学习笔记：参考LSM树详解 - 知乎 (zhihu.com)
NoSQL（HBase,LevelDB,RocksDB）采用LSM树
核心：利用顺序写来提高性能，但因为分层（内存和文件两部分）的设计会降低读性能。//牺牲小部分读性能来换高性能写
LSM树的核心思想
LSM树有以下三个组成部分：
（1）MemTable
MemTable是在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据，会按照Key有序组织这些数据
因为数据暂时保存在内存中，内存并不是可靠存储，如果断电会丢失数据，因此通常会通过WAL(Write-ahead logging，预写式日志)的方式来保证数据的可靠性。
（疑问：WAL存储在哪？）
（2）Immutable MemTable
当 MemTable达到一定大小后，会转化成Immutable MemTable。Immutable MemTable是将转MemTable变为SSTable的一种中间状态。写操作由新的MemTable处理，在转存过程中不阻塞数据更新操作。
（3）SSTable（Sorted String Table）
有序键值对集合，是LSM数组在磁盘中的数据结构。为了加快SSTable的读取，可以通过建立key的索引以及布隆过滤器来加快key的查找。
LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)正如它的名字一样，LSM树会将所有的数据插入、修改、删除等操作记录(注意是操作记录)保存在内存之中，当此类操作达到一定的数据量后，再批量地顺序写入到磁盘当中。这与B+树不同，B+树数据的更新会直接在原数据所在处修改对应的值，但是LSM数的数据更新是日志式的，当一条数据更新是直接append一条更新记录完成的。这样设计的目的就是为了顺序写，不断地将Immutable MemTable flush到持久化存储即可，而不用去修改之前的SSTable中的key，保证了顺序写。
因此当MemTable达到一定大小flush到持久化存储变成SSTable后，在不同的SSTable中，可能存在相同Key的记录，当然最新的那条记录才是准确的。这样设计的虽然大大提高了写性能，但同时也会带来一些问题：
1）冗余存储，对于某个key，实际上除了最新的那条记录外，其他的记录都是冗余无用的，但是仍然占用了存储空间。因此需要进行Compact操作(合并多个SSTable)来清除冗余的记录。
2）读取时需要从最新的倒着查询，直到找到某个key的记录。最坏情况需要查询完所有的SSTable，这里可以通过前面提到的索引/布隆过滤器来优化查找速度。
LSM树的Compact策略
从上面可以看出，Compact操作是十分关键的操作，否则SSTable数量会不断膨胀。在Compact策略上，主要介绍两种基本策略：size-tiered和leveled。
三个重要概念：
1）读放大:读取数据时实际读取的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中需要先在MemTable查看当前key是否存在，不存在继续从SSTable中寻找。
2）写放大:写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作，导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。
3）空间放大:数据实际占用的磁盘空间比数据的真正大小更多。上面提到的冗余存储，对于一个key来说，只有最新的那条记录是有效的，而之前的记录都是可以被清理回收的。
（1）size-tirered策略
size-tiered策略保证每层SSTable的大小相近，同时限制每一层SSTable的数量。如上图，每层限制SSTable为N，当每层SSTable达到N后，则触发Compact操作合并这些SSTable，并将合并后的结果写入到下一层成为一个更大的sstable。
由此可以看出，当层数达到一定数量时，最底层的单个SSTable的大小会变得非常大。并且size-tiered策略会导致空间放大比较严重。即使对于同一层的SSTable，每个key的记录是可能存在多份的，只有当该层的SSTable执行compact操作才会消除这些key的冗余记录。
（2）Leveled策略
leveled策略也是采用分层的思想，每一层限制总文件的大小。
但是跟size-tiered策略不同的是，leveled会将每一层切分成多个大小相近的SSTable。这些SSTable是这一层是全局有序的，意味着一个key在每一层至多只有1条记录，不存在冗余记录。
假设场景：
1) L1的总大小超过L1本身大小限制：
L1超过了最大阈值限制
2）此时会从L1选择至少一个文件，然后把它跟L2有交集的部分进行合并。生成的文件会放在L2
如上图，此时L1第二SSTable的key的范围覆盖了L2中前三个SSTable，那么就需要将L1中第二个SSTable与L2中前三个SSTable执行Compact操作。
3) 如果L2合并后的结果仍旧超出L5的阈值大小，需要重复之前的操作 —— 选至少一个文件然后把它合并到下一层:
需要注意的是，多个不相干的合并是可以并发进行的：
