背景
最近在使用flink的过程中，由于要存储的状态很大，所以使用到了rockdb作为flink的后端存储，本文就来简单看下rockdb的架构设计
Rockdb设计
Rockdb采用了LSM的结构，它和hbase很像，不过严格的说，基于LSM结构的存储都差不多，我们简单看一下它的架构图
写操作
1.写记录会先写入到WAL日志文件中，由于是顺序写，速度不会慢，然后再把记录写入内存中的memtable中，如果memtable达到阈值，就把这个memtable变成一个不可变的Immutable-memtable，此外会再创建出来一个新的memtable用于接收用户写入
2.Immutable-memtable内存表的数量达到上限后，会把他们的数据刷新到SSTable磁盘文件中，只保存固定数量的Immutable-memtable内存表
3.定期把低Level的sst文件合并成高Level的sst文件，其目的是为了清理已经被删除的记录，由于sstable文件是只Append，所以删除操作只有在文件合并的时候才会实际发生,此外，减少sst文件的个数，也有助于读取操作的性能
读操作
1.读首先读取memtable内存表，如果没有，从索引(布隆过滤器索引BloomFilterIndex或者数据索引DataIndex)中查找到记录所在的sstable文件的块位置,注意，索引（布隆过滤器索引BloomFilterIndex或者数据索引DataIndex）的数据最好是常驻内存的，也就是对于flink来说，state.backend.rocksdb.memory.high-prio-pool-ratio的配置值不要设置为0
2.获取到记录所在的sstable的对应数据块后，优先从内存中的BlockCache查找数据块，如果找到，查询结束，否则，继续下一步
3.读取sstable文件中的指定数据块的数据，返回记录后把对应的数据块放到BlockCache中，以便下次查找
