前篇博文将OceanBase的存储架构巧妙地与自然界中的“水生态”进行了类比，今日我们转变视角，聚焦在与拥有相同LSM-Tree架构的其他产品的比较，深入探讨OceanBase相较于它们所展现出的独特性能。

 众所周知，OceanBase数据库的存储引擎是以LSM-Tree架构为基础的。相较之下，传统的LSM-Tree结构在层次化存储方面往往表现得更为明显，而OceanBase的LSM-Tree实现则在此基础上有其独特之处。

我们以业界经典的LSM-Tree实现案例为例--单机存储引擎LevelDB：其数据流向和OceanBase数据库是类似的，数据会从可写的Activate Memtable->只读的Immutable Memtable->L0 ->L1 ->...->Ln 。磁盘数据被从上到下分成了多个层次，越下层的数据越旧。同时，在写入内存前，数据会先追加写入写前日志（WAL）中。

 LevelDB中只读的内存数据通过Flush过程被下刷到磁盘，并按照键的顺序以SSTable文件的形式存储。L0层的SSTable文件间存在数据范围的重叠，每个SSTable文件可以被认为是一个sorted run（一个有序的集合，集合内每个元素唯一）。而L0层以下的每一层SSTable文件是有序不重叠的，也就是说，每一层的多个SSTable文件共同构成了一个sorted run。每层的SSTable文件会通过compact过程向下一层移动，每一次compact过程会涉及到相邻两层多个数据范围重叠的SSTable文件。这些SSTable文件的数据会重新进行排序与合并，形成一个新的SSTable文件。随着从上到下层数的增加，每层的可容纳SSTable文件总数据量会成倍数增长。

 对于这样的分层结构，我们很容易注意到其中存在的几个问题：

• 读放大
  • LSM-Tree的读操作需要从新到旧层层查找，这个过程可能需要多次I/O，放大了读盘次数。
• 空间放大
  • 磁盘数据都是只读的，大量冗余和无效数据会占用额外的存储，放大了磁盘空间。
• 写放大
  • 磁盘数据的有序整理不可避免的带来了额外的写入。

所谓的compact过程通过将层级之间的数据进行合并、清理无效的数据、减少上下层级有范围重叠的SSTable文件数量，改善了读放大与空间放大的问题，但由于增加了额外的磁盘写操作，引入了额外的写放大问题。

 为了权衡这三者，不同的实现者通常会采用不同的compact策略：

• size-tiered compaction
  • 每层有多个大小相近的sorted runs，当某一层的数据总量达到限制后将整层合并，刷写到下一层成为一个更大的sorted run，直到最大的一层维护一个sorted run。这种方式对全局有序的要求最小，可以最大程度的减少写放大。但由于数据冗余度可能较大，读放大和空间放大问题较为严重。
• leveled compaction
  • 每层一个sorted run，层级之间维持相同的数据倍数比，层级越高数据量越多。每层的数据量达到限制后与下一层进行合并。通常每个sorted run被划分为多个SSTable文件，以提供了更精细化的合并任务的拆分与控制。这种compact方式将相邻层级的多个SSTable降为一个，减小了读放大和空间放大。但由于compact时最差情况可能涉及下一层级的所有SSTable文件，写放大相对更大。
• tiered+leveled compaction
  • 结合了size-tiered和leveled的compact方式，某些层包含多个sorted runs，某些层只有一个sorted run。

不难看出，LevelDB采用的是tiered+leveled的compact方式，其中L0层包含了多个sorted runs，其余层只有一个sorted run，但从compact的流程来说，L0层的多个sorted runs在合并到下一层的过程里会选择L1层有数据范围重叠的SSTable文件，更接近于leveled compaction的形式。

 在了解完传统LSM-Tree架构的实现与相关知识后，我们通过下图简单回忆一下上篇博客讲到的OceanBase的存储架构。可以看到，OceanBase和LevelDB单机存储引擎的数据流转方向是近乎一致的，这也是同为LSM-Tree架构的显著相同点：数据都是先追加写到日志，再写入内存；内存都分为可写的与只读的两部分，通过冻结可写部分来生成只读部分，通过将只读部分下刷到磁盘形成持久化只读数据。

 而两者的不同点主要集中在为了权衡读放大、写放大和空间放大所做的磁盘只读数据的组织和管理上。

 LevelDB的每个SSTable是一个独立的文件，通过以多个SSTable文件组成一个sorted run的形式来细分每次compact操作；而为了能够有效减小写放大和空间放大，OceanBase希望没有修改过的数据不要进行重写，因此OceanBase将所有数据统一存储在一个文件（data_file）上，以定长块（宏块）的形式来分配和使用data_file的空间，每个SSTable由多个不连续的宏块组成，没有修改过的宏块能够在compact时直接重用。这种组织方式上的差异性进一步让OceanBase和LevelDB有了一些区别：

• Level的磁盘数据通常具有比较明显的层级划分，每层数据量的上限从上到下逐级增大，L0层由多个SSTable文件组成，每个SSTable文件是一个sorted run，L0层以下的每层都是一个sorted run，由一个或多个SSTable文件组成；如果以层级来划分OceanBase的磁盘数据的话，可以被认为有三层，由于有宏块这一细粒度有序集的存在，OceanBase中的L1层与L2层并不需要细分为多个SSTable，而是直接通过一个SSTable来组成sorted run。

 从compact的角度来说，OceanBase也和LevelDB不一样。为了更好的控制写放大，OceanBase既可以通过tiered类型的compact过程将若干个Mini SSTable合成一个Mini SSTable，也可以通过leveled类型的compact过程将若干个Mini SSTable和一个Minor SSTable合成一个新的Minor SSTable。同时，为了最大程度的减小读放大与空间放大，OceanBase会定期进行full compact过程，将所有SSTable合成一个新的Major SSTable。由于该过程通常被放在业务低峰期，资源的大量占用被认为是可接受的。

 另一方面，从具体的一些实现上来说，LevelDB的MemTable通常采用跳表的结构，而OceanBase的MemTable则采用了BTree+HashTable的混合结构。

 从下一章开始，我们将展开讲讲OceanBase是如何整理SSTable的。当然，感兴趣的同学不妨先预习一下，在OceanBase的Github仓库里查看ob_compaction_util.h文件，我们将逐一揭秘其中“M系列”的compact过程。