譯者 | 李睿

審校 | 重樓

日志結(jié)構合并樹（LSM樹）是一種強大的數(shù)據(jù)結(jié)構，已經(jīng)廣泛用于現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫中，用于高效處理寫入密集型工作負載。它們通過批處理寫入和使用排序數(shù)據(jù)結(jié)構優(yōu)化讀取性能，從而提供了顯著的性能優(yōu)勢。

本文介紹了如何在Golang中實現(xiàn)LSM樹，探討了預寫日志（WAL）、塊壓縮和BloomFilters等特性，并將其與更傳統(tǒng)的鍵值存儲系統(tǒng)和索引策略進行比較。此外，還深入探討了SSTables、MemTables和壓縮策略，以優(yōu)化高負載環(huán)境中的性能。

LSM樹概述

LSM樹通過在內(nèi)存組件和磁盤組件之間分割數(shù)據(jù)來工作：

• MemTable（內(nèi)存組件）：一個平衡的樹結(jié)構，用于臨時存儲最近的寫入數(shù)據(jù)。
• SSTables（磁盤組件）：用于永久存儲數(shù)據(jù)按級別排序的字符串表。

基本操作流程如下：

1.寫操作由MemTable處理。

2.當MemTable超過閾值大小時，它會作為已經(jīng)排序的SSTable刷新到磁盤。

3.讀取首先檢查MemTable，如果找不到鍵，則通過磁盤上的SSTable進行搜索。

4.后臺進程定期合并和壓縮SSTable，以提高性能并有效管理磁盤空間。

簡單鍵值存儲

在深入研究LSM樹的復雜性之前，有必要了解一種更簡單的方法。以Bash實現(xiàn)的鍵值存儲系統(tǒng)為例：

Go 
 db_set () { echo "$1,$2" >> database; }
 db_get () { grep "^$1," database | sed -e "s/^$1,//" | tail -n 1; }

這個基于Bash的系統(tǒng)將鍵值對附加到文件中，并檢索鍵的最新值。雖然它適用于小數(shù)據(jù)集，但隨著數(shù)據(jù)集的增長，檢索過程（db_get）的效率越來越低，因為它對整個文件執(zhí)行線性掃描。這種簡單的方法凸顯了隨著數(shù)據(jù)的增加而擴展數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)。

這種方法的主要限制是它缺乏任何索引結(jié)構，導致搜索時間為O(n)。它也不能有效地管理更新或刪除，因為舊條目保留在文件中，并且必須掃描整個文件以查找每個密鑰的最新版本。為了解決這些問題，像LSM樹這樣的數(shù)據(jù)庫引入了更復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構和機制，以便隨著時間的推移對數(shù)據(jù)進行排序和合并。

在Golang中的實現(xiàn)LSM樹

為了在Golang中實現(xiàn)LSM樹，可以設計一個StorageComponent，它將內(nèi)存中的平衡樹（MemTable）與磁盤上的SSTable相結(jié)合。這種結(jié)構能夠高效地處理讀取和寫入，以及壓縮和數(shù)據(jù)合并等后臺過程。

Java 
 type StorageComponent struct {
 memTable BalancedTree
 ssTableFiles []*SSTable
 sparseIndex map[string]int
 config Config
 wal *WAL
 bloomFilter *BloomFilter
 compressor Compressor
}

 type Config struct {
 MemTableSizeThreshold int
 CompactionInterval time.Duration
 TreeType string
 BlockSize int

StorageComponent包括以下內(nèi)容：

• MemTable用于快速內(nèi)存寫入。
• 用于持久存儲的SSTtables。
• SparseIndex和BloomFilter可優(yōu)化讀取操作。
• 預寫日志（WAL）以保證數(shù)據(jù)持久性。
• 壓縮數(shù)據(jù)以減少磁盤空間的使用。

寫操作

在LSM樹中，數(shù)據(jù)寫入首先由MemTable在內(nèi)存中處理。在寫操作應用之前，將其記錄到預寫日志（WAL）中，以確保在系統(tǒng)崩潰時數(shù)據(jù)的持久性。

Java 
 func (sc *StorageComponent) Set(key, value string) error {
 if sc.wal != nil {
 if err := sc.wal.Log(key, value); err != nil {
 return err
 }
 }
 sc.memTable.Set(key, value)
 if sc.memTable.Size() > sc.config.MemTableSizeThreshold {
 return sc.flushMemTable()
 }
 return nil
 }

一旦MemTable達到一定的大小，它就會作為SSTable刷新到磁盤。這一過程可確保內(nèi)存使用率保持在一定范圍內(nèi)，同時還將數(shù)據(jù)按排序順序?qū)懭氪疟P，以便將來更快地檢索。

MemTable刷新和SSTables

MemTable刷新涉及將當前內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構寫入磁盤上的SSTable。SSTables按排序順序存儲鍵值對，使后續(xù)讀取和合并更高效。

Java 
 func (sc *StorageComponent) flushMemTable() error {
 ssTable := NewSSTable(sc.config.BlockSize, sc.compressor)
 sc.memTable.Iterate(func(key, value string) {
 ssTable.Add(key, value)
 })
 if err := ssTable.Flush(); err != nil {
 return err
 }
 sc.updateSparseIndex(ssTable)
 sc.updateBloomFilter(ssTable)
 sc.memTable = NewBalancedTree(sc.config.TreeType)
 return nil
 }

SSTables的主要優(yōu)點是它們的排序結(jié)構。排序允許在壓縮過程中高效合并多個表，并支持范圍查詢。典型的壓縮策略包括將較小的SSTable合并為較大的SSTable，消除重復的鍵和舊版本的數(shù)據(jù)。

預寫日志（WAL）

預寫日志（WAL）通過在將所有寫操作應用到MemTable之前記錄它們來確保數(shù)據(jù)的持久性。這允許系統(tǒng)通過重放日志和恢復最近的寫操作來從崩潰中恢復。

Java 
 type WAL struct {
 file *os.File
 }

 func (w *WAL) Log(key, value string) error {
 entry := fmt.Sprintf("%s:%s\n", key, value)
 _, err := w.file.WriteString(entry)
 return err
 }

通過保留預寫日志，緩解了在發(fā)生崩潰時丟失尚未刷新到磁盤的內(nèi)存數(shù)據(jù)的問題。

壓縮和SSTables

LSM樹中的關鍵操作之一是壓縮，將多個SSTable合并為一個SSTable中，消除重復鍵并合并數(shù)據(jù)。這個過程可確保刪除舊數(shù)據(jù)，并減少系統(tǒng)在讀取過程中必須搜索的文件數(shù)量。

Java 
 func (sc *StorageComponent) performCompaction() {
 // Merge SS-tables and remove obsolete entries
 }

壓縮不僅可以優(yōu)化磁盤空間的使用，還可以通過減少查詢過程中需要掃描的SSTables的數(shù)量來提高讀性能。這一概念反映了所提供的摘錄中提到的“維護”，其中數(shù)據(jù)庫整合和壓縮日志以保持長期的高效性能。

讀操作

從LSM樹中讀取數(shù)據(jù)包括按順序檢查多個源：首先是MemTable，其次是BloomFilter，最后檢查SSTables。BloomFilter通過快速確定一個鍵是否可能存在于磁盤數(shù)據(jù)中，幫助避免不必要的磁盤讀取。

Java 
 func (sc *StorageComponent) Get(key string) (string, error) {
 if value, found := sc.memTable.Get(key); found {
 return value, nil
 }
 if sc.bloomFilter != nil && !sc.bloomFilter.MightContain(key) {
 return "", errors.New("Key not found")
 }
 for i := len(sc.ssTableFiles) - 1; i >= 0; i-- {
 if value, found := sc.ssTableFiles[i].Get(key); found {
 return value, nil
 }
 }
 return "", errors.New("Key not found")
 }

這種多步驟方法確保讀取既快速（由于內(nèi)存中的MemTable和BloomFilter）又準確（由于排序的SSTable）。雖然從多個源讀取會帶來一些復雜性，但使用像BloomFilters這樣的輔助數(shù)據(jù)結(jié)構可以最大限度地降低性能損失。

塊壓縮

壓縮是LSM樹的另一個重要特性，通過在將數(shù)據(jù)塊寫入磁盤之前對其進行壓縮，可以幫助減少磁盤使用并提高讀取性能。

Java 
 type Compressor interface {
 Compress([]byte) []byte
 Decompress([]byte) []byte
 }

壓縮在存儲效率和讀/寫性能之間取得了平衡，更大的數(shù)據(jù)塊提供了更好的壓縮效果，但代價是點查詢稍微慢一些。這種技術如摘錄所述，在LevelDB和RocksDB等存儲系統(tǒng)中得到了廣泛應用。

索引和性能注意事項

為了優(yōu)化讀性能，LSM樹通常依賴于一個稀疏索引，該索引將特定的鍵映射到它們在SSTables中的位置。通過減少掃描整個表的需求，這個索引顯著提高了搜索時間。正如摘錄所討論的那樣，高效的索引結(jié)構（如從哈希映射或平衡樹派生出的結(jié)構）在最小化讀取復雜性方面發(fā)揮著至關重要的作用。

LSM樹的性能由以下幾個因素決定：

• MemTable大小：較大的MemTable可以降低磁盤寫入頻率，但會增加內(nèi)存使用率，并在崩潰時增加數(shù)據(jù)丟失的可能性。
• 壓縮頻率：更頻繁的壓縮會減少SSTable的數(shù)量，提高讀取性能，但會增加I/O負載。
• 平衡樹類型：用于MemTable的樹類型（例如，AVL、Red-Black）影響內(nèi)存操作性能。
• 塊大小和壓縮：較大的塊提供更好的壓縮比，但可能會減慢查詢速度。

正如摘錄所述，平衡頻繁寫入和高效讀取的成本對于高性能LSM樹實現(xiàn)至關重要。所使用的壓縮策略（例如，分級或分層大?。┮矊Υ疟P使用率和查詢性能產(chǎn)生重大影響。

LSM樹在存儲系統(tǒng)中的實際應用

LSM樹是許多現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心，為可擴展和高效的數(shù)據(jù)存儲解決方案提供支持。一些值得關注的實際應用包括：

• Cassandra：Apache Cassandra使用LSM樹作為主要存儲機制，為寫密集型工作負載提供高吞吐量。LSM樹允許Cassandra通過在刷新到磁盤之前有效地在內(nèi)存中批處理寫操作來實現(xiàn)其分布式、容錯架構。
• LevelDB和RocksDB：LevelDB及其繼任者RocksDB都是利用LSM樹優(yōu)化寫入性能的鍵值存儲。由于其對塊壓縮、壓縮策略和分區(qū)索引等高級功能的支持，它被廣泛應用于嵌入式數(shù)據(jù)庫和大型系統(tǒng)，例如Facebook的內(nèi)部基礎設施。
• HBase：HBase是一個基于Hadoop構建的分布式存儲系統(tǒng)，它依賴于LSM樹來管理其讀寫操作。通過將數(shù)據(jù)組織到MemTables和SSTables中，HBase確保即使在高負載下也能有效地處理隨機和順序讀/寫工作負載。
• InnoDB (MySQL)：MySQL的InnoDB存儲引擎還結(jié)合了LSM樹的概念，特別是在處理大量寫入負載時。通過將內(nèi)存數(shù)據(jù)與持久存儲分離，并使用后臺壓縮等策略，InnoDB確保了事務性工作負載的持久性和性能。
• Kafka中的RocksDB：Kafka Streams使用RocksDB作為本地存儲引擎，利用LSM樹的高效寫批處理和壓縮特性來大規(guī)模處理流數(shù)據(jù)。這使得Kafka能夠保持高寫吞吐量，并最大限度地減少事件處理管道中的延遲。

這些系統(tǒng)展示了LSM樹的多功能性和健壯性，使它們成為分布式數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)密集型應用程序中高性能、寫優(yōu)化存儲子系統(tǒng)的熱門選擇。

結(jié)論

在Golang中實現(xiàn)LSM樹為現(xiàn)代存儲系統(tǒng)中處理寫密集型工作負載提供了可擴展、高效的解決方案。通過將內(nèi)存中的MemTable與磁盤上的SSTables相結(jié)合，并通過預寫日志、塊壓縮和BloomFilters等功能對其進行增強，該系統(tǒng)能夠處理大量數(shù)據(jù)。

關鍵要點包括：

• 通過MemTable的批處理和SSTable的順序?qū)懖僮鲗崿F(xiàn)高效的寫操作。
• 通過預寫日志的持久性，確保崩潰后的數(shù)據(jù)恢復
• 使用BloomFilters和稀疏索引優(yōu)化讀取性能，以最大限度地減少磁盤訪問。
• 通過壓縮以保持存儲效率和提高I/O性能。

這種LSM樹實現(xiàn)為在Golang構建可擴展的高性能存儲系統(tǒng)提供了堅實的基礎，并有望在未來增強如范圍查詢、并發(fā)訪問和分布式存儲等功能。

原文標題：Implementing LSM Trees in Golang: A Comprehensive Guide，作者：Daniil Koshelev