LSM学习分享——compact策略_lsm-tree的compact操作

详细介绍在LSM学习分享——LSM读写流程中提到的copaction操作。主要介绍两种基本策略：size-tiered和leveled。

前提知识：

      (1)、读放大:读取数据时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。

      (2)、写放大:写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作，导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。

      (3)、空间放大:数据实际占用的磁盘空间比数据的真正大小更多。对于在LSM学习分享——初识LSM中提到的大量写里面出现的冗余存储，对于一个key来说，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

size-tiered策略：

size-tired的缺点是空间放大和读放大：

     size-tiered策略保证每层的SStable大小相近或相同，达到一定的数量后（比如图中数量为4），会合并这些SSTable，合并之后写到下一层成为更大的SSTable，当层数达到一定的数量，最底层的SSTable会变得非常大。而且size-tiered策略会导致空间放大比较严重，即使是同一层的SSTable，key值的记录也会存在多份，只有该层执行compact操作时，才会消除无效记录。而range查询需要合并所有层的结果，runs越多，读放大越严重。

leveled策略：

leveled策略可以减小空间放大和读放大。

    leveled策略主要思想为：对于L1及以上层的数据，将size-tiered的大的SSTable拆开，成为多个key互不相交的小SSTable序列，这个序列叫做“run”。L0是从memTable刷进来的新SSTable，这一层的key可以相交，其SSTable数量由阈值控制。

      以上图为例，L1阈值为10，L2阈值为100。越往下层，阈值成10倍增长。随着SST不断写入，L1的数据量会超过阈值。这时就会选择L1中的至少一个SST，将其数据合并到L2层与其key有交集的那些文件中，并从L1删除这些数据。仍然以上图为例，一个L1层SST的key区间大致能够对应到10个L2层的SST，所以一次compaction会影响到11个文件。该次compaction完成后，L2的数据量又有可能超过阈值，进而触发L2到L3的compaction，如此往复，就可以完成Ln层到Ln+1层的compaction了。

    可见，leveled compaction与size-tiered compaction相比，每次做compaction时最多读取其中一个SSTable，并且每层中SST的key区间都是不相交的，重复key减少了，所以很大程度上缓解了空间放大的问题。

关于LSM-Tree的理论部分就介绍到这里，后面会介绍几个基于LSM-Tree的存储引擎。