Log Structured Merge (LSM) Tree & Usages in KV Stores
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数据库中的各种奇技淫巧，实际上都来自于内存与磁盘的读写模式和性能区别。
总结如下表：
Memory
Disk
byte-addressable
block-addressable
fast
slow
expensive
cheap
当数据库中的数据无法一次性装入内存时，数据的读写就可能需要从内存穿透到磁盘。在 OLTP 场景下，每次事务写入和读取的数据数量都不大。但因为磁盘是块存储设备，无论是否需要，写入和读取都以块 (block) 为单位：
这就导致许多不必要的数据传输。除此之外，在磁盘中连续读取或写入相邻的数据块比随机的数据块效率高。因此数据库在组织数据、索引时，为了减少不必要的 I/O，同时提高 I/O 的效率，就需要尽可能做到：
让具有局部性的数据、索引在磁盘上相邻存储
让具有局部性的数据、索引批量写入到磁盘中
从而达到两个目的：
读出的数据都是需要的
写入的数据都是有用的
B+ tree 作为数据库索引，已经被许多成熟的关系型数据库所验证。如下图所示：
得益于其矮胖的平衡树形结构，且将所有数据置于叶子节点，B+ 树的读取性能好且稳定。但它的劣势在于，更新数据时成本较高，不仅要更新数据，还要更新索引。如果表中有多个索引，则都要更新，更新每个索引时还可能更新多个节点，因此写数据的性能在一些写要求苛刻的场景下并不能满足要求。
详见 Tree Indexes
在键值数据库场景下，相较于 B+ 树，LSM 树能够提供更高效的写性能。LSM 树的基本思路就是批量写数据，即先将需要写入的数据放在内存中，等到达一定容量时再写入磁盘。其基本结构如下图所示：
在 buffer 中存储着最新写入的键值对数据，这些数据通常按照键的顺序存储在相应的有序数据结构中，如跳表。同时 Buffer 也是数据查询的入口，存储着最新鲜的数据，或者数据的最新版本。
当 Buffer 中的数据容量到达一定阈值时，会被顺序地写入磁盘中。磁盘中的数据分为多个层次，每层的数据容量指数递增。每层数据又可以继续被划分为一个或多个 SST，每个 SST 中的数据按顺序排列。且同一层级中的多个 SST 之间的键数据通常不会有交集。每层数据量大小都有限制，当数据量达到阈值时，该层的某个 SST 需要与下一层的若干个 SST 合并 (merge)，流入下一层中。因此图中越上层的数据越新、越下层的数据量越大。
通常认为 SST 是不可变 (Immutable) 的数据结构，所有数据更新都通过写入新的 SST 实现，而所有合并操作也是通过生成新的 SST 实现。这种方式对实现数据库的多版本并发控制 (MVCC) 比较友好。
写入键值数据时，先将数据插入放到内存中的缓存 (buffer) 数据结构中，写入请求就可以返回响应。这个过程完全在内存中，因此效率很高。这里的写入操作包含插入、更新和删除，对于 LSM Tree 来说，更新和删除也是插入新的键值对，只不过删除存放的值是一个删除标记。
需要注意的是，大部分数据库为了保证 durability，都会将操作日志写入 WAL (write-ahead log) 中，因此这里实际上每次写数据，都有日志落盘。但因为日志是 append-only 的结构，因此这种写入的效率通常很高。
上文提到，disk 中每层数据都有容量限制，当 L 层数据超过阈值时，需要将 L 层的某个 SST 与 L+1 层中键的范围与该 SST 有重叠的多个 SST 合并，产生新的一组 SST 存放在 L+1 层中。如果此时 L+1 层中的数据容量也达到阈值，则会触发连续的合并。
在合并的过程中，相同键的值会被合并，只留下最新的值或者被删除，因此合并的过程也是压缩 (compaction) 的过程。
由于上层的数据比下层的新，因此单条数据的查询首先从 buffer 开始，然后到 L0，L1，...，Ln，在每层数据查询时可以使用二分查找。范围查询也类似，可能需要查询多层数据。这种结构对于具有时间局部性的数据效率更高。
有许多优化手段可以避免每次查询都在每层的每个 SST 上执行二分查找。最常见的有两种，fence pointers 和 Bloom filters。
fence pointers 的思路就是记录每个 SST 中建的最大值和最小值，由于每层中的多个 SST 的键值范围互相不重叠，这样对于单个键的查询，就能将查找范围缩小到某一个 SST 中。
bloom filter 则是在 fence pointers 之前的一层过滤器，通过其较低的 FP(false positive)，将大多数不必要的查询拒之门外。
整个数据查询的架构如下图所示：
在 LSM 树的实现中，合并时间点的选择决定了该实现的读写性能取舍。通常合并地越频繁，读取数据所涉及的 SST 数量越少，读性能越好，与此同时写操作的放大效应越大，单条数据被合并的次数越多，写性能越差。
在 Tiering 中，每一层数据有多个 SST；在 Leveling 中，每一层数据通常只有一个 SST：
考虑极端情况：当 R 很小时，相邻两层数据容量差别小，每层数据就是一个 sorted array，在每层中查找数据只需一次二分查找，这种情况下读性能好；当 R 很大时，每层数据约等于没有顺序，就像日志一样，这种情况下写性能好。
很自然的，不同业务场景对读写性能有不同的需求，因此在各个 R 上都有相应的键值数据库存在：
moss 是由 couchbase 的工程师开发的键值数据库，本节的 case study 来自于 Marty Schoch 在 GopherConn 2017 上的分享：Building a High-Performance Key/Value Store in Go。
站在 Go 语言工程师的角度上，通用键值数据库中的 key 和 value 就是 byte slice：
通用键值数据库通常需要支持：
Get/Set/Delete Values by Key
Iterate Ranges of Key-Value Pairs
Atomic Batch Updates
Isolated Read Snapshots
Persistence to Disk
1， 2， 3， 5 项都容易理解，Isolated Read Snapshots 其实就是 MVCC，即当用户开始遍历键值数据时，之后的数据更新对当前的遍历不可见。
moss 团队需要的并非一个通用键值数据库，他们有特殊的性能关注点：
写吞吐
写入数据后到能查询之间的时延
在决定开发自己的键值数据库之前，moss 工程师也调研了一些市面上开源的数据库，如 BoltDB, RocksDB, GoLevelDB 以及 Badger。
BoltDB 是 Go 语言编写的键值数据库。BoltDB 通过单线程解决并发控制解决方案，支持可序列化事务隔离，通过成熟的 B+ 树来解决内存、磁盘读写模式的不匹配问题，BoltDB 已经在许多商业系统中成功运用，其可靠性也得到了验证。它的优势在于极高的读效率，但由于它使用 B+ 树，天然地其写性能要弱于使用 LSM 树的键值数据库解决方案。
有关 BoltDB 的分析可参考本人的项目 ZhengHe-MD/learn-bolt。
RocksDB 是基于 google 的 LevelDB 二次开发的键值数据库，其内部采用了 LSM 树设计，在 Write-Amplification-Factor (WAF)、Read-Amplification-Factor (RAF) 和 Space-Amplification-Factor (SAF) 中取得更灵活的权衡，它支持多线程数据压缩，能够处理 TB 级别数据。相较于 BoltDB，RocksDB 有更好的读写性能平衡，但它使用 C++ 编写，使得 moss 工程师需要利用 cgo 来跨越 Go 和 C++ 的边界，且这一层边界开销也有一定的性能损耗，因此 moss 团队没有采用 RocksDB。
GoLevelDB 是 LevelDB 的 Go 语言原生实现，其同样采用 LSM 树设计，但经过反复调试，moss 团队发现它无法达到其读写性能的高要求，因此放弃。
在 moss 团队开始寻找键值数据库解决方案时，badger 项目还未开源，因此无法验证其是否满足需求。
Rob Pike 在 Notes on C Programming 说道：
Rule3: Fancy algorithms are slow when n is small, and n is usually small. Fancy algorithms have big constants. Until you know that n is frequently going to be big, don't get fancy.
Rule4: Fancy algorithms are buggier than simple ones, and they're much harder to implement. Use simple algorithms as well as simple data structures.
Dave Cheney 提到：
Simplicity cannot be added later
moss 团队的设计理念非常明确：能简则简。
在 moss 中，每个数据库就是一个 Collection，它只暴露两个接口：
它的设计十分精简：
所有写数据操作都是一个 Batch
所有读数据操作都从一个 Snapshot 上发起
moss 的解决方案很简单，用户写入一批键值数据 (这里忽略其值)，如下图所示：
如果可以将这批数据按 key 排序：
就可以很方便地查询数据：
查询单个键：二分查找
范围查询：二分查找 + 循环遍历
将用户插入的一批数据成为 Batch，在数据库内部排序后称为 Segment：
假设用户执行：
接收该键值对的 segment 会将 "name" 和 "marty" 依次 append 到 data 之后，并在 meta 中增加 2 个 uint64 的元数据：
20 表示键值数据在 data 中的偏移量
s 表示操作名称 (set)
4、5 分别表示键和值的长度
元数据中的两个 uint64 具体结构如下：
这样存储的好处是，排序时只需要调整 meta，而无需修改 data。
显然用户会向数据库中插入许多 batch，每当插入新的 batch 时，moss 数据库就先将 batch 原地排序，然后插入到 segmentStack 中，并用锁来保护 segmentStack 的并发安全：
在 segmentStack 中，新的 segment 在栈顶，老的 segment 在栈底。这种结构与 LSM 树如出一辙，新的数据在栈顶，老的数据在栈底。
当用户要查询单个键时，就从栈顶的 segment 开始，依次对每个 segment 执行二分查找，直到找到键值数据或遍历完整个 segmentStack。
利用小根堆，将每个 segment 中排序最小的元素开始放入小根堆中：
读取堆顶元素，然后从相应的 segment 中补进新元素，直到遍历完成所有 segments，也就完成了 iteration 的操作。
利用锁来保护 segmentStack 的并发安全即可。
在 moss 眼中，所有 segments 都是 immutable 的数据，一旦 batch 变成 segment，该 segment 中的数据就不会再发生变化。这时候支持 Isolated Snapshots/MVCC 就很容易了，因为 segmentStack 保存的是对 segment 的指针，只要复制一份 segmentStack 即可满足要求。新到来的写入操作不会改变已存在的 segment。
当然，如果一直往 segmentStack 中压入 segment，前者会变得很长，数据读取的效率会下降，这时候就需要合并：
moss 的数据库文件形式为 append-only，内部数据存储的内容如下所示：
其中 footer 中保存着指向 segments 偏移量的指针，且每个 footer 都保存对之前所有 segments 的指针。数据库启动时，会打开该文件，从后往前找到第一个合法的 Footer。如果最后一个 Footer 没有完整写入，数据库会找到更早的 Footer，当然这会丢失一些数据，但不影响数据库的正常运行。另外考虑到 WAL，数据的持久性依然可以得到保障。
从数据库读取文件后，moss 会将相应的 segments mmap 到内存中，让操作系统来处理内存管理逻辑：
此外，moss 还会利用 background merger 将文件中的 segments 合并。类似地，所有 segments 都是 immutable 的数据，每次合并都将生成新的数据文件：
从而保障 Isolated Read Snapshots 正常进行。
其中两层之间的容量比例是很重要的参数，记为 R。R 越大，则层数越少；R 越小，则层数越多。数据的总层数为 。当 R 很小时，Tiering 与 Leveling 的效果趋于一致。通常 Tiering 中的 R 比较大，而 Leveling 的 R 比较小，如下图所示：
