1.LevelDB 源码剖析1 -- 原理

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，码剖全称Log-Structured Merge Tree，码剖被广泛应用于数据库系统中，码剖如HBase、码剖Cassandra、码剖LevelDB和SQLite，码剖tengine源码甚至MongoDB 3.0也引入了可选的码剖LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的码剖写入吞吐量，通过避免随机的码剖本地更新操作实现。

       LSM-Tree的码剖核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的码剖差距。因此，码剖简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的码剖写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，码剖但它有一个明显的码剖如何拿到游戏源码缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，python抢购插件源码通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。修改源码生成页面

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，gom引擎源码破解已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。