计算机存储设计理论

概述

不同的数据库存储系统都会设计不同的索引结构来优化查询/写入效率， 在讨论这些结构之前， 我们先从头回顾一下计算机存储的一些设计

计算机存储分级设计

计算机的存储器设计采用了一种分层次的结构。寄存器、高速缓存、主存和硬盘，从顶至底，这些存储器的速度逐级递减而容量逐级递增，并且伴随越来越低的价钱，如图

在现代计算机里面, 上面的存储实际上分为CPU(寄存器，高速缓存L1、L2、L3)、内存、硬盘(SSD,HDD)

IO 局部性原理

局部性原理（Principle of Locality）指在程序执行过程中，倾向于访问某些局部特定的数据或指令，而不是随机地访问整个内存空间。通常分为两种类型：时间局部性和空间局部性。

• 时间局部性（Temporal Locality）：如果一个数据被访问，那么在近期内它很可能会被再次访问。例如，在一个循环中反复使用的变量
• 空间局部性（Spatial Locality）：如果一个数据项被访问，那么在其附近的数据项也很可能会被访问。例如，顺序执行的指令和顺序访问的数组元素

page cache

系统调用的read/write和底层的硬盘读写之间存在一层I/O缓存（Kernel buffer cache），在Linux中称为Page Cache，它利用了局部性原理来提高系统的I/O性能：

1. 当一个数据页被从硬盘读取到内存时，它被存储在 Page Cache 中。如果这个数据页在近期内被再次访问（时间局部性），那么可以直接从 Page Cache 中读取，而无需再次访问硬盘。
2. 当一个数据页被读取时，操作系统通常会预读取一些附近的数据页（空间局部性），并将它们也存储在 Page Cache 中，以便后续的访问。

Page Cache的大小是根据当前系统的可用内存和工作负载动态调整的，此外还会通过页面置换算法如 LRU 定期淘汰旧的数据页。Page Cache可以大大减少硬盘I/O，从而提高系统的性能。

Page Cache支持写回（write-back）和写穿（write-through）两种策略：

1. 在写回策略中，当程序写入数据时，数据首先被写入Page Cache，然后在适当的时机被写入硬盘。
2. 在写穿策略中，数据同时被写入Page Cache和硬盘。

Linux下默认使用 write-back 策略，即文件操作的写只写到 Page Cache 就返回。Page Cache中被修改的内存页称之为脏页（Dirty Page），脏页在特定的时候被一个叫做pdflush(Page Dirty Flush)的内核线程写入硬盘，写入的时机和条件如下：

1. 当空闲内存低于一个特定的阈值时
2. 当脏页在内存中驻留时间超过一个特定的阈值时
3. 用户进程调用sync、fsync、fdatasync系统调用时

顺序 IO

顺序I/O（Sequential I/O）是一种数据访问模式，其中数据按照连续的顺序进行读取或写入。这与随机I/O（Random I/O）形成对比，随机I/O是指数据的访问位置在存储设备上是随机分布的。 顺序I/O的性能之所以高，主要是因为它能够最大化利用存储设备的局部性原理，并且减少了寻道时间和旋转延迟：

1. 局部性原理：在顺序I/O中，数据是连续读取或写入的，Page Cache可以将文件的连续数据块缓存在内存中，以提供快速的连续读取。此外Page Cache可以将内存中缓存的连续数据，比如按页大小批次刷新到硬盘。这样可以减少频繁的硬盘写入操作。
2. 减少寻道时间和旋转延迟：寻道操作指磁头移动到硬盘的正确轨道的过程，旋转延迟指磁头等待硬盘旋转到正确位置的时间。在顺序I/O中，由于数据是连续存储的，因此可以大大减少寻道时间和旋转延迟，从而提高I/O性能。

内存访问速度和硬盘访问速度的对比结果。简单总结下：

1. 硬盘访问时间：寻道时间+旋转时间+传输时间：
2. 硬盘随机I/O ≪ 硬盘顺序I/O ≈ 内存随机I/O≪ 内存顺序I/O。
3. 机械硬盘和固态硬盘构成：
   • 机械硬盘：电磁存储，通过电磁信号转变来控制读写，磁头机械臂移动；
   • 固态硬盘：半导体存储，用固态电子存储芯片阵列、由控制单元和存储单元组成，内部由闪存颗粒组成。速度较快

访问速度对比:

存储引擎

存储引擎是存储系统的发动机，决定了存储系统的性能和功能。存储引擎主要负责数据如何读写，包括读多写少和写多读少场景，读取操作又分为随机读取和顺序扫描。目前常见的存储引擎使用的存储数据结构主要有：

1. 哈希表（Hash Table）：支持随机读取，但不支持顺序扫描，对应键值 (Key-Value) 存储系统
2. B 树（Balance Tree）: 适用于那些需要快速查找、插入和删除关键字的场景，如文件系统、数据库等。
3. B+树（Balance+ Tree）：支持随机读取和顺序扫描，读多写少场景，用于那些需要高效进行范围查询和顺序访问的场景，如数据库、索引等
4. LSM树（Log-Structured Merge Tree）：支持随机读取

Hash table

mysql 在指定索引的时候可以使用 B+Tree 或 HashTable。

由于哈希映射关系，哈希表在查找单条数据时候，能保证O(1)的时间复杂读。但哈希表在范围查询和排序遍历时候，只能进行全表扫描并依次判断是否满足条件，这样就会让性能影响非常大， 所以不是特殊场景(譬如 Memory 引擎)不会选择 HashTable 当做底层存储结构

B Tree

相较于 HashTable 查找的平均时间复杂度比O(1)稍慢的是O(logn)，这类数据结构有 **平衡二叉树(AVL Tree)，红黑树(RB Tree)、B树(B Tree)、B+树(B+ Tree)**等。此类型结构天然就支持排序、范围查找操作。

以平衡二叉树为例，一般情况下查询性能非常好，但平衡二叉树单个节点只能保存一个数据，因此当覆盖大量数据时候，平衡二叉树的树高度很高。这意味着当需要通过遍历获取存储在硬盘上的数据时候，需要更多次的I/O操作。硬盘读取时间远远超过数据在内存中比较的时间，这将导致程序大部分时间会阻塞在硬盘 I/O 上。

为了降低树的高度， 减少 I/O 操作， 可以选择多叉树。

B树是一种多叉树， 每个节点都存放着索引和数据， 相比与平衡二叉树， 每个节点能够容纳更多的键值数据， 减少树的高度和硬盘访问次数。

B Tree

B+树是B树的一种变种，它与B树的区别是： 叶子节点保存了完整的索引和数据，而非叶子节点只保存索引值。所以查询索引数据，必须要遍历到叶子节点才能取到，因此查询时间固定为 O(logn)。 另外一点是， B+tree 的叶子节点会有一个指针指向下一个叶子节点， 这让所有的叶子节点用单链表的方式连通了起来, 这样对于范围查询来说非常方便， 能够最大程度的利用 pagecache 和预读机制

相较于B Tree， B+ Tree 的高度会更矮， 范围查询的时间也会稳定一些。

相比于数据读取场景，B+树在写多场景的性能并不理想。这主要原因是：B+树在插入和删除操作时，可能需要进行节点的分裂和合并，以保持树的平衡。这会导致更新硬盘上多个数据页和Page Cache页缓存数据失效，这些操作伴随大量的随机I/O，限制B+树的写入效率。

LSM Tree

RocksDB 的核心数据结构被称为日志结构合并树 （Log Structured Merge Tree，LSM Tree），LSM树是一种专为写密集型工作负载设计的数据结构。

如上图， LSM树主要分为四个部分:

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有序地组织这些数据(这里key 有序主要是为了后面方便合并数据， 相同的key如果有序则可以使用归并的思想， 加快合并效率)
2. 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. WAL：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，因此通常会通过预写式日志（Write-ahead logging，WAL）的方式来保证数据的可靠性。 WAL是一个只允许追加（Append Only）的文件，包含一组更改记录序列。每个记录包含键值对、记录类型（Put / Merge / Delete）和校验和（checksum）。与 MemTable 不同，在 WAL 中，记录不按 key 有序，而是按照请求到来的顺序被追加到 WAL 中
4. SSTable（Sorted String Table）：SSTable是一种拥有持久化，有序且不可变的的键值存储结构，它的key和value都是任意的字节数组，并且了提供了按指定key查找和指定范围的key区间迭代遍历的功能

LSM 数据写入流程

LSM 写入流程如上图:

1. 首先记录到WAL log文件中；
2. 接着记录到MemTable中；
3. 当 MemTable 达到一定阈值后关闭该 MemTable,变成 ImmuMemTable(只读)；然后打开新的 MemTable 处理写操作，将 ImmuMemTable 写入到磁盘中，形成一个 SSTable

由于 SSTable 不可修改，在不同的 SSTable 中，可能存在相同 Key 的记录，当然最新 SSTable 的那条记录才是准确的。这样的设计虽然大大提高了写性能，但同时也会带来一些问题：

1. 空间放大（Space Amplification) ：占用的硬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，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(例如对同一个key的add、del、update 操作只需要关注最后的结果)。
2. 读放大（Read Amplification) ：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。

LSM 数据读取流程

LSM 读取流程如上图:

1. 首先从 MemTable 中尝试读取，如果读取到数据，则停止读取过程，立即返回
2. 如果 MemTable 中数据未读到，则尝试从 ImmuMemTable 读取数据，如果读取到，则停止读取，返回给用户。
3. 如果 ImmuMemTable 中数据未读到，则尝试从 SSTables 中读取数据(此处省去繁琐的具体SSTable中读取数据的逻辑，因为涉及到数据时按照大小分级组织还是按照分层关系组织)，最后将读取的数据返回给用户。

在极端情况下，如果我们要搜索的数据根本就不存在。那这种情况下，我们需要读取完所有的数据才能返回给上层用户，搜索的数据不存在。

当数据量较大时，这种查找过程效率极低。往往在工程上实现时，会采用布隆过滤器来加速读取，查找每个 SSTable 时，首先会根据布隆过滤器来拦截一次，如果布隆过滤器检测当前的查找的数据不存在，那么查找的数据就一定不存在当前的SSTable中，加快读取效率。不过布隆过滤器存在误判情况，所以在实际使用时，需要合理的设置布隆过滤器的几个关键参数。

合并机制

LSM树引入了合并（Compaction）机制，可以降低空间放大和读放大，但代价是更高的写放大（Write Amplification），即实际写入操作数量大于真正的写入操作数量。 在合并操作中，每个被合并的 SSTable 中的数据都需要被读取出来，然后写入到新的 SSTable 中。因此，一个数据项可能会被多次写入到硬盘中.

写放大会增加硬盘I/O，尤其是在业务高峰期，从而降低系统的性能。因此LSM树提供了不同合并策略在空间、读和写放大之间进行权衡，这种策略主要包括

• 分层合并(Tiered Compaction) ： 按照key的范围分裂成多个小文件SSTable，旧数据被移动到单独的层级
• 大小层分级合并(Leveled Compaction) ： 较新的和较小的SSTable文件被连续合并到较旧的、较大的文件SSTable中

总结

从上面的读写流程， lsm 的核心设计思想(要解决的问题)如下:

1. 首先 LSM 是为了解决大量写的场景, 写操作无非是add、update、delete， 要想加快写的速度， 选择了追加写(假设数据已经组织成了: [op, key, value] 形式)
2. 对于同一个 key 来说， 我们只关心最终的 value， 中间的 op 过程是无效的， 这种情况被称为 空间放大, 解决办法是进行合并压缩数据
3. 合并压缩的过程中又引入了新的问题: (1)合并的过程中阻塞了写入和读取 (2)每次合并需要读取整个文件，比较耗时
4. 针对合并过程阻塞读写， 解决方案是将原先单个文件存储转为采用多个小文件 分段存储数据，这样的话每次当一个文件写入的数据达到一定条件后就关闭，不再修改，然后重新打开一个新文件进行写入数据不就好了。然后合并的时候对前面关闭的一些文件进行定期压缩。这样我们的第一个问题就得到解决了。压缩过程不会阻塞读写过程. 具体的压缩逻辑大致如下：
   1. 依次按照文件关闭先后顺序倒序读取多个文件内容到内存
   2. 内存中保留最新的数据(越后写入的数据越新)即可
   3. 最后合并的数据写入到新文件中
5. 针对压缩比较慢的问题，利用 多路归并 的思想, 保证每个文件的写入是有序的。 这里可以选择一定的数据结构来在内存中排序如: AVL，红黑树，跳表等
6. 数据在内存中如果断电了， 数据就丢失了， 为了保证数据的持久性， 又引入了 WAL， 所有操作先写 redo log， 挂掉重启从 redo log 中恢复
7. 合并压缩的策略选择

可以看到每个问题 lsm tree 都抽象了一些模块来解决:

1. 内存数据(MemTable): 内存数据主要缓存我们写入进来的数据，因为是内存数据所以称为MemTable。一般选择跳表或者红黑树等有序数据结构实现。
2. 磁盘数据文件(SSTable):磁盘数据文件，保存我们所有的用户数据，数据有序存储，所以又称为SSTable(Sorted String Table) 。
3. 磁盘日志文件(WAL log):预写日志文件，主要用来程序异常退出重启时恢复数据，保证数据可靠性，WAL全程write ahead log。