存储引擎系列--LSM不同Compaction策略性能分析对比

本文介绍一下参考论文里的Compaction性能分析部分，作者在RocksDB的基础上做了多种策略的改造，然后提出了benchmarking方法论，关注compaction性能的哪些维度，并对结果进行分析。

一、Standardization of Compaction Strategies

1.1 实验平台的选择

作者选择了RocksDB作为实验平台，原因如下：
① 开源：RocksDB是开源的，便于修改和扩展。
② 广泛使用：在工业界和学术界都有广泛应用。
③ 社区活跃：有大量活跃的开发者和用户。

1.2 实现细节

作者对RocksDB进行了扩展，以支持多种Compaction策略。具体的实现也是按照Compaction设计空间的四个基础原语出发扩展的：
① Compaction触发器方面：实现了多种触发器，例如基于Level饱和度、Sorted Runs数量、文件陈旧度、空间放大和Tombstone-TTL等。
② 数据布局方面：实现了Leveling、Tiering、1-Leveling和Hybrid等数据布局。
③ Compaction粒度方面：支持Level、Sorted Runs、Sorted