LevelDB读写流程（具体例子讲解SkipList+LSM）

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LevelDB是LSM最有名的实现系统。网上介绍的文章不少， 本文主要用于我自己的理解和备忘录，我将用具体的实例来介绍LevelDB的读写过程，希望能让读者更加清楚其细节是如何实现的。

总体来说，LevelDB是LSM+SkipList来实现的。具体来说，memtable是SkipList， sstable是LSM。SkipList的结构如下图所示：

SkipList是一个有序的list。如上图例子中，key依照字母排序。既然是一个list，那么只要找到对应位置后，插入新的元素只需要一个操作即可，即断开原来的链表，插入新的元素即可。SkipList每个节点，除了其基本的元素外，还包括了额外的几个元素（具体几个可以当参数来设置）。那么查询的效率为O(logN)，具体证明可以见原始paper。

上面说了，对于插入而言，找到新的位置后，插入的效率为O(1)，那么总的插入效率自然和查询效率一直，即也是O(logN). 对SkipList的简要介绍到此结束。

LevelDB的在内存中的数据结构就是SkipList。如上图所示，只不过除了key之外，每个还包括了对应的value。例如NodeA，其key是A1001，value是一个字符串xiaoming。LevelDB在内存中的数据结构称之为memtable和immutable，其实都是SkipList，只不过memtable到了一定程度就是只读的了，就变成了immutable。那么新来的写入和更新操作都要新启一个memtable来进行。这样的话memtable和immutable就可能含有相同的key。查找的时候是先从memtable开始找，如果找到了就返回，找不到再找immutable，因此就算memtable和immutable有两个一样的key，那么因为memtable是先被找到，并且memtable含有的数据是最新的，因此返回也是最新的。

当immutable到达一定数量的时候，就要被置换到磁盘上，如上图所示的Level0，其每一个文件都是immutable置换过来的。注意，这个过程没有Merge，就是把内存中的数据挪到磁盘上（我们不是数据的创造者，我们只是数据的搬运工）。上文我们提到，memtable和immutable是有可能有相同key的，也就是说immutable之间也可能有相同的key。所以Level0中的文件是有可能有相同的key的。因此当查询的时候，如果需要查询Level0，就需要查询多个文件，然后比较最后的结果，选择最新的。当然也可以做些优化，我们暂时不提。

当Level0中的文件数量达到一定的时候，就要进行真正的Merge。如果有相同的key，merge的时候要把老的数据去掉，因此从Level1开始，sstable文件之间不会出现相同的key。所以如果能定位到一个文件含有要查询的key，那么这一层就不用再去查询别的文件了。