导读
首先问大家一个小问题？区块链的账本数据存储格式主要是什么类型的？
相信聪明的你一定知道是Key-Value类型存储。
下一个问题，这些Key-Value数据在底层数据库如何高效组织？
答案就是我们本期介绍的内容：LSM。
LSM是一种被广泛采用的持久化Key-Value存储方案，如LevelDB,RocksDB,Cassandra等数据库均采用LSM作为其底层存储引擎。
据公开数据调研，LSM是当前市面上写密集应用的最佳解决方案，也是区块链领域被应用最多的一种存储模式，今天我们将对LSM基本概念和性能进行介绍和分析。
LSM-Tree背景：追本溯源
LSM-Tree的设计思想来自于一个计算机领域一个老生常谈的话题——对存储介质的顺序操作效率远高于随机操作。
如图1所示，对磁盘的顺序操作甚至可以快过对内存的随机操作，而对同一类磁盘，其顺序操作的速度比随机操作高出三个数量级以上，因此我们可以得出一个非常直观的结论：应当充分利用顺序读写而尽可能避免随机读写。
Figure1Randomaccessvs.Sequentialaccess
青海省长刘宁：推广应用区块链等信息技术 推动产业链数字化改造:6月17日消息，青海省人民政府省长刘宁刊文《以“四种经济形态”为引领加快构建高质量发展新格局》。他表示，数字经济在创造新的产业形态、商业模式和创新模式的同时，也深刻地影响了传统产业及其相关的商业和创新模式。刘宁在文中提出，下一步将充分发挥青海在发展数字经济方面的比较优势，建设大数据产业园、数字经济发展展示运行平台，组建数字经济发展集团，加快建设“云上青海”。推进5G网络和智慧广电建设，推广应用物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等新一代信息技术，整合现有产业、企业和产品，与国际国内市场耦合，发展平台经济，谋划和推动产业链数字化改造。（学习时报）[2020/6/17]
考虑到这一点，如果我们想尽可能提高写操作的吞吐量，那么最好的方法一定是不断地将数据追加到文件末尾，该方法可将写入吞吐量提高至磁盘的理论水平，然而也有显而易见的弊端，即读效率极低，我们称这种数据更新是非原地的，与之相对的是原地更新。
为了提高读取效率，一种常用的方法是增加索引信息，如B+树,ISAM等，对这类数据结构进行数据的更新是原地进行的，这将不可避免地引入随机IO。
LSM-Tree与传统多叉树的数据组织形式完全不同，可以认为LSM-Tree是完全以磁盘为中心的一种数据结构，其只需要少量的内存来提升效率，而可以尽可能地通过上文提到的Journaling方式来提高写入吞吐量。当然，其读取效率会稍逊于B+树。
青岛国际邮轮母港区：将发展区块链等新技术 加快布局新基建:3月28日，总投资达313.5亿元的青岛国际邮轮母港区开工暨全球招商推介仪式举行。山东省委常委、青岛市委书记王清宪表示，作为建设国际航运贸易金融创新中心的重要支点，国际邮轮母港区将联合行业头部企业发展5G、人工智能、物联网、工业互联网、大数据、区块链等新技术、新业态，加快布局新基建，开放应用场景，开展创业培训，强化金融支持，推动新技术、新业态加速集聚，与各类应用场景深度融合、赋能产业发展。（人民网）[2020/4/2]
LSM-Tree数据结构：抽丝剥茧
图2展示了LSM-Tree的理论模型(a)和一种实现方式(b)。LSM-Tree是一种层级的数据结构，包含一层空间占用较小的内存结构以及多层磁盘结构，每一层磁盘结构的空间上限呈指数增长，如在LevelDB中该系数默认为10。
Figure2LSM与其LevelDB实现
对于LSM-Tree的数据插入或更新，首先会被缓存在内存中，这部分数据往往由一颗排序树进行组织。
当缓存达到预设上限，则会将内存中的数据以有序的方式写入磁盘，我们称这样的有序列为一个SortedRun，简称为Run。
随着写入操作的不断进行，L0层会堆积越来越多的Run，且显然不同的Run之前可能存在重叠部分，此时进行某一条数据的查询将无法准确判断该数据存在于哪个Run中，因此最坏情况下需要进行等同于L0层Run数量的I/O。
动态 | 央行上海总部：发展区块链技术 远离虚拟货币炒作:金色财经报道，11月25日消息，中国人民银行上海总部微信公众号推文，区块链不等于虚拟货币，发展区块链技术，远离虚拟货币炒作。[2019/11/25]
为了解决该问题，当某一层的Run数目或大小到达某一阈值后，LSM-Tree会进行后台的归并排序，并将排序结果输出至下一层，我们将一次归并排序称为Compaction。如同B+树的分裂一样，Compaction是LSM-Tree维持相对稳定读写效率的核心机制，我们将会在下文详细介绍两种不同的Compaction策略。
另外值得一提的是，无论是从内存到磁盘的写入，还是磁盘中不断进行的Compaction，都是对磁盘的顺序I/O，这就是LSM拥有更高写入吞吐量的原因。
Levelingvs.Tiering：一读一写，不分伯仲
LSM-Tree的Compaction策略可以分为Leveling和Tiering两种，前者被LevelDB，RocksDB等采用，后者被Cassandra等采用，称采用Leveling策略的的LSM-Tree为LeveledLSM-Tree，采用Tiering的LSM-Tree为TieredLSM-Tree，如图3所示。
声音 | 韩国采购厅厅长：将运用区块链等技术 全面改革公共采购市场:今日，韩国采购厅厅长郑武警在政府大楼举行记者招待会，他表示，今年将采购厅将利用120万亿韩元建设韩国公共采购市场，通过促进革新和支援，创造更多工作岗位，提高经济活力。同时，将运用大数据、人工智能、区块链等尖端智能信息技术，全面改革公共采购市场。[2019/3/7]
Figure3两种Compaction策略对比
▲Leveling
简而言之，Tiering是写友好型的策略，而Leveling是读友好型的策略。在Leveling中，除了L0的每一层最多只能有一个Run，如图3右侧所示，当在L0插入13时，触发了L0层的Compaction，此时会对Run-L0与下层Run-L1进行一次归并排序，归并结果写入L1，此时又触发了L1的Compaction，此时会对Run-L1与下层Run-L2进行归并排序，归并结果写入L2。
▲Tiering
反观Tiering在进行Compaction时并不会主动与下层的Run进行归并，而只会对发生Compaction的那一层的若干个Run进行归并排序，这也是Tiering的一层会存在多个Run的原因。
▲对比分析
相比而言，Leveling方式进行得更加贪婪，进行了更多的磁盘I/O，维持了更高的读效率，而Tiering则相正好反。
Overstock看好区块链技术 民主投票将迎新生:Overstock旗下子公司Medici Ventures正投资于区块链初创公司，并在最近为波士顿的一家投票技术公司Voatz带来了220万美元的融资。通过区块链技术，选民们可以使用生物识别技术进行投票，“基于区块链技术的投票可以是安全、匿名的，且可以提高民主参与度”。[2018/1/10]
本节我们将对LSM-Tree的设计空间进行更加形式化的分析。
LSM层数
布隆过滤器
LSM-Tree应用布隆过滤器来加速查找，LSM-Tree为每个Run设置一个布隆过滤器，在通过I/O查询某个Run之前，首先通过布隆过滤器判断待查询的数据是否存在于该Run，若布隆过滤器返回Negative，则可断言不存在，直接跳到下个Run进行查询，从而节省了一次I/O；而若布隆过滤器返回Positive，则仍不能确定数据是否存在，需要消耗一次I/O去查询该Run，若成功查询到数据，则终止查找，否则继续查找下一个Run，我们称后者为假阳现象，布隆过滤器的过高的假阳率会严重影响读性能，使得花费在布隆过滤器上的内存形同虚设。限于篇幅本文不对布隆过滤器做更多的介绍，直接给出FPR的计算公式，为公式2.
其中是为布隆过滤器设置的内存大小，为每个Run中的数据总数。读写I/O
考虑读写操作的最坏场景，对于读操作，认为其最坏场景是空读，即遍历每一层的每个Run，最后发现所读数据并不存在；对于写操作，认为其最坏场景是一条数据的写入会导致每一层发生一次Compaction。
核心理念：基于场景化的设计空间
基于以上分析，我们可以得出如图4所示的LSM-Tree可基于场景化的设计空间。
简而言之，LSM-Tree的设计空间是：在极端优化写的日志方式与极端优化读的有序列表方式之间的折中，折中策略取决于场景，折中方式可以对以下参数进行调整：
当Level间放大比例时，两种Compaction策略的读写开销是一致的，而随着T的不断增加，Leveling和Tiering方式的读开销分别提高/减少。
当T达到上限时，前者只有一层，且一层中只有一个Run，因此其读开销到达最低，即最坏情况下只需要一次I/O，而每次写入都会触发整层的Compaction；
而对于后者当T到达上限时，也只有一层，但是一层中存在：
因此读开销达到最高，而写操作不会触发任何的Compaction，因此写开销达到最低。
Figure4LSM由日志到有序列的设计空间
事实上，基于图4及上文的分析可以进行对LSM-Tree的性能进一步的优化，如文献对每一层的布隆过滤器大小进行动态调整，以充分优化内存分配并降低FPR来提高读取效率；文献提出“LazyLeveling”方式来自适应的选择Compaction策略等。
限于篇幅本文不再对这些优化思路进行介绍，感兴趣的读者可以自行查阅文献。
小结
LSM-Tree提供了相当高的写性能、空间利用率以及非常灵活的配置项可供调优，其仍然是适合区块链应用的最佳存储引擎之一。
本文对LSM-Tree从设计思想、数据结构、两种Compaction策略几个角度进行了由浅入深地介绍，限于篇幅，基于本文之上的对LSM-Tree的调优方法将会在后续文章中介绍。
作者简介叶晨宇来自趣链科技基础平台部，区块链账本存储研究小组
参考文献
.O’NeilP,ChengE,GawlickD,etal.Thelog-structuredmerge-tree(LSM-tree).ActaInformatica,1996,33(4):351-385.
.JacobsA.Thepathologiesofbigdata.CommunicationsoftheACM,2009,52(8):36-44.
.LuL,PillaiTS,GopalakrishnanH,etal.Wisckey:Separatingkeysfromvaluesinssd-consciousstorage.ACMTransactionsonStorage(TOS),2017,13(1):1-28.
.DayanN,AthanassoulisM,IdreosS.Monkey:Optimalnavigablekey-valuestore//Proceedingsofthe2017ACMInternationalConferenceonManagementofData.2017:79-94.
.DayanN,IdreosS.Dostoevsky:Betterspace-timetrade-offsforLSM-treebasedkey-valuestoresviaadaptiveremovalofsuperfluousmerging//Proceedingsofthe2018InternationalConferenceonManagementofData.2018:505-520.
.LuoC,CareyMJ.LSM-basedstoragetechniques:asurvey.TheVLDBJournal,2020,29(1):393-418.
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。