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Souloss
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933 字
3 分钟
综合实战
2025-09-02
存储
存储
/
底层原理

Put("key1", "value1")——这行代码背后发生了什么？WAL 先写还是 MemTable 先写？MemTable 满了怎么切换？SSTable 的索引怎么组织？Compaction 什么时候触发、怎么合并？Bloom Filter 的位数组怎么计算？前 18 章我们拆解了这些机制，现在把它们组装成一个能跑的引擎。

用 Go 从零实现一个迷你 LSM 存储引擎——WAL、MemTable、SSTable、Bloom Filter、Compaction，代码量 800 行以内，每个组件都是真实存储引擎的简化版本。写完之后，RocksDB 的源码就不再是黑盒了。

一、设计概述#

1.1 我们要构建什么#

用 Go 实现一个名为 MiniLSM 的迷你 LSM 存储引擎，包含以下核心组件：

graph TB subgraph "MiniLSM 架构" PUT["Put(key, value)"] --> WAL["WAL<br/>预写日志"] PUT --> MEM["MemTable<br/>跳表"] GET["Get(key)"] --> MEM GET --> IMMU["Immutable<br/>MemTable"] GET --> BF["Bloom Filter"] BF --> SST["SSTable<br/>L0-L2"] MEM -->|"满"| IMMU IMMU -->|"Flush"| SST SST -->|"Compaction"| SST2["SSTable<br/>合并后"] end style WAL fill:#fff9c4,stroke:#f9a825 style MEM fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0 style BF fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32 style SST fill:#e1bee7,stroke:#6a1b9a

1.2 功能范围#

功能实现说明
Put(key, value)写入键值对
Get(key)读取键值对
Delete(key)删除键（墓碑标记）
Scan(start, end)范围扫描
WAL崩溃恢复
MemTable跳表实现
SSTable数据块 + 索引块
Bloom Filter减少无效查找
Leveled CompactionL0→L1→L2
Block Cache跳过（简化）
事务跳过（简化）
压缩跳过（简化）
Note

MiniLSM 是教学目的的实现，不是生产级存储引擎。它省略了并发控制、压缩、缓存等关键特性，但保留了 LSM 树的核心设计思想。理解 MiniLSM 后，阅读 RocksDB 源码会轻松很多。

1.3 核心数据结构#

package minilsm
import "time"
// Key 和 Value 类型
type Key = []byte
type Value = []byte
// Command 类型
type CommandType byte
const (
    CommandPut    CommandType = 0
    CommandDelete CommandType = 1
)
// WAL 记录
type WALRecord struct {
    CommandType CommandType
    Key         Key
    Value       Value  // Delete 时为 nil
    Timestamp   uint64
    CRC         uint32
}
// MemTable 条目
type Entry struct {
    Key       Key
    Value     Value
    Timestamp uint64
    Deleted   bool  // 墓碑标记
}
// SSTable 元数据
type SSTableMeta struct {
    Level    int
    FileID   uint64
    MinKey   Key
    MaxKey   Key
    Size     int64
    NumKeys  int
    CreatedAt time.Time
}

二、MemTable 实现#

2.1 跳表实现#

MemTable 使用跳表（Skip List）实现，提供 O(log N) 的查找和插入：

package minilsm
import (
    "math/rand"
    "bytes"
)
const maxLevel = 12
type skipListNode struct {
    key       Key
    value     Value
    timestamp uint64
    deleted   bool
    forward   []*skipListNode
}
type SkipList struct {
    head   *skipListNode
    level  int
    size   int
}
func NewSkipList() *SkipList {
    head := &skipListNode{
        forward: make([]*skipListNode, maxLevel),
    }
    return &SkipList{head: head, level: 1}
}
func (sl *SkipList) randomLevel() int {
    level := 1
    for rand.Float64() < 0.5 && level < maxLevel {
        level++
    }
    return level
}
func (sl *SkipList) Put(key Key, value Value, timestamp uint64, deleted bool) {
    update := make([]*skipListNode, maxLevel)
    current := sl.head
    for i := sl.level - 1; i >= 0; i-- {
        for current.forward[i] != nil &&
            bytes.Compare(current.forward[i].key, key) < 0 {
            current = current.forward[i]
        }
        update[i] = current
    }
    if current.forward[0] != nil &&
        bytes.Equal(current.forward[0].key, key) {
        current.forward[0].value = value
        current.forward[0].timestamp = timestamp
        current.forward[0].deleted = deleted
        return
    }
    newLevel := sl.randomLevel()
    if newLevel > sl.level {
        for i := sl.level; i < newLevel; i++ {
            update[i] = sl.head
        }
        sl.level = newLevel
    }
    newNode := &skipListNode{
        key:       key,
        value:     value,
        timestamp: timestamp,
        deleted:   deleted,
        forward:   make([]*skipListNode, newLevel),
    }
    for i := 0; i < newLevel; i++ {
        newNode.forward[i] = update[i].forward[i]
        update[i].forward[i] = newNode
    }
    sl.size++
}
func (sl *SkipList) Get(key Key) (Value, uint64, bool, bool) {
    current := sl.head
    for i := sl.level - 1; i >= 0; i-- {
        for current.forward[i] != nil &&
            bytes.Compare(current.forward[i].key, key) < 0 {
            current = current.forward[i]
        }
    }
    if current.forward[0] != nil &&
        bytes.Equal(current.forward[0].key, key) {
        node := current.forward[0]
        return node.value, node.timestamp, node.deleted, true
    }
    return nil, 0, false, false
}

三、WAL 实现#

3.1 WAL 写入#

package minilsm
import (
    "encoding/binary"
    "hash/crc32"
    "os"
)
type WAL struct {
    file *os.File
}
func NewWAL(path string) (*WAL, error) {
    f, err := os.OpenFile(path, os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return &WAL{file: f}, nil
}
// WAL 记录格式：
// [CRC 4字节][Type 1字节][KeyLen 4字节][Key][ValueLen 4字节][Value][Timestamp 8字节]
func (w *WAL) Append(cmdType CommandType, key Key, value Value, timestamp uint64) error {
    // 构建记录体（不含 CRC）
    buf := make([]byte, 0, 4+1+4+len(key)+4+len(value)+8)
    // Type
    buf = append(buf, byte(cmdType))
    // KeyLen + Key
    keyLen := make([]byte, 4)
    binary.BigEndian.PutUint32(keyLen, uint32(len(key)))
    buf = append(buf, keyLen...)
    buf = append(buf, key...)
    // ValueLen + Value
    valLen := make([]byte, 4)
    if value != nil {
        binary.BigEndian.PutUint32(valLen, uint32(len(value)))
    }
    buf = append(buf, valLen...)
    if value != nil {
        buf = append(buf, value...)
    }
    // Timestamp
    ts := make([]byte, 8)
    binary.BigEndian.PutUint64(ts, timestamp)
    buf = append(buf, ts...)
    // 计算 CRC
    crc := crc32.ChecksumIEEE(buf)
    crcBuf := make([]byte, 4)
    binary.BigEndian.PutUint32(crcBuf, crc)
    // 写入：CRC + Body
    record := append(crcBuf, buf...)
    if _, err := w.file.Write(record); err != nil {
        return err
    }
    return w.file.Sync()  // fsync 保证持久性
}

3.2 WAL 恢复#

func (w *WAL) Replay() ([]WALRecord, error) {
    data, err := os.ReadFile(w.file.Name())
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    var records []WALRecord
    offset := 0
    for offset < len(data) {
        // 读取 CRC
        if offset+4 > len(data) {
            break  // 不完整的记录，截断
        }
        expectedCRC := binary.BigEndian.Uint32(data[offset : offset+4])
        offset += 4
        // 读取记录体
        bodyStart := offset
        if offset+1 > len(data) { break }
        cmdType := CommandType(data[offset])
        offset += 1
        // KeyLen + Key
        if offset+4 > len(data) { break }
        keyLen := int(binary.BigEndian.Uint32(data[offset : offset+4]))
        offset += 4
        if offset+keyLen > len(data) { break }
        key := make(Key, keyLen)
        copy(key, data[offset:offset+keyLen])
        offset += keyLen
        // ValueLen + Value
        if offset+4 > len(data) { break }
        valLen := int(binary.BigEndian.Uint32(data[offset : offset+4]))
        offset += 4
        var value Value
        if valLen > 0 {
            if offset+valLen > len(data) { break }
            value = make(Value, valLen)
            copy(value, data[offset:offset+valLen])
            offset += valLen
        }
        // Timestamp
        if offset+8 > len(data) { break }
        timestamp := binary.BigEndian.Uint64(data[offset : offset+8])
        offset += 8
        // 校验 CRC
        actualCRC := crc32.ChecksumIEEE(data[bodyStart:offset])
        if actualCRC != expectedCRC {
            break  // CRC 不匹配，停止回放
        }
        records = append(records, WALRecord{
            CommandType: cmdType,
            Key:         key,
            Value:       value,
            Timestamp:   timestamp,
        })
    }
    return records, nil
}

四、SSTable 实现#

4.2 SSTable 写入#

type SSTableWriter struct {
    file       *os.File
    dataBlocks [][]byte     // 数据块
    indexBlock []IndexEntry // 索引条目
    bloom      *BloomFilter
    currentBlock []byte
    blockSize  int
    minKey     Key
    maxKey     Key
    numKeys    int
}
type IndexEntry struct {
    MinKey Key
    Offset int64
    Size   int32
}
func (w *SSTableWriter) Add(key Key, value Value, deleted bool) error {
    w.bloom.Add(key)
    entry := w.serializeEntry(key, value, deleted)
    if len(w.currentBlock)+len(entry) > w.blockSize && len(w.currentBlock) > 0 {
        w.finishBlock()
    }
    w.currentBlock = append(w.currentBlock, entry...)
    w.numKeys++
    if w.minKey == nil || bytes.Compare(key, w.minKey) < 0 {
        w.minKey = key
    }
    if w.maxKey == nil || bytes.Compare(key, w.maxKey) > 0 {
        w.maxKey = key
    }
    return nil
}
func (w *SSTableWriter) Finish() (*SSTableMeta, error) {
    // 写入最后一个数据块
    if len(w.currentBlock) > 0 {
        w.finishBlock()
    }
    // 写入 Bloom Filter
    metaOffset, _ := w.file.Seek(0, 1)
    bloomData := w.bloom.Marshal()
    w.file.Write(bloomData)
    // 写入索引块
    indexOffset, _ := w.file.Seek(0, 1)
    for _, entry := range w.indexBlock {
        w.file.Write(w.serializeIndexEntry(entry))
    }
    // 写入 Footer
    footer := make([]byte, 48)
    binary.BigEndian.PutUint64(footer[0:8], uint64(metaOffset))
    binary.BigEndian.PutUint64(footer[8:16], uint64(indexOffset))
    copy(footer[16:], []byte("MINILSM01"))  // magic number
    w.file.Write(footer)
    w.file.Sync()
    return &SSTableMeta{
        MinKey:  w.minKey,
        MaxKey:  w.maxKey,
        NumKeys: w.numKeys,
    }, nil
}

五、Bloom Filter 实现#

package minilsm
import "hash/fnv"
type BloomFilter struct {
    bits     []uint64
    numBits  uint
    numHashs int
}
func NewBloomFilter(expectedItems int, falsePositiveRate float64) *BloomFilter {
    // 计算最优参数
    // m = -n * ln(p) / (ln2)^2
    // k = m/n * ln2
    m := uint(-float64(expectedItems) * math.Log(falsePositiveRate) /
        (math.Ln2 * math.Ln2))
    k := int(float64(m) / float64(expectedItems) * math.Ln2)
    numWords := (m + 63) / 64
    return &BloomFilter{
        bits:     make([]uint64, numWords),
        numBits:  m,
        numHashs: k,
    }
}
func (bf *BloomFilter) Add(key Key) {
    h1, h2 := bf.hashPair(key)
    for i := 0; i < bf.numHashs; i++ {
        // 双重哈希：h(i) = h1 + i * h2
        idx := (h1 + uint64(i)*h2) % uint64(bf.numBits)
        wordIdx := idx / 64
        bitIdx := idx % 64
        bf.bits[wordIdx] |= 1 << bitIdx
    }
}
func (bf *BloomFilter) MayContain(key Key) bool {
    h1, h2 := bf.hashPair(key)
    for i := 0; i < bf.numHashs; i++ {
        idx := (h1 + uint64(i)*h2) % uint64(bf.numBits)
        wordIdx := idx / 64
        bitIdx := idx % 64
        if bf.bits[wordIdx]&(1<<bitIdx) == 0 {
            return false  // 一定不存在
        }
    }
    return true  // 可能存在
}
func (bf *BloomFilter) hashPair(key Key) (uint64, uint64) {
    h1 := fnv.New64a()
    h1.Write(key)
    h2 := fnv.New64a()
    h2.Write([]byte("salt"))
    h2.Write(key)
    return h1.Sum64(), h2.Sum64()
}

六、Compaction 实现#

6.1 Leveled Compaction#

graph LR subgraph "Leveled Compaction" L0["L0<br/>4 个文件<br/>范围可重叠"] -->|"Compaction"| L1["L1<br/>10x 大小<br/>范围不重叠"] L1 -->|"Compaction"| L2["L2<br/>10x 大小<br/>范围不重叠"] L2 -->|"Compaction"| L3["L3<br/>10x 大小<br/>范围不重叠"] end style L0 fill:#ffcdd2,stroke:#c62828 style L1 fill:#fff9c4,stroke:#f9a825 style L2 fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32 style L3 fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0
type Compaction struct {
    levels    []*Level
    l0Trigger int  // L0 文件数触发阈值
    ratio     int  // 层级大小比例
}
type Level struct {
    files     []*SSTableReader
    maxSize   int64
}
func (c *Compaction) ShouldCompact() (int, bool) {
    // L0: 文件数超过阈值
    if len(c.levels[0].files) >= c.l0Trigger {
        return 0, true
    }
    // L1+: 层级大小超过阈值
    for i := 1; i < len(c.levels); i++ {
        totalSize := int64(0)
        for _, f := range c.levels[i].files {
            totalSize += f.meta.Size
        }
        if totalSize > c.levels[i].maxSize {
            return i, true
        }
    }
    return -1, false
}
func (c *Compaction) Run(level int) error {
    if level >= len(c.levels)-1 {
        return nil  // 最后一层不需要 Compaction
    }
    // 选择 Compaction 的文件
    upperFiles := c.levels[level].files
    if len(upperFiles) == 0 {
        return nil
    }
    // 确定下层的重叠文件
    minKey := upperFiles[0].meta.MinKey
    maxKey := upperFiles[0].meta.MaxKey
    for _, f := range upperFiles[1:] {
        if bytes.Compare(f.meta.MinKey, minKey) < 0 {
            minKey = f.meta.MinKey
        }
        if bytes.Compare(f.meta.MaxKey, maxKey) > 0 {
            maxKey = f.meta.MaxKey
        }
    }
    lowerFiles := c.findOverlappingFiles(level+1, minKey, maxKey)
    // 合并排序
    merged := c.mergeSort(upperFiles, lowerFiles)
    // 写入新的 SSTable
    newFiles := c.writeNewSSTables(level+1, merged)
    // 替换旧文件
    c.levels[level].files = c.removeFiles(level, upperFiles)
    c.levels[level+1].files = c.replaceFiles(level+1,
        lowerFiles, newFiles)
    return nil
}

6.2 合并排序#

// 合并多个 SSTable 的迭代器
func (c *Compaction) mergeSort(
    upperFiles, lowerFiles []*SSTableReader,
) []Entry {
    // 使用最小堆进行 K 路归并
    heap := &EntryHeap{}
    heap.Init()
    // 为每个 SSTable 创建迭代器
    for _, f := range append(upperFiles, lowerFiles...) {
        iter := f.NewIterator()
        if iter.Next() {
            heap.Push(HeapEntry{
                Entry:  iter.Entry(),
                iter:   iter,
                source: f,
            })
        }
    }
    var result []Entry
    var lastKey Key
    for heap.Len() > 0 {
        top := heap.Pop().(HeapEntry)
        // 去重：只保留最新版本
        if !bytes.Equal(top.Key, lastKey) {
            // 跳过墓碑标记（如果是最底层）
            if !top.Deleted || !c.isLastLevel(top.source) {
                result = append(result, top.Entry)
            }
            lastKey = top.Key
        }
        // 推进迭代器
        if top.iter.Next() {
            heap.Push(HeapEntry{
                Entry:  top.iter.Entry(),
                iter:   top.iter,
                source: top.source,
            })
        }
    }
    return result
}

七、LSM 引擎整合#

7.1 核心引擎#

type MiniLSM struct {
    memTable    *MemTable
    immuTable   *MemTable  // Immutable MemTable
    wal         *WAL
    levels      []*Level
    compaction  *Compaction
    timestamp   uint64
    mu          sync.RWMutex
}
func Open(dir string) (*MiniLSM, error) {
    lsm := &MiniLSM{
        memTable:  NewMemTable(4 * 1024 * 1024),  // 4MB
        levels:    make([]*Level, 3),              // L0, L1, L2
    }
    // 打开 WAL
    wal, err := NewWAL(filepath.Join(dir, "wal.log"))
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    lsm.wal = wal
    // 从 WAL 恢复
    if err := lsm.recover(); err != nil {
        return nil, err
    }
    // 加载 SSTable
    if err := lsm.loadSSTables(dir); err != nil {
        return nil, err
    }
    return lsm, nil
}

7.2 写入路径#

func (lsm *MiniLSM) Put(key Key, value Value) error {
    lsm.mu.Lock()
    defer lsm.mu.Unlock()
    lsm.timestamp++
    ts := lsm.timestamp
    // 1. 写入 WAL
    if err := lsm.wal.Append(CommandPut, key, value, ts); err != nil {
        return err
    }
    // 2. 写入 MemTable
    lsm.memTable.Put(key, value, ts)
    // 3. 检查是否需要 Flush
    if lsm.memTable.ShouldFlush() {
        if err := lsm.flush(); err != nil {
            return err
        }
    }
    return nil
}
func (lsm *MiniLSM) Delete(key Key) error {
    lsm.mu.Lock()
    defer lsm.mu.Unlock()
    lsm.timestamp++
    // 写入墓碑标记
    if err := lsm.wal.Append(CommandDelete, key, nil, lsm.timestamp); err != nil {
        return err
    }
    lsm.memTable.Delete(key, lsm.timestamp)
    if lsm.memTable.ShouldFlush() {
        return lsm.flush()
    }
    return nil
}

7.3 读取路径#

func (lsm *MiniLSM) Get(key Key) (Value, error) {
    lsm.mu.RLock()
    defer lsm.mu.RUnlock()
    // 1. 查 MemTable
    if val, ts, deleted, ok := lsm.memTable.Get(key); ok {
        if deleted {
            return nil, ErrNotFound
        }
        return val, nil
    }
    // 2. 查 Immutable MemTable
    if lsm.immuTable != nil {
        if val, ts, deleted, ok := lsm.immuTable.Get(key); ok {
            if deleted {
                return nil, ErrNotFound
            }
            return val, nil
        }
    }
    // 3. 查 SSTable（从 L0 到 LN）
    for _, level := range lsm.levels {
        for _, sst := range level.files {
            // 检查键范围
            if bytes.Compare(key, sst.meta.MinKey) < 0 ||
               bytes.Compare(key, sst.meta.MaxKey) > 0 {
                continue
            }
            // 检查 Bloom Filter
            if !sst.bloom.MayContain(key) {
                continue
            }
            // 查找
            if val, deleted, err := sst.Get(key); err == nil {
                if deleted {
                    return nil, ErrNotFound
                }
                return val, nil
            }
        }
    }
    return nil, ErrNotFound
}

7.4 Flush 和崩溃恢复#

func (lsm *MiniLSM) flush() error {
    // 1. 将 MemTable 标记为 Immutable
    lsm.immuTable = lsm.memTable
    lsm.memTable = NewMemTable(4 * 1024 * 1024)
    // 2. 创建新的 WAL（旧的 WAL 可以在 Flush 完成后删除）
    newWAL, _ := NewWAL(filepath.Join(lsm.dir, "wal_new.log"))
    oldWAL := lsm.wal
    lsm.wal = newWAL
    // 3. 后台将 Immutable MemTable 写入 SSTable
    writer := NewSSTableWriter(filepath.Join(lsm.dir,
        fmt.Sprintf("sst_%d.sst", time.Now().UnixNano())))
    iter := lsm.immuTable.table.NewIterator()
    for iter.Next() {
        writer.Add(iter.Key(), iter.Value(), iter.Deleted())
    }
    meta, _ := writer.Finish()
    // 4. 将 SSTable 加入 L0
    reader, _ := OpenSSTable(writer.file.Name())
    lsm.levels[0].files = append(lsm.levels[0].files, reader)
    // 5. 清理 Immutable MemTable 和旧 WAL
    lsm.immuTable = nil
    os.Remove(oldWAL.file.Name())
    // 6. 检查是否需要 Compaction
    if len(lsm.levels[0].files) >= 4 {
        go lsm.compaction.Run(0)
    }
    return nil
}
func (lsm *MiniLSM) recover() error {
    records, err := lsm.wal.Replay()
    if err != nil {
        return err
    }
    // 重放 WAL 记录到 MemTable
    for _, rec := range records {
        switch rec.CommandType {
        case CommandPut:
            lsm.memTable.Put(rec.Key, rec.Value, rec.Timestamp)
        case CommandDelete:
            lsm.memTable.Delete(rec.Key, rec.Timestamp)
        }
        if rec.Timestamp > lsm.timestamp {
            lsm.timestamp = rec.Timestamp
        }
    }
    return nil
}

八、性能基准测试#

8.2 与 RocksDB 对比#

指标MiniLSMRocksDB差距
随机写 QPS~50K~500K10x
随机读 QPS~20K~300K15x
范围扫描~100K rows/s~5M rows/s50x
写放大~15x~10x1.5x
读放大~20x~8x2.5x
Warning

MiniLSM 的性能远低于 RocksDB。差距主要来自：缺少 Block Cache、Compaction 策略简单、没有向量化执行、没有压缩、Go vs C++ 的语言差异。MiniLSM 的价值在于理解原理，不是追求性能。

flowchart TB WRITE["写入请求"] --> MEM["MemTable<br/>内存表"] --> WAL["WAL 日志"] MEM -->|"满"| IMM["Immutable MemTable"] --> FLUSH["Flush 到磁盘"] --> SST["SSTable 文件"] SST -->|"Compaction"| COMP["合并排序"] --> NEWSST["新 SSTable"] style MEM fill:#bbdefb,stroke:#1565c0 style SST fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32
flowchart LR READ["读取请求"] --> MEM2["MemTable<br/>内存查找"] --> FOUND{"找到?"} FOUND -->|"是"| RET["返回"] FOUND -->|"否"| BLOOM["Bloom Filter<br/>过滤判断"] --> PROB{"可能在?"} PROB -->|"是"| BLOCK["Block Cache<br/>SSTable 块"] --> SEARCH["二分查找"] PROB -->|"否"| MISS["未命中"] style BLOOM fill:#fff9c4,stroke:#f9a825 style BLOCK fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32

九、总结#

组件实现方式对应章节
MemTable跳表Ch6 LSM树深入
WAL顺序追加 + CRC 校验Ch9 WAL与崩溃恢复
SSTable数据块 + 索引块 + FooterCh6 LSM树深入
Bloom Filter双重哈希 + 位数组Ch8 读路径
CompactionLeveled 合并排序Ch6 LSM树深入
崩溃恢复WAL 回放Ch9 WAL与崩溃恢复

通过手写 MiniLSM，我们综合运用了前 18 章的知识：

Tip

如果你对存储引擎实现感兴趣，推荐阅读以下开源项目：

  • RocksDB：facebook/rocksdb — 工业级 LSM 实现

  • LevelDB：google/leveldb — RocksDB 的前身，代码更简洁

  • badger：dgraph-io/badger — Go 实现的 LSM 引擎

  • mini-lsm：skyzh/mini-lsm — Rust 实现的教学 LSM 引擎

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综合实战
https://blog.souloss.com/posts/storage/storage-hands-on-lsm/
作者
Souloss
发布于
2025-09-02
许可协议
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