导 读

率先问各人一个小问题？区块链的账本数据存储姿色主若是什么类型的？

敬佩贤慧的你一定知谈是Key-Value类型存储。

下一个问题，这些Key-Value数据在底层数据库怎样高效组织？

谜底等于咱们本期先容的执行：LSM[1]。

LSM是一种被强横接纳的握久化Key-Value存储决议，如LevelDB， RocksDB， Cassandra等数据库均接纳LSM当作其底层存储引擎。

据公开数据调研，LSM是面前市面上写密集应用的最好贬责决议，亦然区块链界限被应用最多的一种存储模式，今天咱们将对LSM基本办法和性能进行先容和分析。

LSM-Tree的遐想念念想来自于一个计较机界限一个须生常谭的话题——对存储介质的规章操作成果远高于立时操作。

如图1所示，对磁盘的规章操作以至不错快过对内存的立时操作，而对兼并类磁盘，其规章操作的速率比立时操作逾越三个数量级以上[2]，因此咱们不错得出一个相称直不雅的论断：应当充分行使规章读写而尽可能幸免立时读写。

Figure 1 Random access vs. Sequential access

磋议到这一丝，如果咱们想尽可能提高写操作的朦拢量，那么最好的步调一定是不断地将数据追加到文献末尾，该步调可将写入朦拢量提高至磁盘的表面水平，商量词也有不言而谕的时弊，即读成果极低（这亦然许大宗据库幸免数据或然丢失的技能，因常常不需要对其进行读取，称为Journaling或WAL），咱们称这种数据更新口角原地的（Out-of-place），与之相对的是原地更新（In-place）。

为了提高读取成果，一种常用的步调是加多索引信息，如B+树， ISAM等，对这类数据结构进行数据（或索引）的更新是原地进行的，这将不可幸免地引入立时IO。

LSM-Tree与传统多叉树的数据组织体式填塞不同，不错合计LSM-Tree是填塞以磁盘为中心（Disk-Centric）的一种数据结构，其只需要少许的内存来晋升成果，而不错尽可能地通过上文提到的Journaling格式来提高写入朦拢量。虽然，其读取成果会稍逊于B+树。

图2展示了LSM-Tree的表面模子(a)和一种杀青格式(b)[3]。LSM-Tree是一种层级的数据结构，包含一层空间占用较小的内存结构以及多层磁盘结构，每一层磁盘结构的空间上限呈指数增长，如在LevelDB中该整个默许为10。

Figure 2 LSM与其LevelDB杀青

关于LSM-Tree的数据插入或更新，率先会被缓存在内存中，这部分数据每每由一颗排序树进行组织。

当缓存达到预设上限，则会将内存中的数据以有序的格式写入磁盘（即L0层），咱们称这么的有序列为一个Sorted Run，简称为Run。

跟着写入操作的不断进行，L0层会堆积越来越多的Run，且显著不同的Run之前可能存在类似部分（如Run-1的数据范围是a-c，Run-2的数据范围是b-d），此时进行某一条数据的查询将无法准确判断该数据存在于哪个Run中，因此最坏情况下需要进行等同于L0层Run数量的I/O。

为了贬责该问题，当某一层的Run数量或大小到达某一阈值后，LSM-Tree会进行后台的归比肩序，并将排序适度输出至下一层，咱们将一次归比肩序称为Compaction。如同B+树的分裂相似，Compaction是LSM-Tree保管相对褂讪读写成果的核神思制，咱们将会鄙人文详备先容两种不同的Compaction计策。

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另外值得一提的是，无论是从内存到磁盘的写入，也曾磁盘中不断进行的Compaction，齐是对磁盘的规章I/O，这等于LSM领有更高写入朦拢量的原因。

Leveling vs. Tiering：一读一写，不分昆仲

LSM-Tree的Compaction计策不错分为Leveling和Tiering两种，前者被LevelDB，RocksDB等接纳，后者被Cassandra等接纳，称接纳Leveling计策的的LSM-Tree为Leveled LSM-Tree，接纳Tiering的LSM-Tree为Tiered LSM-Tree，如图3所示[4]。

Figure 3 两种Compaction计策对比

简而言之，Tiering是写友好型的计策，而Leveling是读友好型的计策。在Leveling中，除了L0的每一层最多只可有一个Run（Run为一组有序且不类似的序列，不错磋议LevelDB中除了L0每一层中的SSTable齐是有序且相互不类似的，统称这些SSTable为一个Run），如图3右侧所示，当在L0插入13时，触发了L0层的Compaction，此时会对Run-L0与基层Run-L1进行一次归比肩序，归并适度写入L1，此时又触发了L1的Compaction，此时会对Run-L1与基层Run-L2进行归比肩序，皇冠信用网归并适度写入L2。

反不雅Tiering在进行Compaction时并不会主动与基层的Run进行归并，而只会对发生Compaction的那一层的几许个Run进行归比肩序，这亦然Tiering的一层会存在多个Run的原因。

比拟而言，Leveling格式进行得愈加盘算，进行了更多的磁盘I/O，保管了更高的读成果（每一层只好一个Run），而Tiering则相偶合反。

本节咱们将对LSM-Tree的遐想空间进行愈加体式化的分析。

LSM层数

布隆过滤器

LSM-Tree应用布隆过滤器来加快查找，LSM-Tree为每个Run缔造一个布隆过滤器，在通过I/O查询某个Run之前，率先通过布隆过滤器判断待查询的数据是否存在于该Run，若布隆过滤器复返Negative，则可断言不存在，获胜跳到下个Run进行查询，从而精真金不怕火了一次I/O；而若布隆过滤器复返Positive，则仍不行细目数据是否存在，需要浪掷一次I/O去查询该Run，若见效查询到数据，则停止查找，不然赓续查找下一个Run，咱们称后者为假阳（False Positive）气候，布隆过滤器的过高的假阳率（False Positive Rate， FPR）会严重影响读性能，使得破耗在布隆过滤器上的内存形同虚设。限于篇幅本文不合布隆过滤器作念更多的先容，获胜给出FPR的计较公式，为公式2.

其中是为布隆过滤器缔造的内存大小，为每个Run中的数据总和。读写I/O

磋议读写操作的最坏场景，关于读操作，合计其最坏场景是空读，即遍历每一层的每个Run，终末发现所读数据并不存在；关于写操作，合计其最坏场景是一条数据的写入会导致每一层发生一次Compaction。

核情怀念：基于场景化的遐想空间

基于以上分析，咱们不错得出如图4所示的LSM-Tree可基于场景化的遐想空间。

简而言之，LSM-Tree的遐想空间是：在极点优化写的日记格式（即Journaling格式）与极点优化读的有序列表格式之间的折中，折上钩策取决于场景（侧重写也曾侧重读），折中格式不错对以下参数进行疏导：

当Level间放大比例时，两种Compaction计策的读写支拨是一致的，而跟着T的不断加多，Leveling和Tiering格式的读支拨分辩提高/减少。

当T达到上限时，前者只好一层，且一层中只好一个Run，因此其读支拨到达最低，即最坏情况下只需要一次I/O，而每次写入齐会触发整层的Compaction；

而关于后者当T到达上限时，也只好一层，关联词一层中存在：

因此读支拨达到最高，而写操作不会触发任何的Compaction，因此写支拨达到最低。

Figure 4 LSM由日记到有序列的遐想空间

事实上，基于图4及上文的分析不错进行对LSM-Tree的性能进一步的优化，如文献[4]对每一层的布隆过滤器大小进行动态疏导，以充分优化内存分派并裁减FPR来提高读取成果；文献[5]漠视“Lazy Leveling”格式来自稳健的遴荐Compaction计策等。

限于篇幅本文不再对这些优化念念路进行先容，感有趣的读者不错自行查阅文献。

LSM-Tree提供了十分高的写性能、空间行使率以及相称活泼的竖立项可供调优，其仍然是合适区块链应用的最好存储引擎之一。

本文对LSM-Tree从遐想念念想、数据结构、两种Compaction计策几个角度进行了轮回渐进地先容，限于篇幅，基于本文之上的对LSM-Tree的调优步调将会在后续著作中先容。

作家简介叶晨宇来自趣链科技基础平台部，区块链账本存储征询小组

参考文献

[1]. O’Neil P， Cheng E， Gawlick D， et al. The log-structured merge-tree (LSM-tree)[J]. Acta Informatica， 1996， 33(4): 351-385.

皇冠hg86a

[2]. Jacobs A. The pathologies of big data[J]. Communications of the ACM， 2009， 52(8): 36-44.

[3]. Lu L， Pillai T S， Gopalakrishnan H， et al. Wisckey: Separating keys from values in ssd-conscious storage[J]. ACM Transactions on Storage (TOS)， 2017， 13(1): 1-28.

[4]. Dayan N， Athanassoulis M， Idreos S. Monkey: Optimal navigable key-value store[C]//Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data. 2017: 79-94.

[5]. Dayan N， Idreos S. Dostoevsky: Better space-time trade-offs for LSM-tree based key-value stores via adaptive removal of superfluous merging[C]//Proceedings of the 2018 International Conference on Management of Data. 2018: 505-520.

[6]. Luo C， Carey M J. LSM-based storage techniques: a survey[J]. The VLDB Journal， 2020开云三公， 29(1): 393-418.