HBase的LSM树

HBase的LSM树

讲LSM树之前，需要提下三种基本的存储引擎，这样才能清楚LSM树的由来：

• 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.Right
• B树存储引擎是B树（关于B树的由来，数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文）的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子节点之间的指针），对应的存储系统就是关系数据库（Mysql等）。
• LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎和B树存储引擎一样，同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。

通过以上的分析，应该知道LSM树的由来了，LSM树的设计思想非常朴素：将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘，不过读取的时候稍微麻烦，需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改操作，所以写入性能大大提升，读取时可能需要先看是否命中内存，否则需要访问较多的磁盘文件。极端的说，基于LSM树实现的HBase的写性能比Mysql高了一个数量级，读性能低了一个数量级。

LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。

 

以上这些大概就是HBase存储的设计主要思想，这里分别对应说明下：

• 因为小树先写到内存中，为了防止内存数据丢失，写内存的同时需要暂时持久化到磁盘，对应了HBase的MemStore和HLog
• MemStore上的树达到一定大小之后，需要flush到HRegion磁盘中（一般是Hadoop DataNode），这样MemStore就变成了DataNode上的磁盘文件StoreFile，定期HRegionServer对DataNode的数据做merge操作，彻底删除无效空间，多棵小树在这个时机合并成大树，来增强读性能。

 

关于LSM Tree，对于最简单的二层LSM Tree而言，内存中的数据和磁盘你中的数据merge操作，如下图

图来自lsm论文

lsm tree，理论上，可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge，对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性，但是实际应用中，一般lsm有多层，当磁盘中的小树合并成一个大树的时候，可以重新排好顺序，使得block连续，优化读性能。

hbase在实现中，是把整个内存在一定阈值后，flush到disk中，形成一个file，这个file的存储也就是一个小的B+树，因为hbase一般是部署在hdfs上，hdfs不支持对文件的update操作，所以hbase这么整体内存flush，而不是和磁盘中的小树merge update，这个设计也就能讲通了。内存flush到磁盘上的小树，定期也会合并成一个大树。整体上hbase就是用了lsm tree的思路。

原文地址：http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

LSM树是HBase里非常有创意的一种数据结构，它和传统的B+树不太一样，下面先说说B+树。

1 B+树

相信大家对B+树已经非常的熟悉，比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式，下面是一个B+树的例子：

根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。

叶子节点里每个键值都指向真正的数据块（如Oracle里的RowID），每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围查询时，叶子节点间可以直接跳转，从而避免再去回溯至枝和跟节点。

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，逻辑上连续的叶子节点在物理上往往不连续，甚至分离的很远，但做范围查询时，会产生大量读随机IO。

对于大量的随机写也一样，举一个插入key跨度很大的例子，如7->1000->3->2000 ... 新插入的数据存储在磁盘上相隔很远，会产生大量的随机写IO.

从上面可以看出，低下的磁盘寻道速度严重影响性能（近些年来，磁盘寻道速度的发展几乎处于停滞的状态）。

2 LSM树

为了克服B+树的弱点，HBase引入了LSM树的概念，即Log-Structured Merge-Trees。

为了更好的说明LSM树的原理，下面举个比较极端的例子：

现在假设有1000个节点的随机key，对于磁盘来说，肯定是把这1000个节点顺序写入磁盘最快，但是这样一来，读就悲剧了，因为key在磁盘中完全无序，每次读取都要全扫描；

那么，为了让读性能尽量高，数据在磁盘中必须得有序，这就是B+树的原理，但是写就悲剧了，因为会产生大量的随机IO，磁盘寻道速度跟不上。

LSM树本质上就是在读写之间取得平衡，和B+树相比，它牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。

它的原理是把一颗大树拆分成N棵小树， 它首先写入到内存中（内存没有寻道速度的问题，随机写的性能得到大幅提升），在内存中构建一颗有序小树，随着小树越来越大，内存的小树会flush到磁盘上。当读时，由于不知道数据在哪棵小树上，因此必须遍历所有的小树，但在每颗小树内部数据是有序的。

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。

1）首先说说为什么要有WAL（Write Ahead Log），很简单，因为数据是先写到内存中，如果断电，内存中的数据会丢失，因此为了保护内存中的数据，需要在磁盘上先记录logfile，当内存中的数据flush到磁盘上时，就可以抛弃相应的Logfile。

2）什么是memstore, storefile？很简单，上面说过，LSM树就是一堆小树，在内存中的小树即memstore，每次flush，内存中的memstore变成磁盘上一个新的storefile。

3）为什么会有compact？很简单，随着小树越来越多，读的性能会越来越差，因此需要在适当的时候，对磁盘中的小树进行merge，多棵小树变成一颗大树。

原文链接： http://blog.csdn.net/u010415792/article/details/8897599