hbase(九)-hbase的索引LSM树

2018-01-25 10:54:52来源:网络收集作者:纳米程序员人点击

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说LSM(Log-Structured Merge Tree)之前先说一下B+树,B+树在关系型数据库里面非常常见,oracle、mysql里面的索引算法都是B+树。


1.B+树

相信大家对B+树已经非常的熟悉,比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式,下面是一个B+树的例子:
hbase(九)-hbase的索引LSM树
根节点和枝节点很简单,分别记录每个叶子节点的最小值,并用一个指针指向叶子节点。
叶子节点里每个键值都指向真正的数据块(如Oracle里的RowID),每个叶子节点都有前指针和后指针,这是为了做范围查询时,叶子节点间可以直接跳转,从而避免再去回溯至枝和跟节点。
B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO,随着新数据的插入,叶子节点会慢慢分裂,逻辑上连续的叶子节点在物理上往往不连续,甚至分离的很远,但做范围查询时,会产生大量读随机IO。
对于大量的随机写也一样,举一个插入key跨度很大的例子,如7->1000->3->2000 … 新插入的数据存储在磁盘上相隔很远,会产生大量的随机写IO.
从上面可以看出,低下的磁盘寻道速度严重影响性能(近些年来,磁盘寻道速度的发展几乎处于停滞的状态)。


2.LSM树

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来:


哈希存储引擎。是哈希表的持久化实现,支持增、删、改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right
B树存储引擎是B树的持久化实现,不仅支持单条记录的增、删、读、改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等)。
LSM树。Log-Structured Merge Tree)存储引擎和B树存储引擎一样,同样支持增、删、读、改、顺序扫描操作。而且通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。当然凡事有利有弊,LSM树和B+树相比,LSM树牺牲了部分读性能,用来大幅提高写性能。

通过以上的分析,应该知道LSM树的由来了,LSM树的设计思想非常朴素:将对数据的修改增量保持在内存中,达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘,不过读取的时候稍微麻烦,需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改操作,所以写入性能大大提升,读取时可能需要先看是否命中内存,否则需要访问较多的磁盘文件。极端的说,基于LSM树实现的HBase的写性能比Mysql高了一个数量级,读性能低了一个数量级。


LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树,它首先写入内存中,随着小树越来越大,内存中的小树会flush到磁盘中,磁盘中的树定期可以做merge操作,合并成一棵大树,以优化读性能。


hbase(九)-hbase的索引LSM树


以上这些大概就是HBase存储的设计主要思想,这里分别对应说明下:


因为小树先写到内存中,为了防止内存数据丢失,写内存的同时需要暂时持久化到磁盘,对应了HBase的MemStore和HLog
MemStore上的树达到一定大小之后,需要flush到HRegion磁盘中(一般是Hadoop DataNode),这样MemStore就变成了DataNode上的磁盘文件StoreFile,定期HRegionServer对DataNode的数据做merge操作,彻底删除无效空间,多棵小树在这个时机合并成大树,来增强读性能。

关于LSM Tree,对于最简单的二层LSM Tree而言,内存中的数据和磁盘你中的数据merge操作,如下图
hbase(九)-hbase的索引LSM树


lsm tree,理论上,可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge,对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性,但是实际应用中,一般lsm有多层,当磁盘中的小树合并成一个大树的时候,可以重新排好顺序,使得block连续,优化读性能。


hbase在实现中,是把整个内存在一定阈值后,flush到disk中,形成一个file,这个file的存储也就是一个小的B+树,因为hbase一般是部署在hdfs上,hdfs不支持对文件的update操作,所以hbase这么整体内存flush,而不是和磁盘中的小树merge update,这个设计也就能讲通了。内存flush到磁盘上的小树,定期也会合并成一个大树。整体上hbase就是用了lsm tree的思路。


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