LSM Tree 简介

LSM Tree（Log-Structured Merge Tree）是一种高性能的数据结构，主要用于解决写入密集型工作负载下的随机写入性能问题。它是由 Google 提出的一种读写都很高效的存储引擎实现方式。HBase 是一个基于 Hadoop 的开源分布式数据库，它使用 LSM Tree 作为其存储引擎的一部分。下面将介绍 HBase 中如何使用 LSM Tree。

写入数据

HBase 使用 LSM Tree 来处理写入操作。当需要写入数据时，HBase 会首先将数据写入内存中的 MemStore，这是一个基于内存的数据结构，速度非常快。当 MemStore 中的数据达到一定大小或时间阈值时，HBase 会触发一个 flush 操作，将 MemStore 中的数据写入磁盘中的一个临时存储文件（StoreFile）。同时，HBase 还会在内存中创建一个新的 MemStore，用于接收新的写入请求。这个过程称为 Minor Compaction。

在一定时间间隔或者磁盘存储文件的数量达到一定阈值时，HBase 会触发一个 Major Compaction 操作，将多个 StoreFile 合并成一个更大的文件，并生成一个新的存储文件。这个过程会释放磁盘空间并提高读取性能。Major Compaction 在后台运行，不会影响 HBase 的读写操作。

读取数据

当需要读取数据时，HBase 会首先查找内存中的 MemStore，如果找不到则会查询磁盘存储文件，由于磁盘文件是按照顺序排列的，因此可以使用二分查找来加速定位。一般情况下，较新的数据会存储在内存的 MemStore 中，因此读取性能较高。而较旧的数据会存储在磁盘的存储文件中，读取速度会稍慢一些。

LSM Tree 的优势和局限性

优势：

  1. 高性能写入：由于 MemStore 是基于内存的，写入速度非常快。
  2. 高可靠性：通过多份副本和分布式架构保证数据的可靠性。
  3. 可伸缩性：HBase 可以在成百上千的机器上进行水平扩展。
  4. 支持高吞吐量的读写操作。

局限性：

  1. 读取性能：由于数据存储在不同的存储文件中，读取较旧的数据需要经过磁盘 IO 操作。
  2. 磁盘占用：由于存储文件的合并和删除操作不是即时进行的，长期运行会导致磁盘空间的占用。
  3. 不支持事务：LSM Tree 不支持像关系型数据库那样的事务特性。