MemTable

MemTable是一个内存中的数据结构，在将数据刷新到SST文件之前保存数据。它同时提供读和写功能——新的写操作总是将数据插入到memtable中，读操作必须在从SST文件中读取之前查询memtable，因为memtable中的数据是较新的。 一旦memtable被填满，它就变成不可变的，并被一个新的memtable替换。后台线程将memtable的内容刷新到一个SST文件中，然后可以销毁memtable.

影响memtable行为的最重要选项是:

• memtable_factory: memtable的工厂对象。通过指定工厂对象，用户可以更改memtable的底层实现，并提供特定于实现的选项。
• write_buffer_size: 单个memtable的大小。
• db_write_buffer_size: 跨列族的memtables的总大小。这可以用来管理memtables使用的总内存。
• write_buffer_manager: 用户可以提供自己的写缓冲区管理器来控制整个memtable内存使用情况，而不是指定memtable的总大小。覆盖db_write_buffer_size。
• max_write_buffer_number: 内存中内存表在刷新到SST文件之前累积的最大数量。

memtable的默认实现基于skiplist。除了默认的memtable实现之外，用户还可以使用其他类型的memtable实现，例如HashLinkList、HashSkipList或Vector来加速一些查询。

Skiplist MemTable

基于skiplist的memtable在读写、随机访问和顺序扫描方面都提供了良好的性能。此外，它还提供了一些其他memtable实现目前不支持的其他有用特性，比如并发插入( https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/MemTable#concurrent-insert )和带提示的插入 ( https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/MemTable#insert-with-hint )。

HashSkiplist MemTable

顾名思义，HashSkipList在哈希表中组织数据，每个哈希桶都是一个跳转列表，而HashLinkList在哈希表中组织数据，每个哈希桶都是一个排序的单链表。 这两种类型都是为了在执行查询时减少比较次数而构建的。一个很好的用例是将它们与可表的SST格式结合起来，并将数据存储在RAMFS中。

当执行查找或插入key时，使用选项检索目标密钥的前缀。前缀提取器，用于查找散列桶。在散列桶中，所有的比较都是使用整个(内部)键来完成的，就像基于SkipList的memtable一样。

基于哈希的memtables的最大限制是，跨多个前缀进行扫描需要复制和排序，这非常慢，而且内存开销很大。

Flush

有三种情况可以触发memtable刷新:

1.写入后Memtable大小超过write_buffer_size。
2.所有列族的memtable总大小都超过db_write_buffer_size，或者write_buffer_manager表示刷新。在这种情况下，最大的memtable将被刷新。
3.总WAL文件大小超过max_total_wal_size。在这个场景中，包含最老数据的memtable将被刷新，以便清除包含来自这个memtable的数据的WAL文件。

因此，可以在memtable满之前刷新它。这是生成的SST文件可以小于相应memtable的原因之一。 压缩是使SST文件小于相应memtable的另一个因素，因为memtable中的数据是未压缩的。

Concurrent Insert

如果不支持对memtables的并发插入，则多个线程对RocksDB的并发写操作将依次应用于memtable。 默认情况下启用了并发memtable insert，可以通过allow_concurrent_memtable_write选项关闭它，不过只有基于skiplist的memtable支持该特性。

Insert with Hint

In-place Update

Comparison