主要介绍几种lsm派系的存储引擎的设计思想。为了方便大家回顾主题，上篇的导言内容再贴一遍。 网上介绍lsm tree相关的文章很多。那为什么还要写这篇文章呢？...2.其次，在介绍lsm tree的文章中，绝大部分文章都是侧重于告诉读者lsm tree的原理。其实从个人观点来看，lsm是一种思想，一种解决特定工程问题的通用思想。...通过个人一段时间的探索和学习，决定以lsm tree作为切入点，先介绍lsm tree原理(因为只要深刻理解了lsm tree，然后再来看其他类lsm的存储模型，很容易掌握),然后在介绍其他lsm派系的存储模型思想...本系列总共包含三部分内容，分上下篇来介绍： 上篇： 1.用最直观的方式理解lsm tree 2.学术界提出的lsm tree 下篇： 3.lsm派系存储引擎 4.总结 第一部分主要通过个人理解来阐述lsm...第三部分重点介绍几种lsm派系的存储引擎的设计思想，并比较它们之间的差异点，希望能对读者起到扩展视野的目的。这一部分主要回答第二个问题(lsm派系除了lsm tree还有哪些存储模型？
这篇论文提到 BigTable 单机上所使用的数据结构就是 LSM。...简单地说，LSM 的设计目标是提供比传统的 B+ 树更好的写性能。LSM 通过将磁盘的随机写转化为顺序写来提高写性能 ，而付出的代价就是牺牲部分读性能、写放大（B+树同样有写放大的问题）。...读写性能的权衡 如何获得（接近） Append Only 的写性能，而又能拥有不错的读性能呢？ 以 LevelDB 为代表的 LSM 存储引擎给出了一个参考答案。...注意，LevelDB 实现的是优化后的 LSM，原始的 LSM 可以参考论文。下面的讨论主要以 LevelDB 为例子。...总结 基于 LSM 数据结构的 LevelDB 的适用场景： 写请求多。 写性能（吞吐+延迟）要求高。
LSM 使用场景知道了 LSM 树的特点后，基于 LSM 的存储引擎会用来做什么，其实并不难猜出来，即写多读少（相对而言）的场景，比如说：日志系统推荐系统海量数据存储数据分析......这些场景都是会有一定规模的数据量写入...，同时对于数据读取的实时性要求并不高接下来我们继续来了解一下 LSM 的核心原理吧～LSM 的核心原理这部分要分两块来讲，第一块是它如何保证顺序写？...LSM 如何保证顺序写与 InnoDB 不同，LSM 就是围绕追加写来展开的。...更多关于磁盘 IO 的知识，这里就不再展开了，感兴趣的可以自己再去了解一下LSM 的核心模块要想理解 LSM 树的读写原理，要先了解它的一些核心模块。...很多数据库也是基于 LSM 树实现的，如 leveldb、rocksdb、hbase，大家可以去看一下理论演化成工程化实践落地具体会有什么不一样的地方或改进的地方这篇文章主要讲解了 LSM 的结构组成、
# LSM 树 # 什么是 LSM 树 LSM 树具有以下 3 个特点： 将索引分为内存和磁盘两部分，并在内存达到阈值时启动树合并（Merge Trees）； 用批量写入代替随机写入，并且用预写日志 WAL...LSM 树的这些特点，使得它相对于 B+ 树，在写入性能上有大幅提升。所以，许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎，而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。...LSM 树就是根据这个思路设计了这样一个机制：当数据写入时，延迟写磁盘，将数据先存放在内存中的树里，进行常规的存储和查询。当内存中的树持续变大达到阈值时，再批量地以块为单位写入磁盘的树中。...因此，LSM 树至少需要由两棵树组成，一棵是存储在内存中较小的 C0 树，另一棵是存储在磁盘中较大的 C1 树。...# WAL 技术 LSM 树至少需要由两棵树组成，一棵是存储在内存中较小的 C0 树，另一棵是存储在磁盘中较大的 C1 树。 如果机器断电或系统崩溃了，那内存中还未写入磁盘的数据岂不就永远丢失了？
快速SECCOMP入门 为什么不能只使用LSM？ 为什么不能只使用seccomp？ 结论 假设你已经了解了LSM内核安全模块，也知道如何使用它们加固系统的安全。...Secomp和LSM都可以让内核限制进程与系统的交互，但却有大大的不同。也就是说，Seccomp限制进程发起的系统调用，而LSM控制对内核对象的访问。...只有直接拷贝到seccomp_data结构中的参数才可用。因此，BPF过滤器不能通过用户空间传递的字符串确定系统调用。 为什么不能只使用LSM？ LSM和seccomp都是增加系统安全的工具。...LSM实现的是强制访问控制（MAC），保护的内核对象是：文件，inode，task_struct，IPC数据结构。LSM会将安全属性插入到这些对象中，根据先前加载的策略进行检查。...但是，通过LSM实现相同的功能就会非常复杂，因为进程的标准输出可能会重定向到不同内核对象（设备，文件，管道），而LSM本身又没有提供将这些对象映射到文件描述符的方法。
2.其次，在介绍lsm tree的文章中，绝大部分文章都是侧重于告诉读者lsm tree的原理。其实从个人观点来看，lsm是一种思想，一种解决特定工程问题的通用思想。...通过个人一段时间的探索和学习，决定以lsm tree作为切入点，先介绍lsm tree原理(因为只要深刻理解了lsm tree，然后再来看其他类lsm的存储模型，很容易掌握),然后在介绍其他lsm派系的存储模型思想...本系列总共包含三部分内容，分上下篇来介绍： 上篇： 1.用最直观的方式理解lsm tree 2.学术界提出的lsm tree 下篇： 3.lsm派系存储引擎 4.总结 第一部分主要通过个人理解来阐述lsm...第三部分重点介绍几种lsm派系的存储引擎的设计思想，并比较它们之间的差异点，希望能对读者起到扩展视野的目的。这一部分主要回答第二个问题(lsm派系除了lsm tree还有哪些存储模型？...1.3 lsm tree在工程上的应用 在前面介绍完lsm tree的思想后，我们来看一下，平常工作中接触到的哪些组件都用到了lsm tree呢？
LSM-Tree 的学习总结，附上 PDF 一份。
LSM(Log Structured Merged Tree)树一般用在写多读少的场景，比如日志类型的数据，是HBase、 Cassandra、 LevelDB、 RocksDB 以及 ClickHouse...这张经典图片来自 Flink PMC 的 Stefan Richter 在Flink Forward 2018演讲的PPT ? typical LSM backed system ?...SSTable (Sorted String Table) LSM-Tree的优点和缺点 与B-tree系列数据结构相比，LSM的写性能提升10作用倍，读性能降低10倍左右（但是使用布隆过滤器Bloom...因为LSM都是追加写入SSTable，哪怕是删除操作都是追加一个标识，所以经过一段时间的操作后，就会存在很多重复的key以及被删除的key，所以还需要进行数据合并，减少资源占用以及提供查询性能 参考 Log...+树、B*树 理解其中一种你就都明白了 一文了解数据库索引：哈希、B-Tree 与 LSM 深入理解什么是LSM-Tree 日志结构的合并树 The Log-Structured Merge-Tree
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...日志结构合并树（LSM Tree）就是作为B+树的替代方案产生的。 认识LSM树 LSM树实际上不是一棵树，而是2个或者多个树或类似树的结构（注意这点）的集合。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 （上图中，少了一个字母D） 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...HBase中的LSM树 在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。...HFile就是LSM树中的高层实现。
还有一些LSM模块在开发中，比如SARA 和 KRSI，也许不久就会合入Linux内核源码中。如果你是关注安全的系统或软件工程师，理解为什么有这么多的LSM模块是非常值得的。...意识到它们的差异，才能更好地理解Linux的安全特性。 LSM是什么？ 一个LSM模块是直接编译Linux内核的代码，利用LSM框架，它可以拒绝某个进程访问重要的内核对象。...目前的LSM框架已经允许用户将多个LSM模块编译进内核，存储在内核的堆栈空间中，并同时使用它们。...早期的LSM框架一次只能允许加载一个LSM模块。所有的主LSM模块都假设自己独占内核保护对象的指针或标识符。因此，所以一次只能使用一个主LSM模块。...LSM框架不断优化，已经消除了主、次LSM模块之间的区别。现在区分主、次LSM模块的优选方法是使用LSM_FLAG_EXCLUSIVE独占标志。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...日志结构合并树（LSM Tree）就是作为B+树的替代方案产生的。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...HBase中的LSM树 我们已经了解了HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。...HFile就是LSM树中的高层实现。
点击上方蓝字，发现更多精彩 导语 LSM作为一种重要的数据存储结构方式，被许多大型开源存储系统应用为底层引擎的存储结构。...本文将从bigtable入手，忽略与分布式相关的知识，从bigtable中看LSM的应用。 ° 原理 LSM ?...图1 LSM中硬盘树与内存树的合并操作 LSM论文中提出一种减少io操作并避免随机存取的表信息存储结构。...区别 总体而言，Bigtable在屏蔽掉分布式条件后的数据存取方式与LSM基本相同。...° 与LSM的异同 TSM中的文件组成结构与ssTable大致相同，且TSM的wal、合并、分级、快照等机制与LSM大致相同。
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。...如下图： LSM tree 在工作过程中尽可能避免随机读写，充分发挥了磁盘连续读写的性能优势。...SSTable LSM tree 持久化到硬盘上之后的结构称为 Sorted Strings Table (SSTable)。...写入数据 LSM tree 的所有写操作均为连续写，因此效率非常高。但由于外部数据是无序到来的，如果无脑连续写入到 segment，显然是不能保证顺序的。...所以从本质上来说，LSM tree 相当于牺牲了一部分查询性能，换取了可观的写入性能。这对于 key-value 型或日志型数据库是非常重要的。
LSM-tree的结构最早在1996年提出，他设计了一个合并的过程，能达到非常高的写性能的同时，将读性能和空间利用率达到一个合理的范围。初始设计参考如下： ?...在原始的论文中说，Component个数固定的情况下，当相邻容量比： ? 相同的时候，写性能达到最优，这一原则也在后续的LSM优化实践中被采用。 3. 现代LSM树 3.1....基本结构 现代LSM树简化了原始LSM的结构，多个Component合并到一个新文件，而并不会修改原来旧的Component。...随着增删改的进行，Component的个数也会逐渐增多，LSM查询需要检查更多的Component，这样会导致查询性能的下降。...结论 LSM树结构的存储结构由于在超高的写性能，高空间利用率等的优势，在当今NoSQL数据库系统广泛应用。
LSM-Tree - LevelDb 源码解析 引言 在上一篇文章LSM-Tree - LevelDb了解和实现中介绍了LevelDb相关的数据结构和核心组件，LevelDB的核心读写部分，以及为什么在这个数据库中写入的速度要比读取的速度快上好几倍...整个外部的黑盒就是数据库本身了，以事务性数据库为例，通常的操作无非就是ACID四种，但是放到LSM-Tree的数据结构有点不一样，因为更新和删除其实都会通过“新增”与“合并”的方式完成新数据对旧数据的覆盖...，具体介绍同样在上一节[LSM-Tree - LevelDb了解和实现]中。...[LSM-Tree - LevelDb Skiplist跳表]完成数据的插入，在数据的node中包含了记录键值，为了保证读取的数据永远是最新的，记录需要在skiplist内部进行排序，节点排序使用的是比较常见的比较器...概念和原理 相关阅读 LSM-Tree - LevelDb了解和实现 《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree
概念 LSM（Log-Structured Merge Tree） 原理 特点 把随机写转化成顺序写，写入速度快； 读数据可能需多次磁盘IO； 数据操作流程 写数据 追加写WAL日志； 更新内存中的MemTable...结构； 读数据 尝试从MemTable中查询数据，如找到即返回；未找到则到下一层中去查找； 尝试从InmemTable中查找数据； 尝试从level0层的SSTable文件中查找数据； 使用二分法从levelN...层的SSTable文件中查询数据； 如都未查找到数据，则返回数据不存在； 数据合并（compaction）
传统数据库大都是以B+树之类的算法为基础架构进行设计，不过很多新型的数据库（如HBase, LevelDB, RocksDB等）都以LSM树为基础进行设计。...LSM树的核心特点是利用顺序写来提高写性能，但因为分层的设计会稍微降低读性能，但是通过牺牲小部分读性能换来高性能写，使得LSM树成为非常流行的存储结构。...不过，到此，LSM架构已经呼之欲出了。...LSM架构 前面已经有一个示意图，这里重复一下： 上图的每个层级的Level都会包含包含多个文件（绿色框），它的流程大概是数据会先写到内存上，然后刷到Level 0的持久化文件上，而Level 0...这里得先说一下各个Level的特点： Level 0的各个文件的key的范围是允许有重叠的，如上图，第一个文件上存储了2-100的，第二个文件存储了15-100的，第三个文件存储了0-50的，第四个存储了
那么，为了使读取性能尽可能高，磁盘中的数据必须是有序的。这就是B+树的原理，但是写起来就很糟糕，因为会产生大量的随机IO，磁盘寻道速度跟不上。 关于b树 B+树最大的性能问题是会产生大量的随机io。...随着新数据的插入，叶子节点会慢慢分裂。逻辑上连续的叶节点通常在物理上不连续，甚至相距很远。在做范围查询的时候，会产生大量的读取随机io。 对于大量的随机写入，同样如此。...关于lsm树 LSM 树本质上是读写之间的平衡。与B+树相比，它牺牲了部分读取性能来提高写入性能。...以上就是LSM树最本质的原理，有了原理，再看具体的技术就很简单了： 关于lsm内存结构，可以是B+树，还可以为跳跃表（skip-list）或是一个有序字符串表（SSTables）。...如上所述，LSM 树只是一堆小树。内存中的小树叫做memstore。每次flush时，内存中的 memstore 都会成为磁盘上的storefile。 为什么有一个compact过程？ 这很简单。
LSM-Tree - LevelDb之LRU缓存 引言 LRU缓存在各种开源组件中都有使用的场景，常常用于做冷热数据和淘汰策略，使用LRU主要有三点。 第一点是实现非常简单。...根据箭头的读取顺序，读取到E的时候，发现缓存已经满了，这时会淘汰最早的一个A(0)。...Resize(); } } return old; } 另外当整个hash表中元素的个数超过 hash表桶的的个数的时候，会调用Resize函数并且把整个桶的个数增加一倍，同时将现有的元素搬迁到合适的桶的后面...，结合良好的hash函数以及之前作者提到的元素长度控制为直接一倍扩容，最终这种优化之后的查找的效率可以认为为O（1）。...最终的节点查找过程如下： 如果节点的 hash 或者 key 匹配上，则返回该节点的双重指针（前驱节点的 next_hash 指针的指针）。
引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后，对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣，于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现，最终阅读了一下源代码...❝如果对于这个数据结构感兴趣，可以访问下面的github: https://github.com/google/leveldb❞ 意义 需要注意的是Level-DB不仅是LSM-Tree日志存储结构的代表作品...数据结构 首先底层的基础数据结构是LSM-Tree，同时存储结构为Key-Value形式，但是在此基础上进行了一些调整，比如让数据存储在磁盘并且保证数据的「顺序读写」，为了高效读取设计了大小树结构，也就是将...LSM- Tree一分为二，大的存磁盘，小的常驻内存，两者共同维护同一个。...，Level-DB和多数的LSM-Tree没有太大区别，日志的主要作用是数据库崩溃之后进行数据恢复，比如当程序出现下面的问题之后可以通过Log进行数据恢复： 写log期间进程异常。
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