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A Study of LSM Tree

A Study of LSM Tree

TiDB
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本次分享的主要内容包括: 1.LSM-Tree 的基本原理,包括 LSM-Tree 的文件组织结构、Point Query、Range Query 和 Compaction。 2.LSM-Tree 存在的问题和相关的优化方法。主要有两方面: • 读放大。目前的优化思路是通过 filter 来减少不必要的 I/O,比如 bloom filter、SuRF。 • Compaction 造成的负载抖动和写放大。一方面,可以通过软硬件结合的方式,将 compaction 的任务交给专门的 coprocessor 来做,将 compaction 带来的负面影响尽可能隔离开。另一方面,就是从数据结构和算法上,尽可能减少写放大,比如 PebbleDB 和 WiscKey。 3.最后简单总结了一下:LSM-Tree 的优化,基本都是在读放大、写放大和空间放大这三者间做 trade-off。理论上没法同时让这三者达到最优(有点像分布式系统的 CAP 定理)。
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