根据应用特性选择和配置合并策略，以在读、写、空间放大之间取得平衡。
数据查询
查询一个Key时，LSM树的查找顺序是：
1）Active MemTable。
2）Immutable MemTable。
3）SSTables on Level-0 （可能有多个，Key范围可能重叠，需逐个查）。
4）SSTables on Level-1, Level-2, ..., Level-N（每层内Key范围不重叠或部分不重叠，可快速定位）。
LSM树在内存中对每个SSTable维护一个稀疏索引（Sparse index）。稀疏索引是指将有序数据切分成（固定大小的）块，仅对各个块开头的一条数据做索引。与之相对的是全量索引（Dense index），即对全部数据编制索引，比如MySQL采用B+树作为索引结构。
有稀疏索引之后，可以先在索引表中使用二分查找快速定位某个 key 位于SSTable哪一小块数据中，这样仅从硬盘中读取这一块数据即可获得最终查询结果，此时加载的数据量仅仅是整个 SSTable 的一小部分，因此 I/O 代价较小。
然而当要查询的结果在 SSTable 中不存在时，将不得不依次扫描完所有的层级SSTable，这是最差的一种情况。因此，为加速查询，特别是查询不存在的Key，每个SSTable通常会关联一个布隆过滤器（Bloom Filter）。查询时先查布隆过滤器，若告知Key"肯定不存在"，则可直接跳过该SSTable的实际读取，显著减少不必要的I/O。布隆过滤器有一定假阳性率（可能误报"存在"），但绝无假阴性（不会漏报）。
未完待续
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