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turnon 提交于 2023-02-10 11:40 . docs: 更新文档
title: LSM树
date: 2022-03-16 09:27:21
categories:
  - 数据结构和算法
  - 树
tags:
  - 数据结构
  - 树
  - LSM 树
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LSM 树

什么是 LSM 树

LSM 树具有以下 3 个特点:

  1. 将索引分为内存和磁盘两部分,并在内存达到阈值时启动树合并(Merge Trees);
  2. 用批量写入代替随机写入,并且用预写日志 WAL 技术(Write AheadLog,预写日志技术)保证内存数据,在系统崩溃后可以被恢复;
  3. 数据采取类似日志追加写的方式写入(Log Structured)磁盘,以顺序写的方式提高写 入效率。

LSM 树的这些特点,使得它相对于 B+ 树,在写入性能上有大幅提升。所以,许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎,而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。

LSM 树就是根据这个思路设计了这样一个机制:当数据写入时,延迟写磁盘,将数据先存放在内存中的树里,进行常规的存储和查询。当内存中的树持续变大达到阈值时,再批量地以块为单位写入磁盘的树中。因此,LSM 树至少需要由两棵树组成,一棵是存储在内存中较小的 C0 树,另一棵是存储在磁盘中较大的 C1 树。

如何将内存数据与磁盘数据合并

可以参考两个有序链表归并排序的过程,将 C0 树和 C1 树的所有叶子节点中存储的数据,看作是两个有序链表,那滚动合并问题就变成了我们熟悉的两个有序链表的归并问题。不过由于涉及磁盘操作,那为了提高写入效率和检索效率,我们还需要针对磁盘的特性,在一些归并细节上进行优化。

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由于磁盘具有顺序读写效率高的特性,因此,为了提高 C1 树中节点的读写性能,除了根节点以外的节点都要尽可能地存放到连续的块中,让它们能作为一个整体单位来读写。这种包含多个节点的块就叫作多页块(Multi-Pages Block)。

第一步,以多页块为单位,将 C1 树的当前叶子节点从前往后读入内存。读入内存的多页块,叫作清空块(Emptying Block),意思是处理完以后会被清空。

第二步,将 C0 树的叶子节点和清空块中的数据进行归并排序,把归并的结果写入内存的一个新块中,叫作填充块(Filling Block)。

第三步,如果填充块写满了,我们就要将填充块作为新的叶节点集合顺序写入磁盘。这个时候,如果 C0 树的叶子节点和清空块都没有遍历完,我们就继续遍历归并,将数据写入新的填充块。如果清空块遍历完了,我们就去 C1 树中顺序读取新的多页块,加载到清空块中。

第四步,重复第三步,直到遍历完 C0 树和 C1 树的所有叶子节点,并将所有的归并结果写入到磁盘。这个时候,我们就可以同时删除 C0 树和 C1 树中被处理过的叶子节点。这样就完成了滚动归并的过程。

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LSM 树是如何检索

因为同时存在 C0 和 C1 树,所以要查询一个 key 时,我们会先到 C0 树中查询。如果查询到了则直接返回;如过没有查询到,则查询 C1 树。

需要注意一种特殊情况:删除操作。假设某数据在 C0 树中被删除了,但是在 C1 树中仍存在。这此时查询时,可以在 C1 树中查到这个 key,这其实是过期数据了,如何应对这种情况呢?对于被删除的数据,可以将这些数据的 key 插入到 C0 树中,并标记一个删除标志。如果查到了一个带着删除标志的 key,就直接返回查询失败。

为什么需要 LSM 树

在关系型数据库中,通常使用 B+ 树作为索引。B+ 树的数据都存储在叶子节点中,而叶子节点一般都存储在磁盘中。因此,每次插入的新数据都需要随机写入磁盘,而随机写入的性能非常慢。如果是一个日志系统,每秒钟要写入上千条甚至上万条数据,这样的磁盘操作代价会使得系统性能急剧下降,甚至无法使用。

操作系统对磁盘的读写是以块为单位的,我们能否以块为单位写入,而不是每次插入一个数据都要随机写入磁盘呢?这样是不是就可以大幅度减少写入操作了呢?解决方案就是:LSM 树(Log Structured Merge Trees)。

WAL 技术

LSM 树至少需要由两棵树组成,一棵是存储在内存中较小的 C0 树,另一棵是存储在磁盘中较大的 C1 树。

如果机器断电或系统崩溃了,那内存中还未写入磁盘的数据岂不就永远丢失了?这种情况我们该如何解决呢?

为了保证内存中的数据在系统崩溃后能恢复,可以使用 WAL 技术(Write Ahead Log,预写日志技术)将数据第一时间高效写入磁盘进行备份。

WAL 技术保存和恢复数据的具体步骤如下:

  1. 内存中的程序在处理数据时,会先将对数据的修改作为一条记录,顺序写入磁盘的 log 文件作为备份。由于磁盘文件的顺序追加写入效率很高,因此许多应用场景都可以接受这种备份处理。
  2. 在数据写入 log 文件后,备份就成功了。接下来,该数据就可以长期驻留在内存中了。
  3. 系统会周期性地检查内存中的数据是否都被处理完了(比如,被删除或者写入磁盘),并且生成对应的检查点(Check Point)记录在磁盘中。然后,我们就可以随时删除被处理完的数据了。这样一来,log 文件就不会无限增长了。
  4. 系统崩溃重启,我们只需要从磁盘中读取检查点,就能知道最后一次成功处理的数据在 log 文件中的位置。接下来,我们就可以把这个位置之后未被处理的数据,从 log 文件中读出,然后重新加载到内存中。

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参考资料

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