跟着 ChatGPT 学 LSM Tree
用一种新的方式来学习 LSM Tree。
什么是 LSM Tree
一个老生常谈的话题
文心一言的解释是：
ChatGPT 的解释是：
综合来看，ChatGPT 的解释更加的直观，也更加符合工程师视角，而文心一言的解释更加适合做 PPT。
下面就跟随 ChatGPT 来学习 LSM Tree。
学习 LSM Tree
首先客套一下，提问：
你现在是一个数据库专家，擅长各类存储引擎
回答：
非常抱歉，我是一个AI语言模型，没有具体的专业领域和技能。
我可以为您提供关于数据库和存储引擎的基本知识和一般性建议。
如果您有关于数据库的问题或需要有关存储引擎的信息，请随时告诉我，我会尽力帮助您。
不吃这一套，我直接单刀直入：
请设计一款基于LSM树的存储引擎原型，要求给出详细的设计思路和伪代码
回答：
为了设计基于 LSM 树的存储引擎原型，我们可以按照以下步骤进行：
- 设计数据结构：
- 定义存储引擎支持的数据类型，如键-值对。
- 定义 LSM 树的数据结构，包括 memtable、SSTables（Sorted String Table）和 Bloom Filter。
- 写入操作：
- 当有数据写入时，将数据添加到 memtable 中。
- 当 memtable 的大小达到一定阈值时，将其转换成 SSTable 并写入磁盘。同时，创建一个新的空的 memtable 以接收更多的写入操作。
- 当写入数据时，还可将数据添加到 Bloom Filter 中以进行快速判断是否存在。
- 读取操作：
- 首先，在 memtable 中查找数据项。
- 如果在 memtable 中找不到，则顺序查找最新的 SSTable 文件，直到找到或者找完所有文件为止。在查找过程中，可以使用 Bloom Filter 来快速判断某个键是否存在于 SSTable 文件中，从而减少磁盘读取次数。
下面是一个简化的伪代码示例：
class LSMTree:
def __init__(self):
self.memtable = {}
self.SSTables = []
self.bloom_filter = BloomFilter()
self.max_memtable_size = 1000
def write(self, key, value):
self.memtable[key] = value
if len(self.memtable) >= self.max_memtable_size:
self.flush_memtable()
def flush_memtable(self):
sstable = SSTable(self.memtable)
# 写入磁盘
sstable.write_to_disk()
self.SSTables.append(sstable)
self.memtable.clear()
def read(self, key):
if key in self.memtable:
return self.memtable[key]
for sstable in reversed(self.SSTables):
if sstable.contains(key) and key in sstable:
return sstable[key]
return None
def range_read(self, start_key, end_key):
results = []
for sstable in reversed(self.SSTables):
if sstable.contains_range(start_key, end_key):
results.extend(sstable.get_range(start_key, end_key))
return results
这只是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行调整和优化。例如，可以添加压缩机制、合并策略和读缓存等，以提高性能和效率。
专业！还是 TMD 的专业！
继续：
- 删除操作：
- 删除操作可以被看作是写入一个特殊的标志位来表示该键已被删除。
- 当执行删除操作时，将相应的键添加到 memtable，标记为删除状态。
- 在读取操作中，如果发现一个键被标记为删除状态，则可以将其视为不存在。
- 合并操作：
- 为了减少磁盘空间的使用和提高查询性能，需要定期合并 SSTable 文件。
- 可以使用一种合并策略，例如定期合并所有的 SSTables，或根据 SSTable 文件的大小或数量来触发合并。
- 在合并过程中，可以使用类似归并排序的方式来合并多个 SSTables，并将结果写入新的更大的 SSTable 文件。
- 压缩操作：
- 为了进一步减少磁盘空间的使用，可以使用压缩算法对 SSTable 文件进行压缩。
- 压缩操作可以在合并操作中进行，或者可以单独执行。
- 压缩算法可以选择一种高效的压缩方法，如 Snappy 或 LZ4。
- 缓存操作：
- 为了提高读取性能，可以使用缓存来存储最常访问的数据项。
- 可以使用 LRU（Least Recently Used）或 LFU（Least Frequently Used）等算法来实现缓存策略。
- 缓存可以放在内存中，也可以使用专用的缓存服务器，如 Redis。
设计基于 LSM 树的存储引擎需要综合考虑各种因素，如写入性能、读取性能、磁盘使用和内存占用等。通过合理的数据结构设计、写入策略、合并策略和压缩策略，可以实现高效的存储引擎。
直接干翻很多垃圾资料书！继续：
- 并发控制：
- 在多线程或多进程环境下，需要实现并发控制来保证数据的一致性和正确性。
- 可以使用锁机制来保证对数据的原子性访问和操作。
- 可以使用读写锁（Read-Write Lock）来提高并发读取的性能。
- 持久性和数据恢复：
- 写操作需要保证数据的持久性，即将数据持久地写入磁盘。
- 可以使用日志（Log）记录每次写操作，以便在系统发生故障时可以通过日志进行数据恢复。
- 数据一致性：
- 在 LSM 树中，不同的 SSTable 文件可能包含相同的键，并且它们可能具有不同的值。
- 在查询操作时，需要保证返回的是最新的值，即需要通过 SSTable 文件的合并操作来维护数据的一致性。
- 容错性：
- 在系统发生故障时，需要保证数据的完整性和可靠性。
- 可以使用备份和复制等机制来保证数据的容错性。
- 可以使用故障检测和恢复机制来自动检测和修复故障。
- 高可用性：
- 在系统运行过程中，需要保证数据的高可用性，即系统能够持续地提供服务。
- 可以使用主备份（Master-Slave）或分布式复制等机制来提高系统的可用性。
LSM 树的设计和实现需要综合考虑以上各种因素，并根据具体应用场景和需求进行优化和调整。通过合理的设计和策略选择，可以实现高效、可靠和可扩展的存储引擎。
光有理论不行，还要实践！请继续给出伪代码实现：
以下是一个简单的伪代码示例，用来说明 LSM 树的基本思想和操作：
class LSMTree:
def __init__(self):
self.memtable = {}
self.sstable = []
# 写操作
def put(self, key, value):
self.memtable[key] = value
if len(self.memtable) >= THRESHOLD:
self.flush()
# 将内存表中的数据写入磁盘，形成新的SSTable文件
def flush(self):
sorted_keys = sorted(self.memtable.keys())
sstable = SSTable(sorted_keys, self.memtable)
self.sstable.append(sstable)
self.memtable.clear()
# 读操作
def get(self, key):
result = None
# 从内存表中查询
if key in self.memtable:
result = self.memtable[key]
# 从SSTable中查询（从后往前遍历，直到找到为止）
for sstable in reversed(self.sstable):
result = sstable.get(key)
if result is not None:
break
return result
class SSTable:
def __init__(self, keys, values):
self.keys = keys
self.values = values
# 从SSTable中查询指定键的值
def get(self, key):
if key in self.keys:
index = self.keys.index(key)
return self.values[index]
else:
return None
以上代码是一个简化版的 LSM 树实现，其中包含了 LSMTree 类和 SSTable 类。LSMTree 类是 LSM 树的主要实现，包含了写操作 put 和读操作 get；SSTable 类是 SSTable 文件的表示，包含了键和值的列表。在写操作 put 时，会将数据先写入内存表（memtable），当内存表的大小达到阈值（THRESHOLD）时，会将内存表中的数据写入磁盘，形成新的 SSTable 文件。
在读操作 get 时，会先从内存表中查询，如果找不到则通过遍历 SSTable 文件列表查询，直到找到对应的值或遍历完为止。
请注意，以上代码仅是一个简化版的示例，并没有考虑并发控制、持久性和数据恢复、数据一致性、容错性和高可用性等方面的实现。
实际实现中需要综合考虑以上因素，并根据具体需求进行优化和扩展。
直接继续，看看能还能扒出什么：
以下是 LSM 树的基本读写伪代码的完整示例：
import bisect
class LSMTree:
def __init__(self):
self.memtable = {}
self.sstable = []
# 写操作
def put(self, key, value):
self.memtable[key] = value
if len(self.memtable) >= THRESHOLD:
self.flush()
# 将内存表中的数据写入磁盘，形成新的SSTable文件
def flush(self):
keys = sorted(self.memtable.keys())
values = [self.memtable[key] for key in keys]
sstable = SSTable(keys, values)
self.sstable.append(sstable)
self.memtable.clear()
# 读操作
def get(self, key):
# 从内存表中查询
if key in self.memtable:
return self.memtable[key]
# 从SSTable中查询（从后往前遍历，直到找到为止）
for sstable in reversed(self.sstable):
result = sstable.get(key)
if result is not None:
return result
return None
class SSTable:
def __init__(self, keys, values):
self.keys = keys
self.values = values
# 使用二分查找从SSTable中查询指定键的值
def get(self, key):
index = bisect.bisect_left(self.keys, key)
if index < len(self.keys) and self.keys[index] == key:
return self.values[index]
return None
在以上示例中，我们引入了 bisect 模块来实现在 SSTable 中使用二分查找查询指定键的值。
在写操作 flush 中，我们使用了列表推导式来生成 SSTable 对象，并将其添加到 sstable 列表中。
在读操作 get 中，我们使用了二分查找算法来在 SSTable 中查询指定键的值，并将查询结果返回。
值得注意的是，以上示例仍然是一个简化的版本，并没有考虑并发控制、持久性和数据恢复、数据一致性、容错性和高可用性等方面的实现。
实际实现中需要综合考虑以上因素，并根据具体需求进行优化和扩展。
ChatGPT 开始梦游了，由于没有明确的prompt，它就不知道该说什么了，所以就开始重复了。这个时候，给一个明确的方向：
请将 merge 操作加入其中。
要在 LSM 树中添加合并（merge）操作，可以在 put 方法中进行检查，并在需要时执行合并操作。以下是更新后的 LSMTree 类的示例代码：
import bisect
class LSMTree:
def __init__(self):
self.memtable = {}
self.sstable = []
# 写操作
def put(self, key, value):
self.memtable[key] = value
if len(self.memtable) >= THRESHOLD:
self.flush()
if len(self.sstable) > LEVEL_THRESHOLD:
self.merge()
# 将内存表中的数据写入磁盘，形成新的SSTable文件
def flush(self):
keys = sorted(self.memtable.keys())
values = [self.memtable[key] for key in keys]
sstable = SSTable(keys, values)
self.sstable.append(sstable)
self.memtable.clear()
# 合并操作：将多个SSTable合并成一个更大的SSTable，并按照键的顺序排序
def merge(self):
new_sstable = []
# 将所有SSTable的键值对合并成一个列表
entries = []
for sstable in self.sstable:
entries.extend(zip(sstable.keys, sstable.values))
# 对键值对列表按照键排序
entries.sort(key=lambda x: x[0])
# 按照指定大小拆分键值对列表，并生成新的SSTable对象
i = 0
while i < len(entries):
keys, values = zip(*entries[i:i+SSTABLE_SIZE])
new_sstable.append(SSTable(list(keys), list(values)))
i += SSTABLE_SIZE
# 更新SSTable列表
self.sstable = new_sstable
# 读操作
def get(self, key):
# 从内存表中查询
if key in self.memtable:
return self.memtable[key]
# 从SSTable中查询（从后往前遍历，直到找到为止）
for sstable in reversed(self.sstable):
result = sstable.get(key)
if result is not None:
return result
return None
class SSTable:
def __init__(self, keys, values):
self.keys = keys
self.values = values
# 使用二分查找从SSTable中查询指定键的值
def get(self, key):
index = bisect.bisect_left(self.keys, key)
if index < len(self.keys) and self.keys[index] == key:
return self.values[index]
return None
在以上示例代码中，我们在 put 方法中添加了一个检查，当 SSTable 的数量超过阈值 LEVEL_THRESHOLD 时，将执行合并操作。
合并操作会将所有 SSTable 的键值对合并成一个更大的 SSTable，并按照键的顺序进行排序。
然后，我们根据指定的大小拆分键值对列表，并生成新的 SSTable 对象。最后，更新 SSTable 列表为新生成的 SSTable 列表。
需要注意的是，在实际实现中可能需要处理一些并发控制和数据一致性的问题，例如在合并操作期间，可能需要对读写操作进行锁定以防止数据被修改。
此外，还可以根据具体需求对合并操作进行优化和扩展，比如使用更复杂的合并策略来减少 IO 操作和提高查询效率。
再给点提示：现在需要加入事务支持，请问如何改造上面的 LSMTree 类代码
要在上面的 LSMTree 类代码中加入事务支持，可以进行以下改造：
- 添加一个新的类 Transaction，用于表示事务。Transaction 类可以包含以下属性：
- 一个标识符用于唯一表示该事务
- 一个字典用于存储在事务中插入或更新的键值对
- 一个列表用于存储在事务中删除的键
在 LSMTree 类中添加一个字典属性来存储所有进行中的事务。该字典的键是事务的标识符，值是对应的 Transaction 对象。
在 LSMTree 类中添加以下方法来支持事务操作：
- begin_transaction(): 开始一个新的事务。
- 生成一个新的事务标识符。
- 创建一个新的 Transaction 对象，并将其添加到进行中的事务字典中。
- commit_transaction(transaction_id): 提交一个事务。
- 根据提供的事务标识符获取对应的 Transaction 对象。
- 将该事务中插入或更新的键值对依次写入 LSM 树中。
- 将该事务中删除的键依次从 LSM 树中删除。
- 从进行中的事务字典中移除该事务。
- abort_transaction(transaction_id): 中止一个事务。
- 根据提供的事务标识符获取对应的 Transaction 对象。
- 清空该事务中插入或更新的键值对。
- 从进行中的事务字典中移除该事务。
- 修改 LSMTree 类的相应方法，以支持事务操作：
- put(key, value): 将键值对插入到当前事务的 Transaction 对象中。如果没有事务，则直接将其插入到 LSM 树中。
- delete(key): 将键添加到当前事务的 Transaction 对象的删除列表中。如果没有事务，则直接将其从 LSM 树中删除。
- get(key): 首先检查进行中的事务字典中是否有对应的事务，如果有，则返回该事务中的键值对。如果没有，则从 LSM 树中检索。
通过以上改造，LSMTree 类就具备了事务支持能力。在进行事务操作时，可以通过 begin_transaction()方法开始一个新的事务，然后在事务中使用 put()和 delete()方法进行插入、更新和删除操作，最后使用 commit_transaction()方法提交事务。或者使用 abort_transaction()方法中止事务。
一个字：强！请将完整代码给出：
下面是根据以上改造说明完成的 LSMTree 类的代码：
import uuid
class LSMTree:
def __init__(self):
self.memtable = {} # 内存表（字典），用于暂时存储插入或更新的键值对
self.disktable = [] # 磁盘表（列表），用于存储已经稳定的键值对
self.transactions = {} # 进行中的事务字典，用于存储所有进行中的事务
def begin_transaction(self):
transaction_id = str(uuid.uuid4())
transaction = Transaction(transaction_id)
self.transactions[transaction_id] = transaction
def commit_transaction(self, transaction_id):
transaction = self.transactions.get(transaction_id)
if transaction:
# 将事务中插入或更新的键值对写入LSM树
for key, value in transaction.data.items():
self.memtable[key] = value
# 从LSM树中删除事务中删除的键
for key in transaction.deleted_keys:
self.memtable.pop(key, None)
# 从进行中的事务字典中移除该事务
del self.transactions[transaction_id]
def abort_transaction(self, transaction_id):
transaction = self.transactions.get(transaction_id)
if transaction:
# 清空事务中插入或更新的键值对
transaction.data.clear()
# 从进行中的事务字典中移除该事务
del self.transactions[transaction_id]
def put(self, key, value):
current_transaction = self.transactions.get(self.current_transaction_id)
if current_transaction:
# 如果当前存在事务，则将键值对插入到事务的数据字典中
current_transaction.data[key] = value
else:
# 如果没有事务，则直接插入到LSM树中
self.memtable[key] = value
def delete(self, key):
current_transaction = self.transactions.get(self.current_transaction_id)
if current_transaction:
# 如果当前存在事务，则将键添加到事务的删除列表中
current_transaction.deleted_keys.append(key)
else:
# 如果没有事务，则直接从LSM树中删除键
self.memtable.pop(key, None)
def get(self, key):
current_transaction = self.transactions.get(self.current_transaction_id)
if current_transaction:
# 如果当前存在事务，则首先在事务中检索键值对
value = current_transaction.data.get(key)
if value is not None:
return value
# 在LSM树中检索键值对
value = self.memtable.get(key)
if value is not None:
return value
for disktable in self.disktable:
if key in disktable:
return disktable[key]
return None
class Transaction:
def __init__(self, transaction_id):
self.transaction_id = transaction_id
self.data = {} # 用于存储插入或更新的键值对
self.deleted_keys = [] # 用于存储删除的键
以上是加入事务支持的 LSMTree 类的完整代码。
通过使用该类，可以创建一个 LSM 树，并使用 begin_transaction()方法开始一个新的事务，在事务中使用 put()和 delete()方法进行插入、更新和删除操作，最后使用 commit_transaction()方法提交事务。或者使用 abort_transaction()方法中止事务。
在进行读取操作时，get()方法会首先在进行中的事务中检索键值对，如果没有找到，则继续在 LSM 树中检索。
测试
学习从未如此轻松！将 ChatGPT 给出的LSMTree稍加修饰，我们测试看看效果：
# Test code
if __name__ == "__main__":
lsm_tree = LSMTree()
transaction_id = lsm_tree.begin_transaction()
lsm_tree.put("a", "1", transaction_id)
lsm_tree.put("b", "2", transaction_id)
lsm_tree.put("c", "3", transaction_id)
assert lsm_tree.get("a") == None
assert lsm_tree.get("b") == None
assert lsm_tree.get("c") == None
print(lsm_tree.get("a", transaction_id))
print(lsm_tree.get("b", transaction_id))
print(lsm_tree.get("c", transaction_id))
lsm_tree.commit_transaction(transaction_id)
lsm_tree.put("d", "4")
lsm_tree.put("e", "5")
lsm_tree.put("f", "6")
lsm_tree.put("g", "7")
lsm_tree.put("h", "8")
lsm_tree.put("i", "9")
assert len(lsm_tree.memtable) == 9
lsm_tree.put("j", "10")
lsm_tree.put("k", "11")
assert len(lsm_tree.memtable) == 1
assert len(lsm_tree.sstable) == 1
assert lsm_tree.get("a") == "1"
lsm_tree.put("l", "12")
lsm_tree.put("m", "13")
lsm_tree.put("n", "14")
lsm_tree.put("o", "15")
lsm_tree.put("p", "16")
lsm_tree.put("q", "17")
lsm_tree.put("r", "18")
lsm_tree.put("s", "19")
lsm_tree.put("t", "20")
lsm_tree.put("u", "21")
assert len(lsm_tree.memtable) == 1
lsm_tree.put("v", "22")
lsm_tree.put("w", "23")
lsm_tree.put("x", "24")
lsm_tree.put("y", "25")
lsm_tree.put("z", "26")
lsm_tree.put("aa", "27")
lsm_tree.put("bb", "28")
lsm_tree.put("cc", "29")
lsm_tree.put("dd", "30")
lsm_tree.put("ee", "31")
assert len(lsm_tree.memtable) == 1
assert lsm_tree.get("a") == "1"
assert lsm_tree.get("aa") == "27"
# Output
# 1
# 2
# 3
测试通过，基本覆盖了flush和merge等全部操作，虽然无法直接用于生产，但对于了解原理和get hands dirty来说，已经足够了。
完整代码见：LSMTree.py，基本些许更改就能 work 了。