LSM leveled compaction与写放大
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leveled compaction的思路是：对于L1层及以上的数据，将size-tiered compaction中原本的大SST拆开，成为多个key互不相交的小SST的序列，这样的序列叫做“run”。L0层是从memtable flush过来的新SST，该层各个SST的key是可以相交的，并且其数量阈值单独控制（如4）。从L1层开始，每层都包含恰好一个run，并且run内包含的数据量阈值呈指数增长。
下图是假设从L1层开始，每个小SST的大小都相同（在实际操作中不会强制要求这点），且数据量阈值按10倍增长的示例。即L1最多可以有10个SST，L2最多可以有100个，以此类推。
https://www.scylladb.com/2018/01/31/compaction-series-leveled-compaction/
随着SST不断写入，L1的数据量会超过阈值。这时就会选择L1中的至少一个SST，将其数据合并到L2层与其key有交集的那些文件中，并从L1删除这些数据。仍然以上图为例，一个L1层SST的key区间大致能够对应到10个L2层的SST，所以一次compaction会影响到11个文件。该次compaction完成后，L2的数据量又有可能超过阈值，进而触发L2到L3的compaction，如此往复，就可以完成Ln层到Ln+1层的compaction了。
可见，leveled compaction与size-tiered compaction相比，每次做compaction时不必再选取一层内所有的数据，并且每层中SST的key区间都是不相交的，重复key减少了，所以很大程度上缓解了空间放大的问题。重复一遍上一节做的两个实验，曲线图分别如下。
持续写入实验，尖峰消失了。
持续更新实验，磁盘占用量的峰值大幅降低，从原来的9.3GB缩减到了不到4GB。
但是鱼与熊掌不可兼得，空间放大并不是唯一掣肘的因素。仍然以size-tiered compaction的第一个实验为例，写入的总数据量约为9GB大，但是查看磁盘的实际写入量，会发现写入了50个G的数据。这就叫写放大（write amplification）问题。
写放大又是怎么产生的呢？下面的图能够说明。
可见，这是由compaction的本质决定的：同一份数据会不断地随着compaction过程向更高的层级重复写入，有多少层就会写多少次。但是，我们的leveled compaction的写放大要严重得多，同等条件下实际写入量会达到110GB，是size-tiered compaction的两倍有余。这是因为Ln层SST在合并到Ln+1层时是一对多的，故重复写入的次数会更多。在极端情况下，我们甚至可以观测到数十倍的写放大。
写放大会带来两个风险：一是更多的磁盘带宽耗费在了无意义的写操作上，会影响读操作的效率；二是对于闪存存储（SSD），会造成存储介质的寿命更快消耗，因为闪存颗粒的擦写次数是有限制的。在实际使用时，必须权衡好空间放大、写放大、读放大三者的优先级。
