导读
首先问大家一个小问题?区块链的账本数据存储格式主要是什么类型的?
相信聪明的你一定知道是Key-Value类型存储。
下一个问题,这些Key-Value数据在底层数据库如何高效组织?
答案就是我们本期介绍的内容:LSM。
LSM是一种被广泛采用的持久化Key-Value存储方案,如LevelDB,RocksDB,Cassandra等数据库均采用LSM作为其底层存储引擎。
据公开数据调研,LSM是当前市面上写密集应用的最佳解决方案,也是区块链领域被应用最多的一种存储模式,今天我们将对LSM基本概念和性能进行介绍和分析。
LSM-Tree背景:追本溯源
LSM-Tree的设计思想来自于一个计算机领域一个老生常谈的话题——对存储介质的顺序操作效率远高于随机操作。
如图1所示,对磁盘的顺序操作甚至可以快过对内存的随机操作,而对同一类磁盘,其顺序操作的速度比随机操作高出三个数量级以上,因此我们可以得出一个非常直观的结论:应当充分利用顺序读写而尽可能避免随机读写。
Figure1Randomaccessvs.Sequentialaccess
声音 | 贵州省省长:运用区块链等新技术 推动数字经济与实体经济的深度融合:1月15日消息,贵州省第十三届人民代表大会第三次会议在贵州举行。贵州省人民政府省长谌贻琴在作该省政府工作报告时要求,进一步推动数字经济与实体经济深度融合。坚持“四个强化”“四个融合”,充分运用大数据、云计算、区块链、人工智能、物联网等新一代信息技术,提升产业数字化、网络化、智能化水平。(上证报)[2020/1/15]
考虑到这一点,如果我们想尽可能提高写操作的吞吐量,那么最好的方法一定是不断地将数据追加到文件末尾,该方法可将写入吞吐量提高至磁盘的理论水平,然而也有显而易见的弊端,即读效率极低,我们称这种数据更新是非原地的,与之相对的是原地更新。
为了提高读取效率,一种常用的方法是增加索引信息,如B+树,ISAM等,对这类数据结构进行数据的更新是原地进行的,这将不可避免地引入随机IO。
LSM-Tree与传统多叉树的数据组织形式完全不同,可以认为LSM-Tree是完全以磁盘为中心的一种数据结构,其只需要少量的内存来提升效率,而可以尽可能地通过上文提到的Journaling方式来提高写入吞吐量。当然,其读取效率会稍逊于B+树。
LSM-Tree数据结构:抽丝剥茧
动态 | 360利用区块链等前沿技术 助力汽车信息安全:人民网发布《信息安全将成为汽车安全主战场》一文,文中指出,汽车信息安全之于汽车企业,一如手机信息安全之于手机制造商。奔驰与360的合作可谓是汽车信息安全的典型案例,360汽车安全大脑的“新盔甲”是一个分布式智能系统,集合百万亿级安全大数据、知识库以及360安全专家库资源,综合利用人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿技术,构建整套实时防护体系,从硬件到云端进行防护,形成安全闭环后从而减少风险产生。[2020/1/14]
图2展示了LSM-Tree的理论模型(a)和一种实现方式(b)。LSM-Tree是一种层级的数据结构,包含一层空间占用较小的内存结构以及多层磁盘结构,每一层磁盘结构的空间上限呈指数增长,如在LevelDB中该系数默认为10。
Figure2LSM与其LevelDB实现
对于LSM-Tree的数据插入或更新,首先会被缓存在内存中,这部分数据往往由一颗排序树进行组织。
当缓存达到预设上限,则会将内存中的数据以有序的方式写入磁盘,我们称这样的有序列为一个SortedRun,简称为Run。
随着写入操作的不断进行,L0层会堆积越来越多的Run,且显然不同的Run之前可能存在重叠部分,此时进行某一条数据的查询将无法准确判断该数据存在于哪个Run中,因此最坏情况下需要进行等同于L0层Run数量的I/O。
为了解决该问题,当某一层的Run数目或大小到达某一阈值后,LSM-Tree会进行后台的归并排序,并将排序结果输出至下一层,我们将一次归并排序称为Compaction。如同B+树的分裂一样,Compaction是LSM-Tree维持相对稳定读写效率的核心机制,我们将会在下文详细介绍两种不同的Compaction策略。
声音 | 华夏时报总编辑:如果谁能用区块链做出比肩比特币的技术 也许就是下一个世界首富:据新浪财经报道,在第十二届中国经济媒体高层峰会上,华夏时报总编辑水皮表示,未来新技术的应用也许会出现我们意想不到的投资机会,那就是5G带来的区块链技术的应用,“区块链”三个字,由于局信息会上这么一堂课,又一次引起了全民的冲动。我们华夏时报前两年也干过两届区块链论坛,但这个东西技术上的确是有一定的难度,现象级的产品开发是需要过程的,到现在为止比特币是最成功的现象级的应用,有没有能跟比特币比肩的技术?如果谁能做出这个突破谁就牛大了,也许就是下一个中国首富、世界首富。[2019/12/1]
另外值得一提的是,无论是从内存到磁盘的写入,还是磁盘中不断进行的Compaction,都是对磁盘的顺序I/O,这就是LSM拥有更高写入吞吐量的原因。
Levelingvs.Tiering:一读一写,不分伯仲
LSM-Tree的Compaction策略可以分为Leveling和Tiering两种,前者被LevelDB,RocksDB等采用,后者被Cassandra等采用,称采用Leveling策略的的LSM-Tree为LeveledLSM-Tree,采用Tiering的LSM-Tree为TieredLSM-Tree,如图3所示。
动态 | 日本九州大学初创企业正应用区块链技术 着手开发新的电力交易系统:据日经新闻7月10日消息,由日本九州大学孵化的的人工智能初创企业AIBOD正应用区块链(分布式账本)技术,着手开发可在个人间进行家庭电力交易的新系统。[2019/7/10]
Figure3两种Compaction策略对比
▲Leveling
简而言之,Tiering是写友好型的策略,而Leveling是读友好型的策略。在Leveling中,除了L0的每一层最多只能有一个Run,如图3右侧所示,当在L0插入13时,触发了L0层的Compaction,此时会对Run-L0与下层Run-L1进行一次归并排序,归并结果写入L1,此时又触发了L1的Compaction,此时会对Run-L1与下层Run-L2进行归并排序,归并结果写入L2。
▲Tiering
反观Tiering在进行Compaction时并不会主动与下层的Run进行归并,而只会对发生Compaction的那一层的若干个Run进行归并排序,这也是Tiering的一层会存在多个Run的原因。
▲对比分析
相比而言,Leveling方式进行得更加贪婪,进行了更多的磁盘I/O,维持了更高的读效率,而Tiering则相正好反。
本节我们将对LSM-Tree的设计空间进行更加形式化的分析。
LSM层数
Chanticleer部署区块链技术 盘前上涨109%: 2018年1月2日,Mobient控股公司(MFON)是智能和个性化营销屡获殊荣的平台制造商,以及Chanticleer控股公司(BURG)几家快速休闲餐厅品牌的运营商今天宣布,计划使用MobivityMind这一区块链架构的跨品牌商业和客户沟通平台,为客户忠诚度和奖励计划提供动力,此举让Chanticleer的股票盘前上涨109%。[2018/1/3]
布隆过滤器
LSM-Tree应用布隆过滤器来加速查找,LSM-Tree为每个Run设置一个布隆过滤器,在通过I/O查询某个Run之前,首先通过布隆过滤器判断待查询的数据是否存在于该Run,若布隆过滤器返回Negative,则可断言不存在,直接跳到下个Run进行查询,从而节省了一次I/O;而若布隆过滤器返回Positive,则仍不能确定数据是否存在,需要消耗一次I/O去查询该Run,若成功查询到数据,则终止查找,否则继续查找下一个Run,我们称后者为假阳现象,布隆过滤器的过高的假阳率会严重影响读性能,使得花费在布隆过滤器上的内存形同虚设。限于篇幅本文不对布隆过滤器做更多的介绍,直接给出FPR的计算公式,为公式2.
其中是为布隆过滤器设置的内存大小,为每个Run中的数据总数。读写I/O
考虑读写操作的最坏场景,对于读操作,认为其最坏场景是空读,即遍历每一层的每个Run,最后发现所读数据并不存在;对于写操作,认为其最坏场景是一条数据的写入会导致每一层发生一次Compaction。
核心理念:基于场景化的设计空间
基于以上分析,我们可以得出如图4所示的LSM-Tree可基于场景化的设计空间。
简而言之,LSM-Tree的设计空间是:在极端优化写的日志方式与极端优化读的有序列表方式之间的折中,折中策略取决于场景,折中方式可以对以下参数进行调整:
当Level间放大比例时,两种Compaction策略的读写开销是一致的,而随着T的不断增加,Leveling和Tiering方式的读开销分别提高/减少。
当T达到上限时,前者只有一层,且一层中只有一个Run,因此其读开销到达最低,即最坏情况下只需要一次I/O,而每次写入都会触发整层的Compaction;
而对于后者当T到达上限时,也只有一层,但是一层中存在:
因此读开销达到最高,而写操作不会触发任何的Compaction,因此写开销达到最低。
Figure4LSM由日志到有序列的设计空间
事实上,基于图4及上文的分析可以进行对LSM-Tree的性能进一步的优化,如文献对每一层的布隆过滤器大小进行动态调整,以充分优化内存分配并降低FPR来提高读取效率;文献提出“LazyLeveling”方式来自适应的选择Compaction策略等。
限于篇幅本文不再对这些优化思路进行介绍,感兴趣的读者可以自行查阅文献。
小结
LSM-Tree提供了相当高的写性能、空间利用率以及非常灵活的配置项可供调优,其仍然是适合区块链应用的最佳存储引擎之一。
本文对LSM-Tree从设计思想、数据结构、两种Compaction策略几个角度进行了由浅入深地介绍,限于篇幅,基于本文之上的对LSM-Tree的调优方法将会在后续文章中介绍。
作者简介叶晨宇来自趣链科技基础平台部,区块链账本存储研究小组
参考文献
.O’NeilP,ChengE,GawlickD,etal.Thelog-structuredmerge-tree(LSM-tree).ActaInformatica,1996,33(4):351-385.
.JacobsA.Thepathologiesofbigdata.CommunicationsoftheACM,2009,52(8):36-44.
.LuL,PillaiTS,GopalakrishnanH,etal.Wisckey:Separatingkeysfromvaluesinssd-consciousstorage.ACMTransactionsonStorage(TOS),2017,13(1):1-28.
.DayanN,AthanassoulisM,IdreosS.Monkey:Optimalnavigablekey-valuestore//Proceedingsofthe2017ACMInternationalConferenceonManagementofData.2017:79-94.
.DayanN,IdreosS.Dostoevsky:Betterspace-timetrade-offsforLSM-treebasedkey-valuestoresviaadaptiveremovalofsuperfluousmerging//Proceedingsofthe2018InternationalConferenceonManagementofData.2018:505-520.
.LuoC,CareyMJ.LSM-basedstoragetechniques:asurvey.TheVLDBJournal,2020,29(1):393-418.
标签:TREERUNINGIONDoge of WallStreetBetsDRUN币RINGER Vault (NFTX)Orion Money
12月19日,2020CCF区块链技术大会暨首届中国济南区块链产业发展高峰论坛在山东济南举行。国家税务总局大连市税务局党委书记、局长赵福增做了题为《区块链车辆信用平台经验分享》的主题演讲.
1900/1/1 0:00:00巴比特讯,7月23日,官方消息,KhalaNetwork已经在此前的Kusama平行链插槽拍卖中成功赢得第四个卡槽,共计获得132,280枚KSM支持,分别来自2,759个贡献地址.
1900/1/1 0:00:00注:原文来自bankless,作者是WilliamM.Peaster。你可能最近花了大量时间来积累一些非常酷的NFT收藏品.
1900/1/1 0:00:00昨日刘教链发布原创文章《论比特币和以太坊的“宕机”》之后,引发了一些对区块链工作原理感兴趣的朋友的热烈讨论.
1900/1/1 0:00:00无论是《民法总则》,还是即将生效实施的《民法典》,对于数据和网络虚拟财产的保护,都持有开放的态度.
1900/1/1 0:00:00如果创业者和投资人仍以旧范式的思维逻辑来对待Web3.0,就会应了谶语:一个新时代的来临,必须以牺牲上一个时代的人为代价! PhotobyMichaelDonUnsplash来源:远望资本iVi.
1900/1/1 0:00:00