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从零手写Java版本的LSM Tree （一）：LSM Tree 概述

news 来源：原创 2025/6/10 6:43:39

🔥 推荐一个高质量的Java LSM Tree开源项目！
https://github.com/brianxiadong/java-lsm-tree
java-lsm-tree 是一个从零实现的Log-Structured Merge Tree，专为高并发写入场景设计。
核心亮点：
⚡ 极致性能：写入速度超过40万ops/秒，完爆传统B+树
🏗️ 完整架构：MemTable跳表 + SSTable + WAL + 布隆过滤器 + 多级压缩
📚 深度教程：12章详细教程，从基础概念到生产优化，每行代码都有注释
🔒 并发安全：读写锁机制，支持高并发场景
💾 数据可靠：WAL写前日志确保崩溃恢复，零数据丢失
适合谁？

想深入理解LSM Tree原理的开发者
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准备数据库/存储系统面试的同学
对分布式存储感兴趣的工程师
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第1章：LSM Tree 概述

什么是LSM Tree？

Log-Structured Merge Tree (LSM Tree) 是一种专为写密集型工作负载优化的数据结构。它被广泛应用于现代数据库系统中，如LevelDB、RocksDB、Cassandra、HBase等。

简单来说，就是特别适用于写多读少的场景，比如日志、调用链记录等。

核心设计思想

LSM Tree的核心思想是：

将随机写入转换为顺序写入
将写入操作与读取操作分离优化
通过多层存储结构平衡内存和磁盘的使用

LSM Tree vs 传统B+树

我们来对比一下LSM Tree和Mysql使用的传统B+树：

特征	B+树	LSM Tree
写入性能	O(log N) 随机写	O(log M) 顺序写 (M << N)
读取性能	O(log N)	O(log N + K)
空间放大	低	中等
写放大	高	低
适用场景	读多写少	写多读少

LSM Tree 架构概览

系统架构图

图表说明: 这个架构图展示了LSM Tree的完整数据流向和组件关系。左侧显示写入路径：客户端写入请求首先写入WAL日志确保持久性，然后存入Active MemTable，当MemTable容量满时转为Immutable状态并刷盘生成SSTable文件。右侧显示读取路径：客户端读取请求会依次查询MemTable和各级SSTable文件。布隆过滤器附加在每个SSTable上用于快速过滤，压缩策略在后台持续优化存储结构。这种设计实现了写入的高性能（顺序写）和读取的合理性能（分层查找）。

很复杂吗？但是当我们一行代码一行代码实现了这个LSM Tree之后，你会发现其实也并不难。

架构层次说明

内存层 (Memory Layer)

WAL (Write-Ahead Log): 写前日志，确保数据持久性
Active MemTable: 接收新写入的内存表
Immutable MemTable: 正在刷盘的只读内存表

磁盘层 (Disk Layer)

Level 0: 直接从MemTable刷盘的SSTable文件
Level 1-N: 通过压缩生成的分层SSTable文件
Bloom Filter: 每个SSTable的布隆过滤器

后台进程 (Background Process)

Compaction Strategy: 压缩策略，负责合并和清理SSTable

数据流向

写入路径: Client → WAL → MemTable → SSTable → Compaction

读取路径: Client → MemTable → Immutable → Level 0 → Level 1 → ... → Level N

核心组件详解

1. MemTable (内存表)

作用: 内存中的有序数据结构，接收所有写入操作
实现: 使用跳表 (ConcurrentSkipListMap) 保证有序性和线程安全
容量: 达到阈值时触发刷盘操作

2. Immutable MemTable (不可变内存表)

作用: 正在刷盘的MemTable，只读状态
目的: 避免阻塞新的写入操作
生命周期: 刷盘完成后自动删除

3. SSTable (Sorted String Table)

作用: 磁盘上的不可变有序文件
特点:
- 数据按键有序存储
- 包含布隆过滤器
- 支持快速查找

4. WAL (Write-Ahead Log)

作用: 写前日志，确保数据持久性
格式: 管道分隔的文本格式
恢复: 系统重启时重放日志恢复数据

5. Bloom Filter (布隆过滤器)

作用: 快速判断键是否可能存在
优化: 减少无效的磁盘I/O操作
特点: 无假阴性，有假阳性

6. Compaction Strategy (压缩策略)

作用: 后台合并SSTable文件
目的:
- 清理过期/删除的数据
- 控制文件数量
- 优化查询性能

数据流详解

写入流程

写入流程说明: 这个流程图详细展示了LSM Tree的写入过程。每个写入操作首先记录到WAL日志中，这是持久性的第一道保障。然后数据写入Active MemTable，这是一个内存中的有序结构，提供快速的写入性能。当MemTable达到容量阈值时，系统会将其标记为Immutable（不可变），同时创建新的Active MemTable继续接收写入，这样保证了写入操作的连续性。Immutable MemTable随后被刷盘到磁盘上的SSTable文件，完成持久化。最后系统检查是否需要触发压缩操作来优化存储结构。这个流程确保了高写入性能和数据的可靠性。

读取流程

读取流程说明: 这个流程图展示了LSM Tree的分层查找策略。读取操作遵循"新数据优先"的原则，首先查询Active MemTable，因为它包含最新的数据。如果没找到，继续查询Immutable MemTable，这些是正在刷盘但尚未完成的数据。接下来按时间倒序查询SSTable文件，新文件优先查询，因为它们包含更新的数据版本。在查询每个SSTable之前，系统会先使用布隆过滤器快速判断键是否可能存在，这能有效减少无效的磁盘I/O操作。如果布隆过滤器表明键可能存在，才会实际读取文件进行查找。这种分层查找机制平衡了读取性能和存储效率。