TiDB底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)LSM樹原理介紹

來源| OSCHINA 社區(qū)

作者 | 京東云開發(fā)者-京東物流 劉家存

隨著數(shù)據(jù)量的增大，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)越來越不能滿足對(duì)于海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求。對(duì)于分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，我們了解其底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)是非常重要的。本文將介紹下分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) TiDB 所采用的底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) LSM 樹的原理。

1 LSM 樹介紹

LSM 樹（Log-Structured-Merge-Tree) 日志結(jié)構(gòu)合并樹由 Patrick O’Neil 等人在論文《The Log-Structured Merge Tree》(https://www.cs.umb.edu/~poneil/lsmtree.pdf) 中提出，它實(shí)際上不是一棵樹，而是 2 個(gè)或者多個(gè)不同層次的樹或類似樹的結(jié)構(gòu)的集合。 LSM 樹的核心特點(diǎn)是利用順序?qū)憗硖岣邔懶阅?，代價(jià)就是會(huì)稍微降低讀性能（讀放大），寫入量增大（寫放大）和占用空間增大（空間放大）。 LSM 樹主要被用于 NoSql 數(shù)據(jù)庫(kù)中，如 HBase、RocksDB、LevelDB 等，知名的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) TiDB 的 kv 存儲(chǔ)引擎 TiKV 底層存儲(chǔ)就是用的上面所說的 RocksDB，也就是用的 LSM 樹。

2 LSM 樹算法大概思路

LSM 樹由兩個(gè)或多個(gè)樹狀的結(jié)構(gòu)組成。
這一節(jié)我們以兩個(gè)樹狀的結(jié)構(gòu)構(gòu)成的簡(jiǎn)單的雙層 LSM 樹舉例，來簡(jiǎn)單說下 LSM 樹大概思路，讓大家對(duì) LSM 樹實(shí)現(xiàn)有個(gè)整體的認(rèn)識(shí)。 原論文中的圖

2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

雙層 LSM 樹有一個(gè)較小的層，該層完全駐留在內(nèi)存中，作為 C0 樹（或 C0 層），以及駐留在磁盤上的較大層，稱為 C1 樹。
盡管 C1 層駐留在磁盤上，但 C1 中經(jīng)常引用的節(jié)點(diǎn)將保留在內(nèi)存緩沖區(qū)中，因此 C1 經(jīng)常引用的節(jié)點(diǎn)也可以被視為內(nèi)存駐留節(jié)點(diǎn)。

2.2 寫入

寫入時(shí)，首先將記錄行寫入順序日志文件 WAL 中，然后再將此記錄行的索引項(xiàng)插入到內(nèi)存駐留的 C0 樹中，然后通過異步任務(wù)及時(shí)遷移到磁盤上的 C1 樹中。

2.3 讀取

任何搜索索引項(xiàng)將首先在 C0 中查找，在 C0 中未找到，然后再在 C1 中查找。
如果存在崩潰恢復(fù)，還需要讀取恢復(fù)崩潰前未從磁盤中取出的索引項(xiàng)。

2.4 Compact 過程

將索引條目插入駐留在內(nèi)存中的 C0 樹的操作沒有 I/O 成本，然而，與磁盤相比，容納 C0 組件的內(nèi)存容量成本較高，這對(duì)其大小施加了限制。達(dá)到一定大小后，我們就需要將數(shù)據(jù)遷移到下一層。
我們需要一種有效的方法將記錄項(xiàng)遷移到駐留在成本較低的磁盤介質(zhì)上的 C1 樹中。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，當(dāng)插入達(dá)到或接近每一層分配的最大值的閾值大小，將進(jìn)行一個(gè)滾動(dòng)合并（Compact）過程，用于從 C0 樹中刪除一些連續(xù)的記錄項(xiàng)，并將其合并到 C1 中。
Compact 目前有兩種策略，size-tiered 策略，leveled 策略，我們將在下面的內(nèi)容里詳細(xì)介紹這兩種策略。

2.5 崩潰恢復(fù)

在 C0 樹中的項(xiàng)遷移到駐留在磁盤上的 C1 樹之前，存在一定的延遲（延遲），為了保證機(jī)器崩潰后 C0 樹中的數(shù)據(jù)不丟失，在生成每個(gè)新的歷史記錄行時(shí)，首先將用于恢復(fù)此插入的日志記錄寫入以常規(guī)方式創(chuàng)建的順序日志文件 WAL 中，然后再寫入 C0 中。

3 LSM 樹的組成

LSM 樹有三個(gè)重要組成部分，MemTable，Immutable MemTable，SSTable (Sorted String Table)，如下圖。 這張經(jīng)典圖片來自 Flink PMC 的 Stefan Richter 在 Flink Forward 2018 演講的 PPT 這幾個(gè)組成部分分別對(duì)應(yīng) LSM 樹的不同層次，不同層級(jí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移見下圖。這節(jié)就是介紹 LSM 樹抽象的不同層的樹狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的某個(gè)具體實(shí)現(xiàn)方式。

3.1 MemTable

MemTable 是在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于保存最近更新的數(shù)據(jù)，會(huì)按照 Key 有序地組織這些數(shù)據(jù)。LSM 樹對(duì)于具體如何組織有序地組織數(shù)據(jù)并沒有明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義，例如你可以任意選擇紅黑樹、跳表等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保證內(nèi)存中 key 的有序。

3.2 Immutable MemTable

為了使內(nèi)存數(shù)據(jù)持久化到磁盤時(shí)不阻塞數(shù)據(jù)的更新操作，在 MemTable 變?yōu)?SSTable 中間加了一個(gè) Immutable MemTable。
當(dāng) MemTable 達(dá)到一定大小后，會(huì)轉(zhuǎn)化成 Immutable MemTable，并加入到 Immutable MemTable 隊(duì)列尾部，然后會(huì)有任務(wù)從 Immutable MemTable 隊(duì)列頭部取出 Immutable MemTable 并持久化磁盤里。

3.3 SSTable(Sorted String Table)

有序鍵值對(duì)集合，是 LSM 樹組在磁盤中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
其文件結(jié)構(gòu)基本思路就是先劃分為數(shù)據(jù)塊 (類似于 mysql 中的頁)，然后再為數(shù)據(jù)塊建立索引，索引項(xiàng)放在文件末尾，并用布隆過濾器優(yōu)化查找。

4 LSM 樹的 Compact 策略

當(dāng)某層數(shù)據(jù)量大小達(dá)到我們預(yù)設(shè)的閾值后，我們就會(huì)通過 Compact 策略將其轉(zhuǎn)化到下一層。 在介紹 Compact 策略前，我們先想想如果讓我們自己設(shè)計(jì) Compact 策略，對(duì)于以下幾個(gè)問題，我們?cè)撊绾芜x擇。

對(duì)于某一層的樹，我們用單個(gè)文件還是多個(gè)文件進(jìn)行實(shí)現(xiàn)？

如果是多個(gè)文件，那同一層 SSTable 的 key 范圍是有序還是重合？有序方便讀，重合方便寫。

每層 SSTable 的大小以及不同層之間文件大小是否相等。

每層 SSTable 的數(shù)量。如果同一層 key 范圍是重合的，則數(shù)量越多，讀的效率越低。

不同的選擇會(huì)造成不同的讀寫策略，基于以上 3 個(gè)問題，又帶來了 3 個(gè)概念：

讀放大：讀取數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)際讀取的數(shù)據(jù)量大于真正的數(shù)據(jù)量。例如在 LSM 樹中可能需要在所有層次的樹中查看當(dāng)前 key 是否存在。

寫放大：寫入數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)際寫入的數(shù)據(jù)量大于真正的數(shù)據(jù)量。例如在 LSM 樹中寫入時(shí)可能觸發(fā) Compact 操作，導(dǎo)致實(shí)際寫入的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)的大小。

空間放大：數(shù)據(jù)實(shí)際占用的磁盤空間比數(shù)據(jù)的真正大小更多。LSM 樹中同一 key 在不同層次里或者同一層次的不同 SSTable 里可能會(huì)重復(fù)。

不同的策略實(shí)際就是圍繞這三個(gè)概念之間做出權(quán)衡和取舍，我們主要介紹兩種基本策略：size-tiered 策略和 leveled 策略，這兩個(gè)策略對(duì)于以上 3 個(gè)概念做了不同的取舍。

4.1 size-tiered 策略

4.1.1 算法

size-tiered 策略每層 SSTable 的大小相近。

當(dāng)每一層 SSTable 的數(shù)量達(dá)到 N 后，則觸發(fā) Compact 操作合并這些 SSTable，并將合并后的結(jié)果寫入到一個(gè)更大的 SStable。

新的更大的 SStable 將直接放到下一層 SStable 的隊(duì)尾。所以同一層不同 SStable key 范圍重合，查找時(shí)要從后向前掃描，且最壞情況下可能會(huì)掃描同一層所有 SStable ，這增大了讀放大的問題 (之所以說增大，是因?yàn)?LSM 樹不同層之間也有讀放大問題)。

4.1.2 總結(jié)

由此可以看出 size-tiered 策略幾個(gè)特點(diǎn)：

每層 SSTable 的數(shù)量相近。

當(dāng)層數(shù)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，最底層的單個(gè) SSTable 的大小會(huì)變得非常大。

不但不同層之間，哪怕同一層不同 SSTable 之間，key 也可能會(huì)出現(xiàn)重復(fù)。空間放大比較嚴(yán)重。只有當(dāng)該層的 SSTable 執(zhí)行 compact 操作才會(huì)消除這些 key 的冗余記錄。

讀操作時(shí)，需要同時(shí)讀取同一層所有 SSTable ，讀放大嚴(yán)重。

4.2 leveled 策略

4.2.1 算法

leveled 策略和 size-tiered 策略不同的是，它限制 SSTable 文件的大小，每一層不同 SSTable 文件 key 范圍不重疊且后面的最小 key 大于前一個(gè)文件的最大 key

當(dāng)每一層 SSTable 的總大小達(dá)到閾值 N 后，則觸發(fā) Compact 操作。

首先會(huì)隨機(jī)選擇一個(gè) SSTable 合并到下層，由于下一層 key 是全局有序的，這就要求 leveled 策略 Compact 操作時(shí)需要當(dāng)前 SSTable 和下一層里和當(dāng)前 SSTable key 存在范圍重疊的所有 SSTable 進(jìn)行合并。最壞情況下可能下一層所有 SSTable 都參與合并，這就增大了寫放大問題 (之所以說增大，是因?yàn)?LSM 樹不同層之間 Compact 也有寫放大問題)。

4.2.2 總結(jié)

由此可以看出 leveled 策略幾個(gè)特點(diǎn)：

不會(huì)出現(xiàn)非常大的 SSTable 文件。

每一層不同 SSTable 文件 key 范圍不重疊。相對(duì)于 size-tiered 策略讀放大更小。

Compact 操作時(shí)，需要同時(shí)和下一層 SSTable 一起合并，寫放大嚴(yán)重。

5 LSM 樹的插入、修改、刪除

從 LSM 樹的名字，Log-Structured-Merge-Tree 日志結(jié)構(gòu)合并樹中我們大概就能知道 LSM 樹的插入、修改、刪除的方法了 —— 順序追加而非修改 (對(duì)磁盤操作而言)。

LSM 樹的插入、修改、刪除都是在 L0 層的樹里插入、修改、刪除一條記錄，并記錄記錄項(xiàng)的時(shí)間戳，由于只需要取最新的內(nèi)容即可，所以不需要操作后面層次的樹。

歷史的插入、修改、刪除的記錄會(huì)在每次 Compact 操作時(shí)被后面的記錄覆蓋。

6 LSM 樹的查找

由于后面的操作會(huì)覆蓋前面的操作，所以查找只需從 L0 層往下查，直到查到某個(gè) key 的記錄就可以了，之前的記錄不需要再查了。

對(duì)于 size-tiered 策略，同一層 SSTable 需要從后向前遍歷，直到找到符合的索引項(xiàng)。

在查找過程中也會(huì)使用其他一些手段進(jìn)行優(yōu)化，例如增加緩存、布隆過濾器等。

7 LSM 樹和 B+ 樹的比較

不考慮寫日志等操作，插入、修改、刪除一條記錄 B+ 樹需要先找到數(shù)據(jù)位置，可能需要多次磁盤 IO；LSM 樹不需要磁盤 IO，單次插入耗時(shí)短，所以其寫入的最大吞吐量是高于 B+ 樹的。

LSM 樹后面的 Compact 操作也會(huì)操作這條數(shù)據(jù)幾次，總的寫入量是大于 B+ 樹的，但可以通過將 Compact 操作放到業(yè)務(wù)低峰時(shí)來降低這個(gè)劣勢(shì)的影響。

查找時(shí)， LSM 樹需要遍歷所有層次的樹，查找效率上要低于 B+ 樹，但 LSM 樹寫入時(shí)節(jié)省的磁盤資源占用，可以一定程度上彌補(bǔ)讀效率上的差距。

8 總結(jié)

LSM 樹特點(diǎn)：順序?qū)懭?、Compact 操作、讀、寫和空間放大。
LSM 樹適用場(chǎng)景：對(duì)于寫操作吞吐量要求很高、讀操作吞吐量要就較高的場(chǎng)景，目前主要在 NoSql 數(shù)據(jù)庫(kù)中用的比較多。

審核編輯：湯梓紅