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技术 2022年11月23日
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文章有点长,耐心看完应该可以懂实际原理到底是啥子。

这是一个KV数据库的C#实现,目前用.NET 6.0实现的,目前算是属于雏形,骨架都已经完备,毕竟刚完工不到一星期。

当然,这个其实也算是NoSQL的雏形,有助于深入了解相关数据库的内部原理概念,也有助于实际入门。

适合对数据库原理以及实现感兴趣的朋友们。

整体代码,大概1500行,核心代码大概500行。

为啥要实现一个数据库

大概2018年的时候,就萌生了想自己研发一个数据库的想法了,虽然,造轮子可能不如现有各种产品的强大,但是,能造者寥寥无几,而且,造数据库的书更是少的可怜,当然,不仅仅是造数据库的书少,而是各种各样高级的产品的创造级的书都少。

虽然,现在有各种各样的开源,但是,像我这种底子薄的,就不能轻易的了解,这些框架的架构设计,以及相关的理念,纯看代码,没个长时间,也不容易了解其存在的含义。

恰逢其时,前一个月看到【痴者工良】大佬的一篇《【万字长文】使用 LSM Tree 思想实现一个 KV 数据库 》文章给我很大触动,让我停滞的心,又砰砰跳了起来,虽然大佬是用GO语言实现的 ,但是,对我来讲,语言还是个问题么,只要技术思想一致,我完全可以用C#实现啊,也算是对【痴者工良】大佬的致敬,我这边紧随其后。

当然,我自己对数据的研究也是耗时很久,毕竟,研究什么都要先从原理开始研究,从谷歌三个论文《GFS,MapReduce,BigTable》开始,但是,论文,毕竟是论文,读不懂啊,又看了网上各种大佬的文章,还是很蒙蔽,实现的时候,也没人交流,导致各种流产。

有时候,自己实现某个产品框架的时候,总是在想,为啥BUG都让我处理一个遍哦,后来一想,你自己从新做个产品,也不能借鉴技术要点,那还不是从零开始,自然一一遇到BUG。

下图就是,我在想做数据库后,自己写写画画,但是,实际做的时候,逻辑表现总没有那么好,当然,这个是关系型数据库,难度比较高,下面可以看看之前的手稿,都是有想法了就画一下。

实现难度有点高,现在这个实现是KV数据库,算是列式数据库了,大名鼎鼎的HBase,底层数据库引擎就是LSM-Tree的技术思想。

LSM-Tree 是啥子

LSM-Tree 英文全称是 Log Structured Merge Tree (中文:日志结构合并树),是一种分层,有序,面向磁盘的数据结构,其核心思想是充分了利用了,磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高的技术特点,来实现高写入吞吐量的存储系统的核心。

具体的说,原理就是针对硬盘,尽量追加数据,而不是随机写数据,追加速度要比随机写的速度快,这种结构适合写多读少的场景,所以,LSM-Tree被设计来提供比传统的B+树或者ISAM更好的写操作吞吐量,通过消去随机的本地更新操作来达到这个性能目标。

相关技术产品有Hbase、Cassandra、Leveldb、RocksDB、MongoDB、TiDB、Dynamodb、Cassandra 、Bookkeeper、SQLite 等

所以,LSM-Tree的核心就是追加数据,而不是修改数据。

LSM-Tree 架构分析

其实这个图已经表达了整体的设计思想了,主体其实就围绕着红色的线与黑色的线,两部分展开的,其中红色是写,黑色是读,箭头表示数据的方向,数字表示逻辑顺序。

整体包含大致三个部分,数据库操作部分(主要为读和写),内存部分(缓存表和不变缓存表)以及硬盘部分(WAL Log 和 SSTable),这三个部分。

先对关键词解释一下

MemoryTable

内存表,一种临时缓存性质的数据表,可以用 二叉排序树实现,也可以用字典来实现,我这边是用字典实现的。

WAL Log

WAL 英文 (Write Ahead LOG) 是一种预写日志,用于在系统故障期间提供数据的持久性,这意味着当写入请求到来时,数据首先添加到 WAL 文件(有时称为日志)并刷新到更新内存数据结构之前的磁盘。

如果用过Mysql,应该就知道BinLog文件,它们是一个道理,先写入到WAL Log里,记录起来,然后,写入到内存表,如果电脑突然死机了,内存里的东西肯定丢失了,那么,下一次重启,就从WAL Log 记录表里,从新恢复数据到当前的数据状态。

Immutable MemoryTable

Immutable(不变的),相对于内存表来讲,它是不能写入新数据,是只读的。

SSTable

SSTable 英文 (Sorted Strings Table) ,有序字符串表,就是有序的字符串列表,使用它的好处是可以实现稀疏索引的效果,而且,合并文件更为简单方便,我要查某个Key,但是,它是基于 某个有序Key之间的,可以直接去文件里查,而不用都保存到内存里。

这里我是用哈希表实现的,我认为浪费一点内存是值得的,毕竟为了快,浪费点空间是值得的,所以,目前是全索引加载到内存,而数据保存在SSTable里,当然,如果是为了更好的设计,也可以自己去实现有序表来用二分查找。

我这个方便实现了之后,内存会加载大量的索引,相对来讲是快的,但是,内存会大一些,空间换时间的方案。

下面开始具体的流程分析

LSM-Tree Write 路线分析

看下图,数据写入分析

跟着红色线走,关注我从此不迷路。

LSM-Tree Write 路线分析第一步

第一步,只有两个部分需要注意的部分,分别是内存表和WAL.Log

写入数据先存储内存表,是为了快速的存储到数据库数据。

存储到WAL.Log,是为了防止异常情况下数据丢失。

正常情况下,写入到WAL.Log一份,然后,会写入到内存一份。

当程序崩溃了,或者,电脑断电异常了,重复服务后,就会先加载WAL.Log,按照从头到尾的顺序,恢复数据到内存表,直至结束,恢复到WAL.Log最后的状态,也就是内存表数据最后的状态。

这里要注意的是,当后面的不变表(Immutable MemoryTable)写入到SSTable的时候,会清空WAL.Log文件,并同时把内存表的数据直接写入到WAL.log表中。

LSM-Tree Write 路线分析第二步

第二步,比较简单,就是在内存表count大于一定数的时候,就新增一个内存表的同时, 把它变为 Immutable MemoryTable (不变表),等待SSTable的落盘操作,这个时候,Immutable MemoryTable会有多个表存在。

LSM-Tree Write 路线分析第三步

第三步,就是数据库会定时检查 Immutable MemoryTable (不变表)不变表是否存在,如果存在,就会直接落盘为SSTable表,不论当前内存里有多少 Immutable MemoryTable (不变表)。

默认从内存落盘的第一级SSTable都是 Level 0,然后,内置了当前的时间,所以是两级排序,先分级别,然后,分时间。

LSM-Tree Write 路线分析第四步

第四步,其实就是段合并或者级合并压缩,就是判断 level0 这一个级别的所有 SSTable文件(SSTable0,SSTable1,SSTable2),判断它们的总大小或者判断它们的总个数来判断,它们需不需要进行合并。

其中 Level 0 的大小如果是10M,那么 ,Level 1的大小就是 100M,依此类推。

当Level0的所有SSTable文件超过了10M,或者限定的大小,就会从按照WAL.Log的顺序思路,重新合并为一个大文件,先老数据再新数据这样遍历合并,如果已经删除的,则直接剔除在外,只保留最新状态。

如果 Level1的(全部SSTable)大小 超过100M,那么,触发Level1的收缩动作,执行过程跟Level0一样的操作,只是级别不同。

这样压缩的好处是使数据尽可能让文件量尽可能的少,毕竟,文件多,管理就不是很方便。

至此,写入路线已经分析完毕

查询的时候,要先新数据,后旧数据,而分段合并压缩的时候,要先老数据垫底,新数据刷状态,这个是实现的时候需要注意的点。

LSM-Tree Read 路线分析

这就是数据的查找过程,跟着黑线和数字标记,很容易就看到了其访问顺序

  1. MemoryTable (内存表)
  2. Immutable MemoryTable (不变表)
  3. Level 0-N (SSTableN-SSTable1-SSTable0) (有序字符串表)

基本上来说就这三部分,而级别表是从0级开始往下找的,而每级内部的SSTable是从新到旧开始找的,找到就返回,不论key是删除还是正常的状态。

LSM-Tree 架构分析与实现

核心思想:

其实就是一个时间有序的记录表,会记录每个操作,相当于是一个消息队列,记录一系列的动作,然后,回放动作,就获取到了最新的数据状态,也类似CQRS中的Event Store(事件存储),概念是相同的,那么实现的时候,就明白是一个什么本质。

Wal.log和SSTable,都是为了保证数据能落地持久化不丢失,而MemoryTable,偏向临时缓存的概念,当然,也有为了加速访问的作用。

所以,从这几个点来看,就分为了以下几个大的对象

  1. Database 数据库( 起到对Wal.log,SSTable和MemoryTable 的管理职责)
  2. Wal.log(记录临时数据日志)
  3. MemoryTable(记录数据到内存,同时为数据库查找功能提供接口服务)
  4. SSTable(管理SSTable文件,并提供SSTable的查询功能)

所以,针对这几个对象来设计相关的类接口设计。

KeyValue (具体数据的结构)

设计的时候,要先设计实际数据的结构,我是这样设计的

主要有三个主要的信息,key, DataValue,Deleted ,其中DataValue是Object类型的,我这边写入到文件里的话,是直接写入的。

/// <summary>
/// 数据信息 kv
/// </summary>
public class KeyValue
{
public string Key { get; set; }
public byte[] DataValue { get; set; }
public bool Deleted { get; set; }
private object Value;
public KeyValue() { }
public KeyValue(string key, object value, bool Deleted = false)
{
Key = key;
Value = value;
DataValue = value.AsBytes();
this.Deleted = Deleted;
}
public KeyValue(string key, byte[] dataValue, bool deleted)
{
Key = key;
DataValue = dataValue;
Deleted = deleted;
} /// <summary>
/// 是否存在有效数据,非删除状态
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bool IsSuccess()
{
return !Deleted || DataValue != null;
}
/// <summary>
/// 值存不存在,无论删除还是不删除
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bool IsExist()
{
if (DataValue != null && !Deleted || DataValue == null && Deleted)
{
return true;
}
return false;
}
public T Get<T>() where T : class
{
if (Value == null)
{
Value = DataValue.AsObject<T>();
}
return (T)Value;
} public static KeyValue Null = new KeyValue() { DataValue = null };
}

IDataBase (数据库接口)

主要对外交互用的主体类,数据库类,增删改查接口,都用 get,set,delete 表现。

/// <summary>
/// 数据库接口
/// </summary>
public interface IDataBase : IDisposable
{
/// <summary>
/// 数据库配置
/// </summary>
IDataBaseConfig DataBaseConfig { get; }
/// <summary>
/// 获取数据
/// </summary>
KeyValue Get(string key);
/// <summary>
/// 保存数据(或者更新数据)
/// </summary>
bool Set(KeyValue keyValue);
/// <summary>
/// 保存数据(或者更新数据)
/// </summary>
bool Set(string key, object value);
/// <summary>
/// 获取全部key
/// </summary>
List<string> GetKeys();
/// <summary>
/// 删除指定数据,并返回存在的数据
/// </summary>
KeyValue DeleteAndGet(string key);
/// <summary>
/// 删除数据
/// </summary>
void Delete(string key);
/// <summary>
/// 定时检查
/// </summary>
void Check(object state);
/// <summary>
/// 清除数据库所有数据
/// </summary>
void Clear();
}

IDataBase.Check (定期检查)

这个是定期检查Immutable MemoryTable(不变表)的定时操作,主要依赖IDataBaseConfig.CheckInterval 参数配置其触发间隔。

它的职责是检查内存表和检查SSTable 是否触发分段合并压缩的操作。

public void Check(object state)
{
//Log.Info($"定时心跳检查!");
if (IsProcess)
{
return;
}
if (ClearState)
{
return;
}
try
{
Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();
IsProcess = true;
checkMemory();
TableManage.Check();
stopwatch.Stop();
GC.Collect();
Log.Info($"定时心跳处理耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒");
}
finally
{
IsProcess = false;
}
}

IDataBaseConfig (数据库配置文件)

数据库的配置文件,数据库保存在哪里,以及生成SSTable时的阈值配置,还有检测间隔时间配置。

/// <summary>
/// 数据库相关配置
/// </summary>
public interface IDataBaseConfig
{
/// <summary>
/// 数据库数据目录
/// </summary>
public string DataDir { get; set; }
/// <summary>
/// 0 层的 所有 SsTable 文件大小总和的最大值,单位 MB,超过此值,该层 SsTable 将会被压缩到下一层
/// 每层数据大小是上层的N倍
/// </summary>
public int Level0Size { get; set; }
/// <summary>
/// 层与层之间的倍数
/// </summary>
public int LevelMultiple { get; set; }
/// <summary>
/// 每层数量阈值
/// </summary>
public int LevelCount { get; set; }
/// <summary>
/// 内存表的 kv 最大数量,超出这个阈值,内存表将会被保存到 SsTable 中
/// </summary>
public int MemoryTableCount { get; set; }
/// <summary>
/// 压缩内存、文件的时间间隔,多久进行一次检查工作
/// </summary>
public int CheckInterval { get; set; }
}

IMemoryTable (内存表)

这个表其实算是对内存数据的管理表了,主要是管理 MemoryTableValue 对象,这个对象是通过哈希字典来实现的,当然,你也可以选择其他结构,比如有序二叉树等。

/// <summary>
/// 内存表(排序树,二叉树)
/// </summary>
public interface IMemoryTable : IDisposable
{
IDataBaseConfig DataBaseConfig { get; }
/// <summary>
/// 获取总数
/// </summary>
int GetCount();
/// <summary>
/// 搜索(从新到旧,从大到小)
/// </summary>
KeyValue Search(string key);
/// <summary>
/// 设置新值
/// </summary>
void Set(KeyValue keyValue);
/// <summary>
/// 删除key
/// </summary>
void Delete(KeyValue keyValue);
/// <summary>
/// 获取所有 key 数据列表
/// </summary>
/// <returns></returns>
IList<string> GetKeys();
/// <summary>
/// 获取所有数据
/// </summary>
/// <returns></returns>
(List<KeyValue> keyValues, List<long> times) GetKeyValues(bool Immutable);
/// <summary>
/// 获取不变表的数量
/// </summary>
/// <returns></returns>
int GetImmutableTableCount();
/// <summary>
/// 开始交换
/// </summary>
void Swap(List<long> times);
/// <summary>
/// 清空全部数据
/// </summary>
void Clear();
}

MemoryTableValue (对象的实现)

主要是通过 Immutable 这个属性实现了对不可变内存表的标记,具体实现是通过判断 IDataBaseConfig.MemoryTableCount (内存表的 kv 最大数量)来实现标记的。

public class MemoryTableValue : IDisposable
{
public long Time { get; set; } = IDHelper.MarkID();
/// <summary>
/// 是否是不可变
/// </summary>
public bool Immutable { get; set; } = false;
/// <summary>
/// 数据
/// </summary>
public Dictionary<string, KeyValue> Dic { get; set; } = new(); public void Dispose()
{
Dic.Clear();
} public override string ToString()
{
return $"Time {Time} Immutable:{Immutable}";
}
}

什么时机表状态转换为 Immutable MemoryTable(不变表)的

我这里实现的是从Set的入口处实现的,如果数目大于IDataBaseConfig.MemoryTableCount (内存表的 kv 最大数量)就改变其状态

public void Check()
{
if (CurrentMemoryTable.Dic.Count() >= DataBaseConfig.MemoryTableCount)
{
var value = new MemoryTableValue();
dics.Add(value.Time, value);
CurrentMemoryTable.Immutable = true;
}
}

IWalLog

wallog,就简单许多,就直接把KeyValue 写入到文件即可,为了保证WalLog的持续写,所以,对象内部保留了此文件的句柄。而SSTable,就没有必要了,随时读。

/// <summary>
/// 日志
/// </summary>
public interface IWalLog : IDisposable
{
/// <summary>
/// 数据库配置
/// </summary>
IDataBaseConfig DataBaseConfig { get; }
/// <summary>
/// 加载Wal日志到内存表
/// </summary>
/// <returns></returns>
IMemoryTable LoadToMemory();
/// <summary>
/// 写日志
/// </summary>
void Write(KeyValue data);
/// <summary>
/// 写日志
/// </summary>
void Write(List<KeyValue> data);
/// <summary>
/// 重置日志文件
/// </summary>
void Reset();
}

ITableManage (SSTable表的管理)

为了更好的管理SSTable,需要有一个管理层,这个接口就是它的管理层,其中SSTable会有多层,每次用 Level+时间戳+db 作为文件名,用作外部识别。

/// <summary>
/// 表管理项
/// </summary>
public interface ITableManage : IDisposable
{
IDataBaseConfig DataBaseConfig { get; }
/// <summary>
/// 搜索(从新到老,从大到小)
/// </summary>
KeyValue Search(string key);
/// <summary>
/// 获取全部key
/// </summary>
List<string> GetKeys();
/// <summary>
/// 检查数据库文件,如果文件无效数据太多,就会触发整合文件
/// </summary>
void Check();
/// <summary>
/// 创建一个新Table
/// </summary>
void CreateNewTable(List<KeyValue> values, int Level = 0);
/// <summary>
/// 清理某个级别的数据
/// </summary>
/// <param name="Level"></param>
public void Remove(int Level);
/// <summary>
/// 清除数据
/// </summary>
public void Clear();
}

ISSTable(SSTable 文件)

SSTable的内容管理,应该就是LSM-Tree的核心了,数据的合并,以及数据的查询,写入,加载,都是偏底层的操作,需要一丢丢的数据库知识。

/// <summary>
/// 文件信息表 (存储在IO中)
/// 元数据 | 索引列表 | 数据区(数据修改只会新增,并修改索引列表数据)
/// </summary>
public interface ISSTable : IDisposable
{
/// <summary>
/// 数据地址
/// </summary>
public string TableFilePath();
/// <summary>
/// 重写文件
/// </summary>
public void Write(List<KeyValue> values, int Level = 0);
/// <summary>
/// 数据位置
/// </summary>
public Dictionary<string, DataPosition> DataPositions { get; }
/// <summary>
/// 获取总数
/// </summary>
/// <returns></returns>
public int Count { get; }
/// <summary>
/// 元数据
/// </summary>
public ITableMetaInfo FileTableMetaInfo { get; }
/// <summary>
/// 查询数据
/// </summary>
/// <param name="key"></param>
/// <returns></returns>
public KeyValue Search(string key);
/// <summary>
/// 有序的key列表
/// </summary>
/// <returns></returns>
public List<string> SortIndexs();
/// <summary>
/// 获取位置
/// </summary>
DataPosition GetDataPosition(string key);
/// <summary>
/// 读取某个位置的值
/// </summary>
public object ReadValue(DataPosition position);
/// <summary>
/// 加载所有数据
/// </summary>
/// <returns></returns>
public List<KeyValue> ReadAll(bool incloudDeleted = true);
/// <summary>
/// 获取所有keys
/// </summary>
/// <returns></returns>
public List<string> GetKeys();
/// <summary>
/// 获取表名
/// </summary>
/// <returns></returns>
public long FileTableName();
/// <summary>
/// 文件的大小
/// </summary>
/// <returns></returns>
public long FileBytes { get; }
/// <summary>
/// 获取级别
/// </summary>
public int GetLevel();
}

IDataPosition(数据稀疏索引算是)

方便数据查询方便和方便从SSTable里读取到实际的数据内容。

/// <summary>
/// 数据的位置
/// </summary>
public interface IDataPosition
{
/// <summary>
/// 索引起始位置
/// </summary>
public long IndexStart { get; set; }
/// <summary>
/// 开始地址
/// </summary>
public long Start { get; set; }
/// <summary>
/// 数据长度
/// </summary>
public long Length { get; set; }
/// <summary>
/// key的长度
/// </summary>
public long KeyLength { get; set; }
/// <summary>
/// 是否已经删除
/// </summary>
public bool Deleted { get; set; }
public byte[] GetBytes();
}

数据结构分析

内部表的结构就不用说了,很简单,就是一个哈希字典,而有两个结构是要具体分析的,那就是 WALLog和SSTable文件。

WALLog 结构分析

这个图横向不好画,我画成竖向了,WalLog里面存储的就是时间序的KeyValue数据,当它加载到Memory Table的时候,其实就是按照我所标的数字顺序依次叠加到最后的状态的。

同理,SSTable 数据分段合并压缩的时候,其实是跟这个一个原理的。

SSTable 结构分析

SSTable,它本身是一个文件 名字大致如下:

0_16586442986880000.db

格式为 层级_时间戳.db 这样的方式搞的命名规则,为此我还搞了一个生成时间序不重复 ID的简单算法。

SSTable 数据区

数据区就很简单,把KeyValue.DataValue直接ToJson 就可以了,然后,直接写文件。

SSTable 稀疏索引区

这个区是按照与数据区对应的key的顺序写入的,主要是把DataValue对应的开始地址和结束地址放入到这个数据区了,另外把key也写入进去了。

好处是为了,当此SSTable加载索引(IDataPosition)到内存,省的把数据区的内容也加载进去,查找就方便许多,这也是索引的作用。

元数据区

这个按照协议来讲,属于协议头,但是为啥放最后面呢,其实是为了计算方便,这也算是一个小妙招。

其中不仅包含了数据区的开始和结束,稀疏索引区的开始和结束,还包含了,此SSTable的版本和创建时间,以及当前SSTable所在的级别。

SSTable 分段合并压缩

刚看这段功能逻辑的时候,脑子是懵的,使劲看了好久,分析了好久,还是把它写出来了,刚开始不理解,后来理解了,写着就容易许多了。

看下图:

其实合并是有状态的,这个就是中间态,我把他放到了图中间,然后,用白色的虚框表示。

整体逻辑就是,先从内存中定时把不变表生成为0级的SSTable,然后,0级就会有许多文件,如果这些文件大小超过了阈值,就合并此级的文件为一个大文件,按照WalLog的合并原理,然后把信息重新写入到本地为1级SSTable即可。

以此类推。

下面一个动图说明其合并效果。

这个动图也说明一些事情,有此图,估计对原理就会多懂一些。

LSMDatabase 性能测试

目前我这边测试用例都挺简单,如果有bug,就直接改了。

我这边测试是,直接写入一百万条数据,测试结果如下:

keyvalue 数据长度:151 实际文件大小:217 MB 插入1000000条数据 耗时:79320毫秒 或79.3207623秒,平均每秒插入:52631条

keyvalue 数据长度:151 实际文件大小:221 MB 插入1000000条数据 耗时:27561毫秒 或 27.5616519 秒,平均每秒插入:37037条

  1. keyvalue 数据长度:176
  1. 实际文件大小:215 MB
  2. 插入1000000条数据 耗时:29545毫秒 或 29.5457999 秒,
  3. 平均每秒插入:34482条 或 30373 等( 配置不一样,环境不一样,会有不同,但是大致差不多)
  4. 多次插入数据长度不同,配置不同,插入速度都会受到影响

加载215 MB 1000000条数据条数据 耗时:2322 毫秒,也就是2秒(加载SSTable)

内存稳定后占用500MB左右。

稳定查询耗时: 百条查询平均每条查询耗时: 0毫秒。可能是因为用了字典的缘故,查询速度会快点,但是,特别点查询会有0.300左右的耗时个别现象。

查询keys,一百万条耗时3秒,这个有点耗时,应该是数据量太大了。

至此,此项目已经结束,虽然,还没有经历过压力测试,但是,整体骨架和内容已经完备,可以根据具体情况修复完善。目前我这边是没啥子问题的。

总结

任何事情的开始都是艰难的,跨越时间的长河,一步一步的学习,才有了今天它的诞生,会了就是会了,那么,应对下一个相关问题就会容易许多,我对这样的壁垒称之为,知识的屏障。

一叶障目,还真是存在,如何突破,唯有好奇心,坚持下去,一点点挖掘。

参考资料

【万字长文】使用 LSM Tree 思想实现一个 KV 数据库

https://www.cnblogs.com/whuanle/p/16297025.html

肖汉松:《从0开始:500行代码实现 LSM 数据库》

https://mp.weixin.qq.com/s/kCpV0evSuISET7wGyB9Efg

cstack : 让我们建立一个简单的数据库

https://cstack.github.io/db_tutorial/

数据库内核杂谈 – 一小时实现一个基本功能的数据库

https://www.jianshu.com/p/76e5cb53c864

谷歌三大论文 GFS,MapReduce,BigTable 中的GFS和BigTable

致谢名单

  1. 痴者工良
  2. 陶德

虽然与以上大佬没有太过深入的交流,毕竟咖位还是有点高的,但是,通过文章以及简单的交流中,让我对数据库的研究更深一步,甚至真实的搞出来了,再次感谢。

代码地址

https://github.com/kesshei/LSMDatabaseDemo.git

https://gitee.com/kesshei/LSMDatabaseDemo.git

一键三连呦!,感谢大佬的支持,您的支持就是我的动力!

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