一、重要数据结构与算法

分布式存储系统中存储大量的数据,同时需要支持大量的上层读/写操作，为了实现高吞吐量，设计和实现一个良好的数据结构能起到相当大的作用

这是以下三个数据库使用的数据结构，一个良好的数据结构对于分布式系统来说有着很大的作用。

NoSQL – LSM Tree

MemC3 – Cuckoo Hash

HBase – BloomFilter

二、Bloom Filter

Bloom Filter用于在海量数据中快速查找给定的数据是否在某个集合内

Bloom Filter的原理是当一个元素被加入集合时，通过k 个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的k 个点，把它们置为1

检索时，用户只要看看这些点是不是都是1 就(大约)知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在

Bloom Filter的高效是有一定代价的，在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合，因此Bloom Filter不适合那些零错误的应用场合，在能容忍低错误的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省

三、LSM树 

LSM 树和 B+树相比，LSM 树牺牲了部分读性能，用来大幅度提高写性能

把一棵大树拆分成n棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做 merge操作

插入操作首先会作用于内存，由于内存中的树不会很大，因此速度快

合并操作会顺序写入一个或多个磁盘页,比随机写入快得多

 四、Merkle哈希树

数据分成小的数据块,有相应的哈希和它对应

往上走，把相邻的两个哈希合并成一个字符串，然后运算这个字符串的哈希,这样每两个哈希组合得到了一个“子哈希”

Merkle Tree明显的一个好处是可以单独拿出一个分支来对部分数据进行校验

五、Cuckoo哈希 

Cuckoo 哈希是一种解决 hash 冲突的方法，其目的是使用简易 的 hash 函数来提高 Hash Table 的利用率

使用两个 hash 函数来处理碰撞，从而每个 key 都对应到两个位置

对 key 值哈希，生成两个 hash key值 ，hash k1 和 hash k2 ,如果对应的两个位置上有一个为空，直接把 key 插入即可

否则，任选一个位置，把 key 值插入，把已经在那个位置的 key 值踢出

其查找思路与一般哈希一致，Cuckoo Hash在读多写少的负载情况下能够快速实现数据的查找

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