这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第十五天。
LSMT与存储引擎
LSMT Log-Structured Merge-Tree
传统的存储引擎如MySQL，索引树为B+树，原地更新 通过Append-only Write+择机Compact来维护结构的索引树。
- WAL（write-ahead-log）保障原子性
- Memtable，达到一定阈值后冻结
- Immutable Memtable，转交flush线程写盘
- sstable
Compact：去除无效、重复的条目，产物存入下一层
存储引擎
- 保障ACID特性
- 屏蔽IO细节，提供更好的抽象
- 统计信息，谓词下推
LSMT引擎优点及实现
LSMT与B+Tree可以用统一的模型描述，可以互相转换
- HDD时代：顺序读写远快于随机读写
- SSD时代：顺序写远快于随机写 二者共性：随机写友好，B+Tree原地更新导致随机写，而LSMT追加写
write
快照
SuperVision：持有Memtable、Immemtable、SST
Memtable、Immemtable、SST的释放依赖引用计数，因此持有SuperVision相当于持有了快照
优化：Thread Local SuperVision Cache，即缓存SuperVision，检查是否过期，没有就继续使用
Bloom Filter：加速检索，但存在假阳性
Compact策略
- Level：写放大
- Tier：读放大
大Value场景：KV分离
一致性
- 严格一致性：数据的变化是原子的，一经改变即时生效，这是一致性的最高形式。
- 顺序一致性：每个客户端看到的数据依照它们操作执行的顺序而变化。
- 因果一致性：客户端以因果关系顺序观察到数据的改变。
- 最终一致性：在没有更新数据的一段时间里，系统将通过广播保证副本之间的数据一致性。
- 弱一致性：没有做出保证的情况下，所有的更新会通过广播的形式传递，展现给不同客户端的数据顺序可能不一样。
