LSM树
LSM树，即日志结构合并树(Log-Structured Merge-Tree)。其实它并不属于一个具体的数据结构，它更多是一种数据结构的设计思想。大多NoSQL数据库核心思想都是基于LSM来做的，只是具体的实现不同。所以本来不打算列入该系列，但是有朋友留言了好几次让我讲LSM树，那么就说一下LSM树。
LSM树诞生背景
传统关系型数据库使用btree或一些变体作为存储结构，能高效进行查找。但保存在磁盘中时它也有一个明显的缺陷，那就是逻辑上相离很近但物理却可能相隔很远，这就可能造成大量的磁盘随机读写。随机读写比顺序读写慢很多，为了提升IO性能，我们需要一种能将随机操作变为顺序操作的机制，于是便有了LSM树。LSM树能让我们进行顺序写磁盘，从而大幅提升写操作，作为代价的是牺牲了一些读性能。
关于磁盘IO
磁盘读写时涉及到磁盘上数据查找，地址一般由柱面号、盘面号和块号三者构成。也就是说移动臂先根据柱面号移动到指定柱面，然后根据盘面号确定盘面的磁道，最后根据块号将指定的磁道段移动到磁头下，便可开始读写。
整个过程主要有三部分时间消耗，查找时间(seek time) +等待时间(latency time)+传输时间(transmission time) 。分别表示定位柱面的耗时、将块号指定磁道段移到磁头的耗时、将数据传到内存的耗时。整个磁盘IO最耗时的地方在查找时间，所以减少查找时间能大幅提升性能。
LSM树原理
LSM树由两个或以上的存储结构组成，比如在论文中为了方便说明使用了最简单的两个存储结构。一个存储结构常驻内存中，称为C0 tree，具体可以是任何方便健值查找的数据结构，比如红黑树、map之类，甚至可以是跳表。另外一个存储结构常驻在硬盘中，称为C1 tree，具体结构类似B树。C1所有节点都是100%满的，节点的大小为磁盘块大小。
插入步骤
大体思路是：插入一条新纪录时，首先在日志文件中插入操作日志，以便后面恢复使用，日志是以append形式插入，所以速度非常快；将新纪录的索引插入到C0中，这里在内存中完成，不涉及磁盘IO操作；当C0大小达到某一阈值时或者每隔一段时间，将C0中记录滚动合并到磁盘C1中；对于多个存储结构的情况，当C1体量越来越大就向C2合并，以此类推，一直往上合并Ck。
合并步骤
合并过程中会使用两个块：emptying block和filling block。
从C1中读取未合并叶子节点，放置内存中的emptying block中。从小到大找C0中的节点，与emptying block进行合并排序，合并结果保存到filling block中，并将C0对应的节点删除。不断执行第2步操作，合并排序结果不断填入filling block中，当其满了则将其追加到磁盘的新位置上，注意是追加而不是改变原来的节点。合并期间如故宫emptying block使用完了则再从C1中读取未合并的叶子节点。C0和C1所有叶子节点都按以上合并完成后即完成一次合并。
关于优化措施
本文用图阐述LSM的基本原理，但实际项目中其实有很多优化策略，而且有很多针对LSM树优化的paper。比如使用布隆过滤器快速判断key是否存在，还有做一些额外的索引以帮助更快找到记录等等。
插入操作
向LSM树中插入
A E L R U
，首先会插入到内存中的C0树上，这里使用AVL树，插入“A”，先向磁盘日志文件追加记录，然后再插入C0，
插入“E”，同样先追加日志再写内存，
继续插入“L”，旋转后如下，
插入“R”“U”，旋转后最终如下。
假设此时触发合并，则因为C1还没有树，所以emptying block为空，直接从C0树中依次找最小的节点。filling block长度为4，这里假设磁盘块大小为4。
开始找最小的节点，并放到filling block中，
继续找第二个节点，
以此类推，填满filling block，
开始写入磁盘，C1树，
继续插入
B F N T
，先分别写日志，然后插入到内存的C0树中，
假如此时进行合并，先加载C1的最左边叶子节点到emptying block，
接着对C0树的节点和emptying block进行合并排序，首先是“A”进入filling block，
然后是“B”，
合并排序最终结果为，
将filling block追加到磁盘的新位置，将原来的节点删除掉，
继续合并排序，再次填满filling block，
将filling block追加到磁盘的新位置，上一层的节点也要以磁盘块（或多个磁盘块）大小写入，尽量避开随机写。另外由于合并过程可能会导致上层节点的更新，可以暂时保存在内存，后面在适当时机写入。
查找操作
查找总体思想是先找内存的C0树，找不到则找磁盘的C1树，然后是C2树，以此类推。
假如要找“B”，先找C0树，没找到。
接着找C1树，从根节点开始，
找到“B”。
删除操作
删除操作为了能快速执行，主要是通过标记来实现，在内存中将要删除的记录标记一下，后面异步执行合并时将相应记录删除。
比如要删除“U”，假设标为#的表示删除，则C0树的“U”节点变为，
而如果C0树不存在的记录，则在C0树中生成一个节点，并标为#，查找时就能在内存中得知该记录已被删除，无需去磁盘找了。比如要删除“B”，那么没有必要去磁盘执行删除操作，直接在C0树中插入一个“B”节点，并标为#。
假如对写操作的吞吐量比较敏感，可采用日志策略（顺序读写，只追加不修改）来提升写性能。存在问题：数据查找需要倒序扫描，花费很多时间。比如，预写日志WAL，WAL的中心概念是数据文件（存储着表和索引）的修改必须在这些动作被日志记录之后才被写入，即在描述这些改变的日志记录被刷到持久存储以后。如果我们遵循这种过程，我们不需要在每个事务提交时刷写数据页面到磁盘，因为我们知道在发生崩溃时可以使用日志来恢复数据库：任何还没有被应用到数据页面的改变可以根据其日志记录重做（这是前滚恢复，也被称为REDO）。使用WAL可以显著降低磁盘的写次数，因为只有日志文件需要被刷出到磁盘以保证事务被提交，而被事务改变的每一个数据文件则不必被刷出。
其只是提高了写的性能，对于更为复杂的读性能，需要寻找其他的方法，其中有四种方法来提升读性能：
- 二分查找: 将文件数据有序保存，使用二分查找来完成特定key的查找。
- 哈希：用哈希将数据分割为不同的bucket
- B+树：使用B+树 或者 ISAM 等方法，可以减少外部文件的读取
- 外部文件： 将数据保存为日志，并创建一个hash或者查找树映射相应的文件。
所有的四种方法都可以有效的提高了读操作的性能（最少提供了O(log(n)) )，但是，却丢失了日志文件超好的写性能，上面这些方法，都强加了总体的结构信息在数据上，数据被按照特定的方式放置，所以可以很快的找到特定的数据，但是却对写操作不友善，让写操作性能下降。更糟糕的是，当需要更新hash或者B+树的结构时，需要同时更新文件系统中特定的部分，这就是造成了比较慢的随机读写操作，这种随机的操作要尽量减少。
既要保证日志文件好的写性能，又要在一定程度上保证读性能，所以LSM-Tree应运而生。
讲LSM树之前，需要提下三种基本的存储引擎，这样才能清楚LSM树的由来：
- 哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.Right
- B树存储引擎是B树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子节点之间的指针），对应的存储系统就是关系数据库（Mysql等）。
- LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎和B树存储引擎一样，同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。
LSM树（Log Structured Merge Tree，日志结构合并树）的思想非常朴素，就是将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘（由此提升了写性能），是一种基于硬盘的数据结构，与B-tree相比，能显著地减少硬盘磁盘臂的开销。当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。
读取时需要合并磁盘中的历史数据和内存中最近的修改操作,读取时可能需要先看是否命中内存，否则需要访问较多的磁盘文件（存储在磁盘中的是许多小批量数据，由此降低了部分读性能。但是磁盘中会定期做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能）。LSM树的优势在于有效地规避了磁盘随机写入问题，但读取时可能需要访问较多的磁盘文件。
代表数据库：nessDB、leveldb、hbase等。
核心思想的核心就是放弃部分读能力，换取写入的最大化能力，放弃磁盘读性能来换取写的顺序性。极端的说，基于LSM树实现的HBase的写性能比Mysql高了一个数量级，读性能低了一个数量级。
LSM操作
LSM树 插入数据可以看作是一个N阶合并树。数据写操作（包括插入、修改、删除也是写）都在内存中进行，
数据首先会插入内存中的树。当内存树的数据量超过设定阈值后，会进行合并操作。合并操作会从左至右便利内存中树的子节点 与 磁盘中树的子节点并进行合并，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记录为不同版本）。当被合并合并数据量达到磁盘的存储页大小时。会将合并后的数据持久化到磁盘，同时更新父节点对子节点的指针。
LSM树 读数据 磁盘中书的非子节点数据也被缓存到内存中。在需要进行读操作时，总是从内存中的排序树开始搜索，如果没有找到，就从磁盘上的排序树顺序查找。
在LSM树上进行一次数据更新不需要磁盘访问，在内存即可完成，速度远快于B+树。当数据访问以写操作为主，而读操作则集中在最近写入的数据上时，使用LSM树可以极大程度地减少磁盘的访问次数，加快访问速度。
LSM树 删除数据 前面讲了。LSM树所有操作都是在内存中进行的，那么删除并不是物理删除。而是一个逻辑删除，会在被删除的数据上打上一个标签，当内存中的数据达到阈值的时候，会与内存中的其他数据一起顺序写入磁盘。 这种操作会占用一定空间，但是LSM-Tree 提供了一些机制回收这些空间。
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