零基础打造LSM-Tree存储引擎:揭秘高效数据管理的奥秘

时间:2025-01-03 00:33 分类:其他教程

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前言

你是否曾经好奇,为什么有些数据库系统能够处理海量的数据而不会出现性能瓶颈?答案可能就隐藏在我们今天要探讨的主题——LSM-Tree存储引擎之中。

什么是LSM-Tree?

LSM-Tree,即日志结构合并树,是一种专为高吞吐量写入操作设计的数据结构。它通过将写入操作先存储在内存中的有序数据结构(如跳表或AVL树),然后批量写入磁盘上的SSTable文件,从而避免了频繁的随机IO操作。

基本结构

LSM-Tree的整体结构可以分为两个主要部分:内存存储和磁盘存储。

内存存储

内存存储中的核心结构为Memtable。所有的写入操作(set,delete)都会先到达Memtable,Memtable会将这些操作插入进一个有序的数据结构中。当Memtable达到一定的大小阈值后,会以SSTable的形式持久化到磁盘。

磁盘存储

磁盘存储涉及WAL和SSTable文件。WAL的作用是为了处理在数据库崩溃时最近的写入丢失的问题。所有在Memtable上写入都会被追加到WAL上,在数据库重启后只需按照顺序应用WAL中的写入条目就可以恢复崩溃前的Memtable。

写入数据

写入数据指的是添加一个新的键值对,对已有键值对的更新也会通过这种方式来进行,旧的键值对会在压缩过程中删除。

删除数据

LSM-Tree的删除数据并不会直接将数据删除,而是通过一种叫“墓碑”的方式进行。

查询数据

查询数据的过程将从对Memtable的查询开始,如果找到了对应的键值对则直接返回给client,没有找到则从Level 0到Level N的范围内进行查找。

压缩数据

我们这里介绍的是Leveled压缩策略,也是LevelDB和RocksDB所使用的压缩策略。

实现

通过上述对LSM-Tree的概述,我相信你已经对LSM-Tree有了一个基本的了解,并且有了自己的实现思路。接下来,我们将从0到1实现一个基于LSM-Tree的存储引擎,下面将只对核心代码进行介绍。

总结

我们通过认识LSM-Tree,熟悉LSM-Tree中的各个核心组件以及处理客户端请求的流程,最终从0到1实现了一个自己的LSM-Tree存储引擎。希望这篇文章以及ORIGINIUM可以让你对LSM-Tree有进一步的理解。

参考列表

  • github.com/B1NARY-GR0U…
  • www.cnblogs.com/whuanle/p/1…
  • vonng.gitbook.io/vonng/part-…
  • github.com/google/leve…

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