探探LSM Tree如何实现千亿级数据量下的毫秒级读写？

我们经常被海量数据的处理问题所困扰。特别是当数据量达到千亿级别时如何在保证性能的前提下实现毫秒级的读写， 这是可以说的吗？ 成了一个让人头大的问题。今天我们就来聊聊探探是怎么用LSM Tree来解决这个“不可能完成的任务”的。

LSM Tree：写入快如闪电，读取却是个大坑？

LSM Tree这个结构， 说白了就是为了解决“写入快，读取慢”这个老生常谈的问题。它通过将写入操作先放比如社交推荐、用户行为追踪等，简直就是为它们量身定做的。

写入流程：快如闪电， 稳如老狗

在LevelDB中，写入操作的流程大概是这样的：

1. 数据先写入WAL，确保数据不会丢；
2. 然后写入MemTable，这是一个内存中的数据结构，使用跳表实现，支持快速插入和查找；
3. 当MemTable满了它就变成Immutable MemTable，然后在后台异步刷入磁盘，生成SSTable；
4. 这个过程由后台线程完成，不影响前台写入，保证了高吞吐量。

听起来是不是很美好？但现实总是骨感的。我们来看看探探是怎么玩转这套系统的，我们都经历过...。

探探的“骚操作”

探探的用户滑动行为数据量大得吓人， 单节点承载千亿级数据，写入操作晚高峰平均响应时间仅0.7毫秒，查询操作控制在10毫秒内。这背后是探探对LSM Tree的深度优化，公正地讲...。

探探的架构师们在设计系统时采用了5副本、8个分片的集群架构。每个实例的命名方式也很有特色，比如r0c1表示第0行第1列的实例。这种设计不仅保证了数据的高可用性，还让数据的读写性能飞了起来，内卷。。