譯者 | 李睿

審校 | 重樓

日志結構合并樹（LSM樹）是一種強大的數據結構，已經廣泛用于現代數據庫中，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據結構優化讀取性能，從而提供了顯著的性能優勢。

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

LSM樹概述

LSM樹通過在內存組件和磁盤組件之間分割數據來工作：

• MemTable（內存組件）：一個平衡的樹結構，用于臨時存儲最近的寫入數據。
• SSTables（磁盤組件）：用于永久存儲數據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實現的鍵值存儲系統為例：

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。雖然它適用于小數據集，但隨著數據集的增長，檢索過程（db_get）的效率越來越低，因為它對整個文件執行線性掃描。這種簡單的方法凸顯了隨著數據的增加而擴展數據庫的挑戰。

這種方法的主要限制是它缺乏任何索引結構，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樹這樣的數據庫引入了更復雜的數據結構和機制，以便隨著時間的推移對數據進行排序和合并。

在Golang中的實現LSM樹

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

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包括以下內容：

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

寫操作

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

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。這一過程可確保內存使用率保持在一定范圍內，同時還將數據按排序順序寫入磁盤，以便將來更快地檢索。

MemTable刷新和SSTables

MemTable刷新涉及將當前內存中的數據結構寫入磁盤上的SSTable。SSTables按排序順序存儲鍵值對，使后續讀取和合并更高效。

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的主要優點是它們的排序結構。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據。

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據的持久性。這允許系統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，緩解了在發生崩潰時丟失尚未刷新到磁盤的內存數據的問題。

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據。這個過程可確保刪除舊數據，并減少系統在讀取過程中必須搜索的文件數量。

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

壓縮不僅可以優化磁盤空間的使用，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”，其中數據庫整合和壓縮日志以保持長期的高效性能。

讀操作

從LSM樹中讀取數據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據中，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這樣的輔助數據結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，通過在將數據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，更大的數據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等存儲系統中得到了廣泛應用。

索引和性能注意事項

為了優化讀性能，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，高效的索引結構（如從哈希映射或平衡樹派生出的結構）在最小化讀取復雜性方面發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，但會增加內存使用率，并在崩潰時增加數據丟失的可能性。
• 壓縮頻率：更頻繁的壓縮會減少SSTable的數量，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樹實現至關重要。所使用的壓縮策略（例如，分級或分層大小）也對磁盤使用率和查詢性能產生重大影響。

LSM樹在存儲系統中的實際應用

LSM樹是許多現代數據庫系統的核心，為可擴展和高效的數據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存中批處理寫操作來實現其分布式、容錯架構。
• LevelDB和RocksDB：LevelDB及其繼任者RocksDB都是利用LSM樹優化寫入性能的鍵值存儲。由于其對塊壓縮、壓縮策略和分區索引等高級功能的支持，它被廣泛應用于嵌入式數據庫和大型系統，例如Facebook的內部基礎設施。
• HBase：HBase是一個基于Hadoop構建的分布式存儲系統，它依賴于LSM樹來管理其讀寫操作。通過將數據組織到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存儲引擎還結合了LSM樹的概念，特別是在處理大量寫入負載時。通過將內存數據與持久存儲分離，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模處理流數據。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。

這些系統展示了LSM樹的多功能性和健壯性，使它們成為分布式數據庫和數據密集型應用程序中高性能、寫優化存儲子系統的熱門選擇。

結論

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

關鍵要點包括：

• 通過MemTable的批處理和SSTable的順序寫操作實現高效的寫操作。
• 通過預寫日志的持久性，確保崩潰后的數據恢復
• 使用BloomFilters和稀疏索引優化讀取性能，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樹實現為在Golang構建可擴展的高性能存儲系統提供了堅實的基礎，并有望在未來增強如范圍查詢、并發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