LotusDB 是一个全新的 KV 存储引擎，Github 地址：https://github.com/flower-corp/lotusdb，心愿大家多多反对呀，点个 star 或者参加进来！
LotusDB 是一个基于 LSM Tree 进行设计，并联合 B+ 树劣势的单机 KV 存储引擎，读写性能稳固、疾速。
在传统的 LSM Tree 架构中，增删数据均是追加有序写入到 SST 文件中，雷同的 key 对应的数据可能存在多份，须要通过简单的 compaction 策略来进行空间回收，这同时带来了空间放大和写放大问题。
LSM Tree 在磁盘上保护多级 SSTable 文件，在数据读取时，须要逐层扫描文件来查找指定的数据，最坏状况下须要扫描每一层的 SSTable，读性能不稳固。
和 LSM Tree 绝对应的，另一种常见的数据存储模型是 B+ Tree，B+ 树因为有着很好的适配磁盘页的个性，在数据库存储引擎中广泛应用，例如最为人熟知的 Mysql 的 InnoDB 引擎。
B+ Tree 将数据保护在树最底层叶子节点中，读性能比较稳定，然而数据的插入和更新均是随机 IO 进行写入，导致 B+ Tree 的写性能绝对较低。
咱们晓得，LSM 存储模型诞生于 HDD（机械硬盘）时代，HDD 的随机和程序读写速度差异微小，所以 LSM 的设计最大限度的施展了程序 IO 的劣势，所有的数据先到内存 buffer 里缓存，而后批量有序写入到文件中。然而随着存储硬件的更新迭代，磁盘的随机和程序读写差异变小了，在一些介质中，程序和随机读写甚至没有太大的差异。
LSM Tree 针对程序 IO 的一些设计就会显得过于简单，导致整个零碎难以实现和管制（如果你相熟 rocksdb 的话，就会深有体会）。
自行设计一个零碎的底层存储引擎，比把握一个简单的我的项目要更加容易，呈现了相干的问题也更容易定位和解决，这也是为什么 cockroach 采纳自研的 Pebble 存储引擎代替 rocksdb，而 LotusDB 就是一个这样能够轻易学习和把握的存储引擎，因为它简洁、直观且高效。
LotusDB 的整体架构图如下：
LotusDB 依然保留了 LSM Tree 中的写流程，因为这可能最大限度的保障写入数据的持久性以及写吞吐，所以在磁盘上保护了 WAL 日志，新写入的数据先追加到 WAL 中保证数据不失落，而后再写入到内存中。
内存中保护了多个跳表构造，最新的跳表叫做 active memtable，一个 memtable 写满之后，会变为 immutable memtable，即不可变的 memtable，其不能接管新的写入，并且期待被后盾线程 flush 到磁盘中。
Flush 的时候，数据索引信息会被寄存到 B+ 树中，而 value 会被独自寄存到 Value Log 中，value log 的构造相似于 WAL，数据写入都是采纳日志追加，只不过 value log 会有一个阈值，写满之后会关上一个新的 value log，因而 value log 是存在多个的。
须要留神的是，B+ Tree 应该尽量存储新的存储介质中，例如固态硬盘，因为后面提到过 B+ 树是随机写入，如果应用传统机械硬盘的话，写性能受限制，写放大重大，Flush 可能会是一个瓶颈。
这就是 LotusDB 的整体实现，在这种实现下，咱们来看看根本的数据读写流程是什么样的。
写一个 key/value：后面说过了，和 LSM 模型完全一致，先将 key/value 封装成一条日志追加到 WAL 中，而后将 k/v 写入到内存的 active memtable。
依据 key 读一个 value：先在内存当中的 active memtable 和 immutable memtable 中顺次查找，如果找到间接返回。否则阐明 value 可能在磁盘中，就从 B+ 树获取 key 的索引信息，索引信息是一个二元组 <fid, offset>，标识 value 位于 value log 中具体哪个文件，以及文件中的地位，而后间接依据这个索引信息到 value log 文件中获取 value 即可。
最初再来总结下 LotusDB 架构的长处，简略演绎大略有如下几点：
1、写数据流程和传统 LSM 模型完全一致，保障了程序 IO 的高吞吐，以及数据持久性
2、 读性能相较于原生 LSM 模型更加稳固，读放大升高，因为引入了 B+ 树，得益于 B+ 树稳固的读性能，整体的读取效率会更加可控
3、 齐全去除了 LSM Tree 模型中的多级 SSTable，没有了 SSTable 的保护，并且采纳已有的 B+ 树实现（BoltDB），大大降低了零碎的复杂性
4、Compaction 对存储介质的损耗升高，LotusDB 中只有 value log 存在 Compaction；原生 LSM 不仅 SSTable 须要 Compaction，并且如果进行了 kv 拆散的话，value log 也同样须要 Compaction
5、 读写流程简洁直观，没有 bloom filter、block cache 等
LotusDB Github 地址：https://github.com/flower-corp/lotusdb