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LSM写读取舍
内容
LSM 树把随机写先落到内存和顺序日志，再批量合并成磁盘有序文件。它用读路径变长、后台合并和写放大，换取高吞吐写入；Bloom Filter 和缓存常用于弥补读损失。
参考来源
- 位置：《大数据日知录：架构与算法》第3章《大数据常用的算法与数据结构》"3.3 LSM树"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/text00008.html）
- 结论依据：原文明确"LSM树……的本质是将大量的随机写操作转换成批量的序列写，这样可以极大地提升磁盘数据写入速度……但是其对应付出的代价是读效率有所降低，这往往可以引入Bloom Filter或者缓存等优化措施来对读性能进行改善"，并以LevelDB为例说明写入先落log文件与内存MemTable（SkipList实现）。
- 原始内容：LSM树（Log-structured Merge-tree）的本质是将大量的随机写操作转换成批量的序列写，这样可以极大地提升磁盘数据写入速度，所以LSM树非常适合对写操作效率有高要求的应用场景。但是其对应付出的代价是读效率有所降低，这往往可以引入Bloom Filter或者缓存等优化措施来对读性能进行改善……当应用写入一条Key：Value记录的时候，LevelDB会先往log文件里写入，成功后将记录插进MemTable中。