这个需要和BTree一起来讲，我们都知道BTree是Balance Tree，为了维持Balancing的特性，每次读入的时候需要对树进行调整，是一笔不小的时间损耗。在一些使用场景下（例如google爬取网页），需要高性能写入，而对读的要求并不是那么高。 因此，LSM树是基于这样的背景下发展出来的，针对类似的场景LSM提出了很多优化措施。
举几个比较常见的例子：HBase、LevelDB、RocksDB
HBase大家可能比较熟，LevelDB和RocksDB分别是Google和FaceBook推出的，同样也是开源的。对于英语好的同学可以直接看看官方的文档，对于LSM的工业实现会有一个更深入的理解。
为什么要看不同的DB的实现呢？因为虽然是同个数据结构，但是在实现上通过类似布隆过滤器等手段，不同的实现方式能够大大提升其效率，因此了解不同公司的LSM树实现还是很有必要的。
LSM树基础
LSM Tree，全写Log-Structured Merge Tree。本质上通过顺序写入log的方式，大大的提升写入的性能，同时NoSQL的结构属性帮助其天然适合Shard。
1.将数据写入内存memtable（同时硬盘中复制一份，保证系统宕机数据不丢失） 2.数据到达一定容量，将数据flush到硬盘SStable，同时对硬盘中的数据进行merge
复杂之处:Compaction
SStable在硬盘中不断增多，会带来读的巨大压力。这时候就需要“数据结构”所独特的价值之处了，通过不同的Compaction(压缩)来构建不同的数据结构，能够有效的减低读的效率。 用空间来换取时间，这也是HBase、LevelDB、RocksDB三者之间的真正区别所在。
HBase中的LSM实现
先来看下HBase中的实现，如图所示。
网络上很多提到了Tree的概念，其实HBase的实现并没有依托于Tree。大家肯定有个疑问，“HBase那不是会很慢？”事实上肯定不慢，正是靠着布隆过滤器，HBase很好的诠释了数据结构时间和空间之间的艺术。布隆过滤器
布隆过滤器和动态缓存有点像，不过都是数据结构很典型的例子，使用空间大幅度的降低了时间的使用。
bloom 借助的是一个大大大的位表以及多个hash函数，例如图中，将{x,y,z}的用3个hash函数映射到位表中。那么位表中有n个位置有标1,（3<=n<=9）。
HBase的Compaction
如同上文所讲，Compaction才是一个LSM树的核心。HBase中分为两种：
两者都是合并SStable(在HBase中SStable叫HFile)。Major Compaction在合并的时候回删除一些过期的Key，持续时间比较长，一般在业务低峰期手动触发。（业务低峰期可使用hbase.offpeak.start.hour和hbase.offpeak.end.hour配置）
同时，不同版本的HBase也提供了不同的Compaction策略让使用者来决策:
两种具体介绍看:http://hbasefly.com/2016/07/13/hbase-compaction-1/
因为笔者没有实际使用过HBase的经验，所以不敢大加妄论，各位看官可以通过上面的连接看看比较专业的介绍。但是，对于笔者这样的业务方而言，HBase没有提供索引，而是通过Scanner去查询数据，似乎这个数据结构不够“完美”。
LevelDB and RocksDB
RocksDb是facebook团队基于google开发的LevelDB的升级版本，提供了很多LevelDB所不具备的feature。（延伸一下，TiDB是一个newSQL数据库，它的底层就是基于RocksDb。网上已经有很多公司已经将TiDB上到生产环境，笔者所在公司的数据团队也已经灰度的一部分数据到TiDB上了。说明RocksDb也是挺可靠的。） LevelDB的文档比较少，所以一起来看RocksDB的实现吧。
LevelDB文档地址: https://github.com/google/leveldb/blob/master/doc/impl.md RocksDB文档地址: https://github.com/facebook/rocksdb/wiki
Compactions
RocksDB也提供了多种的策略:
这里主要介绍下Leveled style compaction，因为他是起源于LevelDB，方便大家和LevelDB一同了解。
Leveled style compaction
如上图，可以看到Leveled style将SStable划分为不同的Level，除了Level 1中可能存在重复的key之外，Level 2之后都不会有重复的key。同时每个SStable中，key都是有序的，不要小看了有序的作用，看到查找你就会知道他的妙用。
另外，每一层的容量是递增的，这个也比较好理解，如上图。如上图，compaction的过程其实也比较简单，当某一个level的数量大于容量的时候，会选一个SStable与level+1的数据进行merge。选取的level+1的SStable是存在和当前SStable存在相同key的。如果生成的SStable导致level+1的容量也超过限度，那么继续往下merge。
比较吊的是，除了level0和level1的merge，其他的merge都是可以多线程一起进行的，因为是没有重复key的，所以不用担心并发问题。
就像上面说的有序性能够极大的提升key查找的效率，查找通过两步:
所有的查找都是通过二分查找来实现的。
本文从LSM介绍入手，概览了一些LSM的工程实现。由于还没深入了解这几种DB的源码，仅仅只能从文档中找到一些有价值的内容给大家看，希望能够抛砖迎玉，让大家重新体会到数据结构的妙用。如有内容不对或者想交流一下，请随时联系我~
飞奔的蛋蛋