LSM Tree：一种支持高效读写的存储引擎
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
LSM tree 之所以有效是基于以下事实：磁盘或内存的连续读写性能远高于随机读写性能，有时候这种差距可以达到三个数量级之高。这种现象不仅对传统的机械硬盘成立，对 SSD 硬盘也同样成立。如下图：
LSM tree 在工作过程中尽可能避免随机读写，充分发挥了磁盘连续读写的性能优势。
SSTable
LSM tree 持久化到硬盘上之后的结构称为 Sorted Strings Table (SSTable)。顾名思义，SSTable 保存了排序后的数据（实际上是按照 key 排序的 key-value 对）。每个 SSTable 可以包含多个存储数据的文件，称为 segment，每个 segment 内部都是有序的，但不同 segment 之间没有顺序关系。一个 segment 一旦生成便不再修改（immutable）。一个 SSTable 的示例如下：
可以看到，每个 segment 内部的数据都是按照 key 排序的。下面我们来介绍每个 segment 是如何生成的。
写入数据
LSM tree 的所有写操作均为连续写，因此效率非常高。但由于外部数据是无序到来的，如果无脑连续写入到 segment，显然是不能保证顺序的。对此，LSM tree 会在内存中构造一个有序数据结构（称为 memtable），例如红黑树。每条新到达的数据都插入到该红黑树中，从而始终保持数据有序。当写入的数据量达到一定阈值时，将触发红黑树的 flush 操作，把所有排好序的数据一次性写入到硬盘中（该过程为连续写），生成一个新的 segment。而之后红黑树便从零开始下一轮积攒数据的过程。
读取/查询数据
如何从 SSTable 中查询一条特定的数据呢？一个最简单直接的办法是扫描所有的 segment，直到找到所查询的 key 为止。通常应该从最新的 segment 扫描，依次到最老的 segment，这是因为越是最近的数据越可能被用户查询，把最近的数据优先扫描能够提高平均查询速度。
当扫描某个特定的 segment 时，由于该 segment 内部的数据是有序的，因此可以使用二分查找的方式，在 $O(\log n)$ 的时间内得到查询结果。但对于二分查找来说，要么一次性把数据全部读入内存，要么在每次二分时都消耗一次磁盘 IO，当 segment 非常大时（这种情况在大数据场景下司空见惯），这两种情况的代价都非常高。一个简单的优化策略是，在内存中维护一个稀疏索引（sparse index），其结构如下图：
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，其中的任意一条数据发生增删均需要更新索引。两者相比，全量索引的查询效率更高，达到了理论极限值 $O(\log n)$，但写入和删除效率更低，因为每次数据增删时均需要因为更新索引而消耗一次 IO 操作。通常的关系型数据库，例如 MySQL 等，其内部采用 B tree 作为索引结构，这便是一种全量索引。
有了稀疏索引之后，可以先在索引表中使用二分查找快速定位某个 key 位于哪一小块数据中，然后仅从磁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 segment 的一小部分，因此 IO 代价较小。以上图为例，假设我们要查询 dollar 所对应的 value。首先在稀疏索引表中进行二分查找，定位到 dollar 应该位于 dog 和 downgrade 之间，对应的 offset 为 17208~19504。之后去磁盘中读取该范围内的全部数据，然后再次进行二分查找即可找到结果，或确定结果不存在。
稀疏索引极大地提高了查询性能，然而有一种极端情况却会造成查询性能骤降：当要查询的结果在 SSTable 中不存在时，我们将不得不依次扫描完所有的 segment，这是最差的一种情况。有一种称为**布隆过滤器（bloom filter）**的数据结构天然适合解决该问题。布隆过滤器是一种空间效率极高的算法，能够快速地检测一条数据是否在数据集中存在。我们只需要在写入每条数据之前先在布隆过滤器中登记一下，在查询时即可断定某条数据是否缺失。
布隆过滤器的内部依赖于哈希算法，当检测某一条数据是否见过时，有一定概率出现假阳性（False Positive），但一定不会出现假阴性（False Negative）。也就是说，当布隆过滤器认为一条数据出现过，那么该条数据很可能出现过；但如果布隆过滤器认为一条数据没出现过，那么该条数据一定没出现过。这种特性刚好与此处的需求相契合，即检验某条数据是否缺失。
文件合并（Compaction）
随着数据的不断积累，SSTable 将会产生越来越多的 segment，导致查询时扫描文件的 IO 次数增多，效率降低，因此需要有一种机制来控制 segment 的数量。对此，LSM tree 会定期执行文件合并（compaction）操作，将多个 segment 合并成一个较大的 segment，随后将旧的 segment 清理掉。由于每个 segment 内部的数据都是有序的，合并过程类似于归并排序，效率很高，只需要 $O(n)$ 的时间复杂度。
在上图的示例中，segment 1 和 2 中都存在 key 为 dog 的数据，这时应该以最新的 segment 为准，因此合并后的值取 84 而不是 52，这实现了类似于字典/HashMap 中“覆盖写”的语义。
删除数据
现在你已经了解了 LSM tree 读写数据的方式，那么如何删除数据呢？如果是在内存中，删除某块数据通常是将它的引用指向 NULL，那么这块内存就会被回收。但现在的情况是，数据已经存储在硬盘中，要从一个 segment 文件中间抹除一段数据必须要覆写其之后的所有内容，这个成本非常高。LSM tree 所采用的做法是设计一个特殊的标志位，称为 tombstone（墓碑），删除一条数据就是把它的 value 置为墓碑，如下图所示：
这个例子展示了删除 segment 2 中的 dog 之后的效果。注意，此时 segment 1 中仍然保留着 dog 的旧数据，如果我们查询 dog，那么应该返回空，而不是 52。因此，删除操作的本质是覆盖写，而不是清除一条数据，这一点初看起来不太符合常识。墓碑会在 compact 操作中被清理掉，于是置为墓碑的数据在新的 segment 中将不复存在。
LSM tree 与 B tree 的对比
主流的关系型数据库均以 B/B+ tree 作为其构建索引的数据结构，这是因为 B tree 提供了理论上最高的查询效率 - $O(\log n)$。但对查询性能的追求也造成了 B tree 的相应缺点，即每次插入或删除一条数据时，均需要更新索引，从而造成一次磁盘 IO。这种特性决定了 B tree 只适用于频繁读、较少写的场景。如果在频繁写的场景下，将造成大量的磁盘 IO，从而导致性能骤降。这种应用场景在传统的关系型数据库中比较常见。
而 LSM tree 则避免了频繁写场景下的磁盘 IO 开销，尽管其查询效率无法达到理想的 $O(\log n)$，但依然非常快，可以接受。所以从本质上来说，LSM tree 相当于牺牲了一部分查询性能，换取了可观的写入性能。这对于 key-value 型或日志型数据库是非常重要的。
总结
LSM tree 存储引擎的工作原理包含以下几个要点：
- 写数据时，首先将数据缓存到内存中的一个有序树结构中（称为 memtable）。同时触发相关结构的更新，例如布隆过滤器、稀疏索引。
- 当 memtable 积累到足够大时，会一次性写入磁盘中，生成一个内部有序的 segment 文件。该过程为连续写，因此效率极高。
- 进行查询时，首先检查布隆过滤器。如果布隆过滤器报告数据不存在，则直接返回不存在。否则，按照从新到老的顺序依次查询每个 segment。
- 在查询每个 segment 时，首先使用二分搜索检索对应的稀疏索引，找到数据所在的 offset 范围。然后读取磁盘上该范围内的数据，再次进行二分查找并获得结果。
- 对于大量的 segment 文件，定期在后台执行 compaction 操作，将多个文件合并为更大的文件，以保证查询效率不衰减。