每一類元件，都有它特定擅長的應用場景。在leveldb出世之前，我們對於nosql下的kv儲存，我們有redis方案儲存。然而redis資料儲存的上限，即是機器記憶體。內存在目前階段，算是比較昂貴。而leveldb的出現，提供了乙個可以以機器磁碟為容量上限，支援持久化的寫操作的同時，做到寫速度較快，讀速度也不慢的乙個解決方案。
作為乙個支援持久化kv系統，核心就這麼幾個。curd
1）持久化
2）寫操作
3）讀操作
4）查詢
5）刪除
需要支援持久化，則我們一般會用wal技術，即是先寫日誌。只要日誌寫成功，那麼資料就算持久化到磁碟中了。
這個方案能夠滿足1）持久化和2）寫操作的要求
存在問題：
但是對於讀操作不友好。只寫日誌需要比較好的查詢。
基於上面的思路，我能否增加一塊記憶體來快取資料，即是我寫完日誌之後，我把資料在記憶體中寫乙份。記憶體中維護乙份kv的記憶體表。
如果資料量在比較小的情況下，那這個方案能夠比較好的滿足以上要求。
但是，資料量大的時候無法工作。
存在問題：
當資料量比較大的時候，記憶體無法支撐時，需要到日誌中去查詢資料，讀操作會顯得力不所心。
方案二的問題，在於資料量較大的情況下。
1）如果查詢資料在記憶體中，則直接返回資料。
2）如果查詢資料不在記憶體中，而在磁碟中，則需要想辦法解決這個場景的問題。
如果我們在磁碟中的日誌，也能夠儲存的時候保證key有序，查詢的時候，能夠通過比較快的定位磁碟檔案，並能夠找到具體的檔案來找具體的key，通過二分搜尋，則能夠比較快的完成查詢工作。
基於上面的分析，leveldb的主體設計思路已經呈現出來。
寫操作wal寫到日誌，再更新到memtable中。
如果memtable超過一定的size之後，則轉換成imm memtable，imm記憶體塊與磁碟中的sstable進行合併落盤。
磁碟中的sstable根據新舊進行分層。上層比下層要新，資料量要少。
讀操作在memtable中查詢資料。
在imm記憶體塊中查詢資料。
在level0、level1、…leveln中進行查詢資料
以上操作，每一步驟如果找到則返回，如果未找到則繼續往下一步驟執行。
待續。。。
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