面试题答案
一键面试1. 分层存储
- 原理：LSM树通常将数据分为多层，如MemStore（内存存储层）、Immutable MemStore以及不同层级的StoreFile（磁盘存储层）。MemStore在内存中以紧凑的格式存储近期写入的数据，读写速度快。当MemStore达到一定阈值，会转为Immutable MemStore并刷写到磁盘形成StoreFile。较低层级的StoreFile数据相对较旧，占用磁盘空间大但访问频率低，高层级数据较新且访问频繁。这种分层结构使得热数据（经常访问的数据）存于内存或高层级存储，冷数据（较少访问的数据）存于低层级存储，减少了整体存储成本。例如，对于频繁更新的数据，先在MemStore中处理，减少磁盘I/O操作，而长期不更新的数据被逐步沉降到较低层级，合理利用不同存储介质特性，优化存储成本。
2. 数据合并与压缩
- 原理：
- 小文件合并：随着数据不断写入，磁盘上会产生许多小的StoreFile，这些小文件增加了存储管理开销和I/O负担。LSM树会定期将多个小的StoreFile合并成一个大的StoreFile。在合并过程中，重复的数据被去除，相邻的键值对被紧凑存储，减少了整体存储空间。例如，若多个小文件中有重复记录某一行数据的不同版本，合并时只保留最新有效版本，丢弃旧版本，从而节省空间。
- 压缩算法：对StoreFile使用压缩算法（如Snappy、Gzip等）进一步减少存储占用。压缩算法通过去除数据中的冗余信息，重新编码数据，以较小的空间表示相同的数据内容。例如，对于日志型数据，其中可能存在大量重复的前缀或模式，压缩算法可以识别并利用这些规律，大幅压缩数据大小，降低存储成本。
3. 数据版本管理优化
- 原理：HBase中数据支持多版本，每个单元格可以保存多个时间戳对应的不同版本数据。LSM树通过设定合理的版本保留策略来优化存储成本。可以设置只保留最近N个版本的数据，或者保留一定时间范围内的版本数据。超出策略范围的旧版本数据在适当时候（如合并操作时）被清理。例如，对于一些监控数据，可能只需要保留最近一周内每小时的版本数据，超过一周的版本数据对业务意义不大，删除这些旧版本数据可有效节省存储空间，降低存储成本。