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LSM Tree/MemTable/SSTable基本原理
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2017年，做调用链服务的时候，为了存储整个系统的调用事件数据，遇到了一个存储上的问题：数据每天的写入量大概在10亿级别，也就是1.1w rps(record per second), 加上高峰期流量波动和系统冗余，我们把及格线定为3w rps。这是一个典型的写多读少的场景，自然直接放弃了关系型数据库；同时考虑到写入的时序特性，选型基本锁定到基于LSM Tree为存储引擎的数据库上。挑战依然在，但是基于LSM Tree的数据库一大把（HBase, Cassandra, RockDB, LevelDB, SQLite…），解决问题无非是时间问题。
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