最近在做的调研中，其中包括了mongodb wiredtiger LSM trees bloom filter 部分，秉承着好记性不如烂笔头的原则， 做个简单的记录，不保证完全正确，欢迎讨论交流。
bloom filter 来源
wiredtiger 也提供了LSM trees 的结构作为持久化存储， 当in-memory tree 大小达到阈值后， 新的in-memory tree会被创建， 旧的in-memory tree会被刷到磁盘。LSM trees 天然支持更快写操作，然而对读操作就不怎么友好了。所以为了增加读性能，bloom filter诞生了。相当于在每个物理存储的 tree 前面加了一个filter， 更快速的定位到key 是否存在这个物理块中。
hash & bitmap
bloom filter 是一个bitmap。
一个key 被k个hash 函数计算以后产生 k个bit， 在bitmap中置这k个bit 为1， 盗图展示如下：
读key的时候， 所有k bit =1 的情况下， key存在。有任何一个bit=0的情况下， key不存在。 这个bitmap 也是一个持久化存储的file， 体量小，耗io少，而且查找快， 能大大提供读性能。
问题
然而这个设计对删除数据就不怎么友好了，继续盗图看下：
因为每个bit是跟其他key有关联的， 将其中一个bit置为0 的话，也会影响其他的呢。那如何解决呢？ 我找到的资料中提供了万能的引用计数法：
看下是不是很耗空间，本来一个bit就够了，现在就是4个字节都要担心有没有溢出的问题。 所以wiredtiger 是这么用的， delete 操作会产生一个empty value， 而不是在每条记录追加一个delete 标志， 但这样的话查找一个已经的delete的数据就会和正常的数据消耗的一致。在没看过代码的情况下，目前官网放出来的资料就是这么做的。
合并
跟其他LSM trees设计一样，wiredtiger也会合并文件，主要为了缩小空间使用和加快read 操作。 合并文件也会对bloom filter 进行一个OR的操作。这两个操作可以并行进行。另外合并后对旧文件的删除也是使用引用计数的方式，只有计数为0才会删除，所以也不会锁操作的行为。