轉載的文章，覺得寫的比較好
講LSM樹之前，需要提下三種基本的存儲引擎，這樣才能清楚LSM樹的由來：
- 哈希存儲引擎 是哈希表的持久化實現，支持增、刪、改以及隨機讀取操作，但不支持順序掃描，對應的存儲系統為key-value存儲系統。對於key-value的插入以及查詢，哈希表的復雜度都是O(1)，明顯比樹的操作O(n)快,如果不需要有序的遍歷數據，哈希表就是your Mr.Right
- B樹存儲引擎是B樹（關於B樹的由來，數據結構以及應用場景可以看之前一篇博文）的持久化實現，不僅支持單條記錄的增、刪、讀、改操作，還支持順序掃描（B+樹的葉子節點之間的指針），對應的存儲系統就是關系數據庫（Mysql等）。
- LSM樹（Log-Structured Merge Tree）存儲引擎和B樹存儲引擎一樣，同樣支持增、刪、讀、改、順序掃描操作。而且通過批量存儲技術規避磁盤隨機寫入問題。當然凡事有利有弊，LSM樹和B+樹相比，LSM樹犧牲了部分讀性能，用來大幅提高寫性能。
通過以上的分析，應該知道LSM樹的由來了，LSM樹的設計思想非常朴素：將對數據的修改增量保持在內存中，達到指定的大小限制后將這些修改操作批量寫入磁盤，不過讀取的時候稍微麻煩，需要合並磁盤中歷史數據和內存中最近修改操作，所以寫入性能大大提升，讀取時可能需要先看是否命中內存，否則需要訪問較多的磁盤文件。極端的說，基於LSM樹實現的HBase的寫性能比Mysql高了一個數量級，讀性能低了一個數量級。
LSM樹原理把一棵大樹拆分成N棵小樹，它首先寫入內存中，隨着小樹越來越大，內存中的小樹會flush到磁盤中，磁盤中的樹定期可以做merge操作，合並成一棵大樹，以優化讀性能
以上這些大概就是HBase存儲的設計主要思想，這里分別對應說明下：
- 因為小樹先寫到內存中，為了防止內存數據丟失，寫內存的同時需要暫時持久化到磁盤，對應了HBase的MemStore和HLog
- MemStore上的樹達到一定大小之后，需要flush到HRegion磁盤中（一般是Hadoop DataNode），這樣MemStore就變成了DataNode上的磁盤文件StoreFile，定期HRegionServer對DataNode的數據做merge操作，徹底刪除無效空間，多棵小樹在這個時機合並成大樹，來增強讀性能。
關於LSM Tree，對於最簡單的二層LSM Tree而言，內存中的數據和磁盤你中的數據merge操作，如下圖
lsm tree，理論上，可以是內存中樹的一部分和磁盤中第一層樹做merge，對於磁盤中的樹直接做update操作有可能會破壞物理block的連續性，但是實際應用中，一般lsm有多層，當磁盤中的小樹合並成一個大樹的時候，可以重新排好順序，使得block連續，優化讀性能。
hbase在實現中，是把整個內存在一定閾值后，flush到disk中，形成一個file，這個file的存儲也就是一個小的B+樹，因為hbase一般是部署在hdfs上，hdfs不支持對文件的update操作，所以hbase這么整體內存flush，而不是和磁盤中的小樹merge update，這個設計也就能講通了。內存flush到磁盤上的小樹，定期也會合並成一個大樹。整體上hbase就是用了lsm tree的思路。