RUN:技术 | 链上账本数据写入慢？试试LSM_bZx Vesting Token

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

河北省工商联主席：利用区块链等技术 有望解决融资难题:中小企业融资难、融资贵一直被关注，但整体而言融资难、融资贵问题尚未系统性有效解决。全国政协委员、河北省工商联主席刘劲松表示，随着数字金融的快速发展，企业信用数据的金融化将成为趋势，利用大数据、区块链等技术，加强中小企业信用数据积累，有望解决积弊难题。他建议，鼓励各行业搭建电子交易平台，为产业链上中下游企业提供信用数据沉淀池；鼓励行业龙头企业建设“链主企业级平台”，整合供应链中小企业信用数据。（人民政协报）[2020/5/26]

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。

CoinGeek创始人：Kleiman案不会影响技术 无论输赢对BSV来说都是好事:今日有推特网友称，毫无疑问，CSW（Craig Wright）就是中本聪，但很多事情对郁金香信托没有多大意义。Kleiman一案肯定对他不利，如果你的钱都在BSV里，这是在。对此CoinGeek创始人Calvin Ayre回复道，这是错误的，Kleiman一案不会影响这项技术。这个案子是关于中本聪代币的，即使输掉官司也会证明CSW对每个人来说就是中本聪，这对BSV来说是好事。[2020/3/12]

LSM-Tree数据结构：抽丝剥茧

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。

动态 | 浙商银行推广区块链技术 五服务平台获备案:11月26日消息，浙商银行在金融科技运用方面率先布局，已将区块链技术广泛应用到公司、零售和金融市场等各类金融服务中。公开信息显示，自2019年初《区块链信息服务管理规定》正式实施以来，浙商银行的应收款链平台、仓单通平台、个人理财转让平台、同有益平台等5个区块链服务平台获得了国家网信相关部门发布的首批境内区块链信息服务备案编号。（中国经营报）[2019/11/26]

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。

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 | 为推广区块链技术 美国科罗拉多州政府引入区块链架构师:据govtech消息，为了扩大区块链技术的应用，美国科罗拉多州长办公室招聘了一位区块链解决方案架构师Thaddeus“Thad”Batt。作为州政府的首位区块链架构师，Batt将负责建设和推广该州的区块链基础设施，同时还寻找机会通过试点计划和用例扩展该技术的使用。[2019/5/23]

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。

金色财经现场报道 SEC执法部网络部门负责人：SEC不监管技术 而是管理金融行业和市场:金色财经现场报道，今日在Coindesk 2018共识会议上，SEC执法部网络部门负责人Robert A. 表示：“SEC鼓励筹集资金的不同方式，我们不监管技术，而是管理金融行业和市场。SEC一直在与行业内人士会面，与员工见面，谈论他们的想法，新的发展，并就新的技术进行讨论。”Cohen还表示，主要问题在于加密货币或人们拥有的任何资产是否是证券，SEC已经给出了相关指导。他认为如果一个公司或个人在遵守法律方面做出了足够诚意的努力，而且一步到位，那就是他们正在与监管机构进行对话。然而不幸的是，当人们没有做出诚意的努力来遵守法律时，很明显SEC就需要介入。我认为对我们的投资者保护措施是我们市场如此强大的原因的一部分，投资者保护让人们感到安慰，认为这是一个他们可以投资的行业。我们不能仅仅想把坏人赶到海外，这会使我们的使命更加艰难。[2018/5/16]

▲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

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

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.DayanN,AthanassoulisM,IdreosS.Monkey:Optimalnavigablekey-valuestore//Proceedingsofthe2017ACMInternationalConferenceonManagementofData.2017:79-94.

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.LuoC,CareyMJ.LSM-basedstoragetechniques:asurvey.TheVLDBJournal,2020,29(1):393-418.

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