LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。

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LSM-tree

起源于 1996 年的一篇论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)》，这篇论文 32 页，我一直没读，对 LSM 的学习基本都来自顶会论文的背景知识以及开源系统文档。今天的内容和图片主要来源于 FAST'16 的《WiscKey: Separating Keys from Values in SSD-conscious Storage》。

先看名字，log-structured，日志结构的，日志是软件系统打出来的，就跟人写日记一样，一页一页往下写，而且系统写日志不会写错，所以不需要更改，只需要在后边追加就好了。各种数据库的写前日志也是追加型的，因此日志结构的基本就指代追加。注意他还是个 “Merge-tree”，也就是“合并-树”，合并就是把多个合成一个。

好，不扯淡了，说正文了。

LSM-tree 是专门为 key-value 存储系统设计的，key-value 类型的存储系统最主要的就两个个功能，put(k，v)：写入一个(k，v)，get(k)：给定一个 k 查找 v。

LSM-tree 最大的特点就是写入速度快，主要利用了磁盘的顺序写，pk掉了需要随机写入的 B-tree。关于磁盘的顺序和随机写可以参考：《

硬盘的各种概念

》

下图是 LSM-tree 的组成部分，是一个多层结构，就更一个树一样，上小下大。首先是内存的 C0 层，保存了所有最近写入的 (k，v)，这个内存结构是有序的，并且可以随时原地更新，同时支持随时查询。剩下的 C1 到 Ck 层都在磁盘上，每一层都是一个在 key 上有序的结构。

写入流程：一个 put(k，v) 操作来了，首先追加到写前日志(Write Ahead Log，也就是真正写入之前记录的日志)中，接下来加到 C0 层。当 C0 层的数据达到一定大小，就把 C0 层 和 C1 层合并，类似归并排序，这个过程就是Compaction(合并)。合并出来的新的 new-C1 会顺序写磁盘，替换掉原来的 old-C1。当 C1 层达到一定大小，会继续和下层合并。合并之后所有旧文件都可以删掉，留下新的。

注意数据的写入可能重复，新版本需要覆盖老版本。什么叫新版本，我先写(a=1)，再写(a=233)，233 就是新版本了。假如 a 老版本已经到 Ck 层了，这时候 C0 层来了个新版本，这个时候不会去管底下的文件有没有老版本，老版本的清理是在合并的时候做的。

写入过程基本只用到了内存结构，Compaction 可以后台异步完成，不阻塞写入。

查询流程：在写入流程中可以看到，最新的数据在 C0 层，最老的数据在 Ck 层，所以查询也是先查 C0 层，如果没有要查的 k，再查 C1，逐层查。

一次查询可能需要多次单点查询，稍微慢一些。所以 LSM-tree 主要针对的场景是写密集、少量查询的场景。

LSM-tree 被用在各种键值数据库中，如 LevelDB，RocksDB，还有分布式行式存储数据库 Cassandra 也用了 LSM-tree 的存储架构。

LevelDB

其实光看上边这个模型还有点问题，比如将 C0 跟 C1 合并之后，新的写入怎么办？另外，每次都要将 C0 跟 C1 合并，这个后台整理也很麻烦啊。这里以 LevelDB 为例，看一下实际系统是怎么利用 LSM-tree 的思想的。

下边这个图是 LevelDB 的架构，首先，LSM-tree 被分成三种文件，第一种是内存中的两个 memtable，一个是正常的接收写入请求的 memtable，一个是不可修改的immutable memtable。

另外一部分是磁盘上的 SStable (Sorted String Table)，有序字符串表，这个有序的字符串就是数据的 key。SStable 一共有七层(L0 到 L6)。下一层的总大小限制是上一层的 10 倍。

写入流程：首先将写入操作加到写前日志中，接下来把数据写到 memtable中，当 memtable 满了，就将这个 memtable 切换为不可更改的 immutable memtable，并新开一个 memtable 接收新的写入请求。而这个 immutable memtable 就可以刷磁盘了。这里刷磁盘是直接刷成 L0 层的 SSTable 文件，并不直接跟 L0 层的文件合并。

每一层的所有文件总大小是有限制的，每下一层大十倍。一旦某一层的总大小超过阈值了，就选择一个文件和下一层的文件合并。就像玩 2048 一样，每次能触发合并都会触发，这在 2048 里是最爽的，但是在系统里是挺麻烦的事，因为需要倒腾的数据多，但是也不是坏事，因为这样可以加速查询。

这里注意，所有下一层被影响到的文件都会参与 Compaction。合并之后，保证 L1 到 L6 层的每一层的数据都是在 key 上全局有序的。而 L0 层是可以有重叠的。

上图是个例子，一个 immutable memtable 刷到 L0 层后，触发 L0 和 L1 的合并，假如黄色的文件是涉及本次合并的，合并后，L0 层的就被删掉了，L1 层的就更新了，L1 层还是全局有序的，三个文件的数据顺序是 abcdef。

虽然 L0 层的多个文件在同一层，但也是有先后关系的，后面的同个 key 的数据也会覆盖前面的。这里怎么区分呢？为每个key-value加个版本号。所以在 Compaction 时候应该只会留下最新的版本。

查询流程：先查memtable，再查 immutable memtable，然后查 L0 层的所有文件，最后一层一层往下查。

LSM-tree读写放大

读写放大(read and write amplification)是 LSM-tree 的主要问题，这么定义的：读写放大 = 磁盘上实际读写的数据量 / 用户需要的数据量。注意是和磁盘交互的数据量才算，这份数据在内存里计算了多少次是不关心的。比如用户本来要写 1KB 数据，结果你在内存里计算了1个小时，最后往磁盘写了 10KB 的数据，写放大就是 10，读也类似。

写放大：我们以 RocksDB 的 Level Style Compaction 机制为例，这种合并机制每次拿上一层的所有文件和下一层合并，下一层大小是上一层的 r 倍。这样单次合并的写放大就是 r 倍，这里是 r 倍还是 r+1 倍跟具体实现有关，我们举个例子。

假如现在有三层，文件大小分别是：9，90，900，r=10。又写了个 1，这时候就会不断合并，1+9=10，10+90=100，100+900=1000。总共写了 10+100+1000。按理来说写放大应该为 1110/1，但是各种论文里不是这么说的，论文里说的是等号右边的比上加号左边的和，也就是10/1 + 100/10 + 1000/100 = 30 = r * level。个人感觉写放大是一个过程，用一个数字衡量不太准确，而且这也只是最坏情况。

读放大：为了查询一个 1KB 的数据。最坏需要读 L0 层的 8 个文件，再读 L1 到 L6 的每一个文件，一共 14 个文件。而每一个文件内部需要读 16KB 的索引，4KB的布隆过滤器，4KB的数据块(看不懂不重要，只要知道从一个SSTable里查一个key，需要读这么多东西就可以了)。一共 24*14/1=336倍。key-value 越小读放大越大。

总结

关于 LSM-tree 的内容和 LevelDB 的设计思想就介绍完了，主要包括写前日志 WAL，memtable，SStable 三个部分。逐层合并，逐层查找。LSM-tree 的主要劣势是读写放大，关于读写放大可以通过一些其他策略去降低。