[今日之星推荐股票]k线数据库自定义(自定义板块k线图)

LSM-tree在NoSQL体系里十分常见，根本现已成为必选计划了。今日介绍一下LSM-tree的首要思维，再举一个LevelDB的比方。

LSM-tree起源于1996年的一篇论文《TheLog-StructuredMerge-Tree(LSM-Tree)》，今日的内容和图片首要来源于FAST\'16的《WiscKey:SeparatingKeysfromValuesinSSD-consciousStorage》。

先看姓名，log-structured，日志结构的，日志是软件体系打出来的，就跟人写日记相同，一页一页往下写，并且体系写日志不会写错，所以不需求更改，只需求在后边追加就好了。各种数据库的写前日志也是追加型的，因而日志结构的根本就指代追加。径直他仍是个“Merge-tree”，也便是“兼并-树”，兼并便是把多个组成一个。

好，不扯淡了，说正文了。

LSM-tree是专门为key-value存储体系提着的，key-value类型的存储体系最首要的就两个个功用，put（k，v）：写入一个（k，v），get（k）：给定一个k查找v。

LSM-tree最大的特色便是写入速度快，首要使用了磁盘的次序写，pk掉了需求随机写入的B-tree。关于磁盘的次序和随机写能够参阅：《硬盘的各种概念》

下图是LSM-tree的组成部分，是一个多层结构，就更一个树相同，上小下大。首要是内存的C0层，保存了一切最近写入的（k，v），这个内存结构是有序的，并且能够随时原地更新，一起支撑随时查询。剩余的C1到Ck层都在磁盘上，每一层都是一个在key上有序的结构。

LSM-tree

写入流程：一个put（k，v）操作来了，首要追加到写前日志（WriteAheadLog，也便是真实写入之前记载的日志）中，接下来加到C0层。当C0层的数据到达必定巨细，就把C0层和C1层兼并，相似归并排序，这个进程便是Compaction（兼并）。兼并出来的新的new-C1会次序写磁盘，替换掉原本的old-C1。当C1层到达必定巨细，会持续和基层兼并。兼并之后一切旧文件都能够删掉，留下新的。

径直数据的写入或许重复，新版别需求掩盖老版别。什么叫新版别，我先写（a=1），再写（a=233），233便是新版别了。假设a老版别现已到Ck层了，这时分C0层来了个新版别，这个时分不会去管底下的文件有没有老版别，老版别的收拾是在兼并的时分做的。

写入进程根本只用到了内存结构，Compaction能够后台异步完结，不堵塞写入。

查询流程：在写入流程中能够看到，最新的数据在C0层，最老的数据在Ck层，所以查询也是先查C0层，假设没有要查的k，再查C1，逐层查。

一次查询或许需求屡次单点查询，略微慢一些。所以LSM-tree首要针对的场景是写密布、少数查询的场景。

LSM-tree被用在各种键值数据库中，如LevelDB，RocksDB，还有分布式行式存储数据库Cassandra也用了LSM-tree的存储架构。

其实光看上边这个模型还有点问题，比方将C0跟C1兼并之后，新的写入怎样办？别的，每次都要将C0跟C1兼并，这个后台收拾也很费事啊。这儿以LevelDB为例，看一下实践体系是怎样使用LSM-tree的思维的。

下边这个图是LevelDB的架构，首要，LSM-tree被分红三种文件，第一种是内存中的两个memtable，一个是正常的接纳写入恳求的memtable，一个是不行修正的immutablememtable。

LevelDB

别的一部分是磁盘上的SStable（SortedStringTable），有序字符串表，这个有序的字符串便是数据的key。SStable总共有七层（L0到L6）。下一层的总巨细约束是上一层的10倍。

写入流程：首要将写入操作加到写前日志中，接下来把数据写到memtable中，当memtable满了，就将这个memtable切换为不行更改的immutablememtable，并新开一个memtable接纳新的写入恳求。而这个immutablememtable就能够刷磁盘了。这儿刷磁盘是直接刷成L0层的SSTable文件，并不直接跟L0层的文件兼并。

每一层的一切文件总巨细是有约束的，每下一层大十倍。一旦某一层的总巨细超越阈值了，就挑选一个文件和下一层的文件兼并。就像玩2048相同，每次能触发兼并都会触发，这在2048里是最爽的，可是在体系里是挺费事的事，由于需求倒腾的数据多，可是也不是坏事，由于这样能够加快查询。

这儿径直，一切下一层被影响到的文件都会参加Compaction。兼并之后，确保L1到L6层的每一层的数据都是在key上大局有序的。而L0层是能够有堆叠的。

Compaction

上图是个比方，一个immutablememtable刷到L0层后，触发L0和L1的兼并，假设黄色的文件是触及本次兼并的，兼并后，L0层的就被删掉了，L1层的就更新了，L1层仍是大局有序的，三个文件的数据次序是abcdef。

尽管L0层的多个文件在同一层，但也是有先后联系的，投掷的同个key的数据也会掩盖前面的。这儿怎样区别呢？为每个key-value加个版别号。所以在Compaction时分应该只会留下最新的版别。

查询流程：先查memtable，再查immutablememtable，然后查L0层的一切文件，最终一层一层往下查。

读写扩大（readandwriteamplification）是LSM-tree的首要问题，这么界说的：读写扩大=磁盘上实践读写的数据量/用户需求的数据量。径直是和磁盘交互的数据量才算，这份数据在内存里计算了多少次是不关心的。比方用户原本要写1KB数据，成果你在内存里计算了1个小时，最终往磁盘写了10KB的数据，写扩大便是10，读也相似。

写扩大：咱们以RocksDB的LevelStyleCompaction机制为例，这种兼并机制每次拿上一层的一切文件和下一层兼并，下一层巨细是上一层的r倍。这样单次兼并的写扩大便是r倍，这儿是r倍仍是r+1倍跟详细完成有关，咱们举个比方。

假设现在有三层，文件巨细分别是：9，90，900，r=10。又写了个1，这时分就会不断兼并，1+9=10，10+90=100，100+900=1000。总共写了10+100+1000。按理来说写扩大应该为1110/1，可是各种论文里不是这么说的，论文里说的是等号右边的比上加号左面的和，也便是10/1+100/10+1000/100=30=r*level。个人感觉写扩大是一个进程，用一个数字衡量不太精确，并且这也仅仅最坏状况。

读扩大：为了查询一个1KB的数据。最坏需求读L0层的8个文件，再读L1到L6的每一个文件，总共14个文件。而每一个文件内部需求读16KB的索引，4KB的布隆过滤器，4KB的数据块（看不懂不重要，只需知道从一个SSTable里查一个key，需求读这么多东西就能够了）。总共24*14/1=336倍。key-value越小读扩大越大。

关于LSM-tree的内容和LevelDB的提着思维就介绍完了，首要包含写前日志WAL，memtable，SStable三个部分。逐层兼并，逐层查找。LSM-tree的首要下风是读写扩大，关于读写扩大能够经过一些其他策省略下降。

转自：jianshu/p/5c846e205f5f

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