譯者 | 李睿
審校 | 重樓
日志結(jié)構(gòu)合并樹(shù)（LSM樹(shù)）是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，已經(jīng)廣泛用于現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)中，用于高效處理寫入密集型工作負(fù)載。它們通過(guò)批處理寫入和使用排序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化讀取性能，從而提供了顯著的性能優(yōu)勢(shì)。
本文介紹了如何在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹(shù)，探討了預(yù)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(chǔ)系統(tǒng)和索引策略進(jìn)行比較。此外，還深入探討了SSTables、MemTables和壓縮策略，以優(yōu)化高負(fù)載環(huán)境中的性能。
LSM樹(shù)概述
LSM樹(shù)通過(guò)在內(nèi)存組件和磁盤組件之間分割數(shù)據(jù)來(lái)工作：
- MemTable（內(nèi)存組件）：一個(gè)平衡的樹(shù)結(jié)構(gòu)，用于臨時(shí)存儲(chǔ)最近的寫入數(shù)據(jù)。
- SSTables（磁盤組件）：用于永久存儲(chǔ)數(shù)據(jù)按級(jí)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(dāng)MemTable超過(guò)閾值大小時(shí)，它會(huì)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(guò)磁盤上的SSTable進(jìn)行搜索。
4.后臺(tái)進(jìn)程定期合并和壓縮SSTable，以提高性能并有效管理磁盤空間。
簡(jiǎn)單鍵值存儲(chǔ)
在深入研究LSM樹(shù)的復(fù)雜性之前，有必要了解一種更簡(jiǎn)單的方法。以Bash實(shí)現(xiàn)的鍵值存儲(chǔ)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(gè)基于Bash的系統(tǒng)將鍵值對(duì)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(zhǎng)，檢索過(guò)程（db_get）的效率越來(lái)越低，因?yàn)樗鼘?duì)整個(gè)文件執(zhí)行線性掃描。這種簡(jiǎn)單的方法凸顯了隨著數(shù)據(jù)的增加而擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)的挑戰(zhàn)。
這種方法的主要限制是它缺乏任何索引結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致搜索時(shí)間為O(n)。它也不能有效地管理更新或刪除，因?yàn)榕f條目保留在文件中，并且必須掃描整個(gè)文件以查找每個(gè)密鑰的最新版本。為了解決這些問(wèn)題，像LSM樹(shù)這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)引入了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和機(jī)制，以便隨著時(shí)間的推移對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和合并。
在Golang中的實(shí)現(xiàn)LSM樹(shù)
為了在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹(shù)，可以設(shè)計(jì)一個(gè)StorageComponent，它將內(nèi)存中的平衡樹(shù)（MemTable）與磁盤上的SSTable相結(jié)合。這種結(jié)構(gòu)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(tái)過(guò)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(chǔ)的SSTtables。
- SparseIndex和BloomFilter可優(yōu)化讀取操作。
- 預(yù)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(shù)中，數(shù)據(jù)寫入首先由MemTable在內(nèi)存中處理。在寫操作應(yīng)用之前，將其記錄到預(yù)寫日志（WAL）中，以確保在系統(tǒng)崩潰時(shí)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(dá)到一定的大小，它就會(huì)作為SSTable刷新到磁盤。這一過(guò)程可確保內(nèi)存使用率保持在一定范圍內(nèi)，同時(shí)還將數(shù)據(jù)按排序順序?qū)懭氪疟P，以便將來(lái)更快地檢索。
MemTable刷新和SSTables
MemTable刷新涉及將當(dāng)前內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)寫入磁盤上的SSTable。SSTables按排序順序存儲(chǔ)鍵值對(duì)，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(diǎn)是它們的排序結(jié)構(gòu)。排序允許在壓縮過(guò)程中高效合并多個(gè)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(fù)的鍵和舊版本的數(shù)據(jù)。
預(yù)寫日志（WAL）
預(yù)寫日志（WAL）通過(guò)在將所有寫操作應(yīng)用到MemTable之前記錄它們來(lái)確保數(shù)據(jù)的持久性。這允許系統(tǒng)通過(guò)重放日志和恢復(fù)最近的寫操作來(lái)從崩潰中恢復(fù)。
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(guò)保留預(yù)寫日志，緩解了在發(fā)生崩潰時(shí)丟失尚未刷新到磁盤的內(nèi)存數(shù)據(jù)的問(wèn)題。
壓縮和SSTables
LSM樹(shù)中的關(guān)鍵操作之一是壓縮，將多個(gè)SSTable合并為一個(gè)SSTable中，消除重復(fù)鍵并合并數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程可確保刪除舊數(shù)據(jù)，并減少系統(tǒng)在讀取過(guò)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(guò)減少查詢過(guò)程中需要掃描的SSTables的數(shù)量來(lái)提高讀性能。這一概念反映了所提供的摘錄中提到的“維護(hù)”，其中數(shù)據(jù)庫(kù)整合和壓縮日志以保持長(zhǎng)期的高效性能。
讀操作
從LSM樹(shù)中讀取數(shù)據(jù)包括按順序檢查多個(gè)源：首先是MemTable，其次是BloomFilter，最后檢查SSTables。BloomFilter通過(guò)快速確定一個(gè)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(zhǔn)確（由于排序的SSTable）。雖然從多個(gè)源讀取會(huì)帶來(lái)一些復(fù)雜性，但使用像BloomFilters這樣的輔助數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以最大限度地降低性能損失。
塊壓縮
壓縮是LSM樹(shù)的另一個(gè)重要特性，通過(guò)在將數(shù)據(jù)塊寫入磁盤之前對(duì)其進(jìn)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(chǔ)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(jià)是點(diǎn)查詢稍微慢一些。這種技術(shù)如摘錄所述，在LevelDB和RocksDB等存儲(chǔ)系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。
索引和性能注意事項(xiàng)
為了優(yōu)化讀性能，LSM樹(shù)通常依賴于一個(gè)稀疏索引，該索引將特定的鍵映射到它們?cè)?/span>SSTables中的位置。通過(guò)減少掃描整個(gè)表的需求，這個(gè)索引顯著提高了搜索時(shí)間。正如摘錄所討論的那樣，高效的索引結(jié)構(gòu)（如從哈希映射或平衡樹(shù)派生出的結(jié)構(gòu)）在最小化讀取復(fù)雜性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
LSM樹(shù)的性能由以下幾個(gè)因素決定：
- MemTable大小：較大的MemTable可以降低磁盤寫入頻率，但會(huì)增加內(nèi)存使用率，并在崩潰時(shí)增加數(shù)據(jù)丟失的可能性。
- 壓縮頻率：更頻繁的壓縮會(huì)減少SSTable的數(shù)量，提高讀取性能，但會(huì)增加I/O負(fù)載。
- 平衡樹(shù)類型：用于MemTable的樹(shù)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(huì)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(duì)于高性能LSM樹(shù)實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。所使用的壓縮策略（例如，分級(jí)或分層大小）也對(duì)磁盤使用率和查詢性能產(chǎn)生重大影響。
LSM樹(shù)在存儲(chǔ)系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用
LSM樹(shù)是許多現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心，為可擴(kuò)展和高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案提供支持。一些值得關(guān)注的實(shí)際應(yīng)用包括：
- Cassandra：Apache Cassandra使用LSM樹(shù)作為主要存儲(chǔ)機(jī)制，為寫密集型工作負(fù)載提供高吞吐量。LSM樹(shù)允許Cassandra通過(guò)在刷新到磁盤之前有效地在內(nèi)存中批處理寫操作來(lái)實(shí)現(xiàn)其分布式、容錯(cuò)架構(gòu)。
- LevelDB和RocksDB：LevelDB及其繼任者RocksDB都是利用LSM樹(shù)優(yōu)化寫入性能的鍵值存儲(chǔ)。由于其對(duì)塊壓縮、壓縮策略和分區(qū)索引等高級(jí)功能的支持，它被廣泛應(yīng)用于嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)和大型系統(tǒng)，例如Facebook的內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施。
- HBase：HBase是一個(gè)基于Hadoop構(gòu)建的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，它依賴于LSM樹(shù)來(lái)管理其讀寫操作。通過(guò)將數(shù)據(jù)組織到MemTables和SSTables中，HBase確保即使在高負(fù)載下也能有效地處理隨機(jī)和順序讀/寫工作負(fù)載。
- InnoDB (MySQL)：MySQL的InnoDB存儲(chǔ)引擎還結(jié)合了LSM樹(shù)的概念，特別是在處理大量寫入負(fù)載時(shí)。通過(guò)將內(nèi)存數(shù)據(jù)與持久存儲(chǔ)分離，并使用后臺(tái)壓縮等策略，InnoDB確保了事務(wù)性工作負(fù)載的持久性和性能。
- Kafka中的RocksDB：Kafka Streams使用RocksDB作為本地存儲(chǔ)引擎，利用LSM樹(shù)的高效寫批處理和壓縮特性來(lái)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(shù)的多功能性和健壯性，使它們成為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序中高性能、寫優(yōu)化存儲(chǔ)子系統(tǒng)的熱門選擇。
結(jié)論
在Golang中實(shí)現(xiàn)LSM樹(shù)為現(xiàn)代存儲(chǔ)系統(tǒng)中處理寫密集型工作負(fù)載提供了可擴(kuò)展、高效的解決方案。通過(guò)將內(nèi)存中的MemTable與磁盤上的SSTables相結(jié)合，并通過(guò)預(yù)寫日志、塊壓縮和BloomFilters等功能對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)，該系統(tǒng)能夠處理大量數(shù)據(jù)。
關(guān)鍵要點(diǎn)包括：
- 通過(guò)MemTable的批處理和SSTable的順序?qū)懖僮鲗?shí)現(xiàn)高效的寫操作。
- 通過(guò)預(yù)寫日志的持久性，確保崩潰后的數(shù)據(jù)恢復(fù)
- 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(wèn)。
- 通過(guò)壓縮以保持存儲(chǔ)效率和提高I/O性能。
這種LSM樹(shù)實(shí)現(xiàn)為在Golang構(gòu)建可擴(kuò)展的高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并有望在未來(lái)增強(qiáng)如范圍查詢、并發(fā)訪問(wèn)和分布式存儲(chǔ)等功能。
原文標(biāo)題：Implementing LSM Trees in Golang: A Comprehensive Guide，作者：Daniil Koshelev
