LSM树（Log-Structured Merge Tree）是一种存储结构，被广泛应用于许多NoSQL数据库，如HBase、LevelDB和RocksDB。LSM树的核心思想是通过顺序写来提高写性能，同时通过分层的设计来稍微降低读性能，从而实现高性能的写入操作。

LSM树由以下三个重要组成部分构成：

1. MemTable（内存表）：MemTable是存储在内存中的数据结构，用于保存最近更新的数据。它按照键（Key）有序地组织数据。不同的LSM树实现可能使用不同的数据结构来保证内存中键的有序性，例如HBase使用跳跃表（Skip List）。由于数据存储在内存中，因此需要通过预写式日志（Write-ahead Logging，WAL）来保证数据的可靠性[1]。

2. Immutable MemTable（不可变内存表）：当MemTable达到一定大小后，会转化为Immutable MemTable。Immutable MemTable是将MemTable转换为SSTable（Sorted String Table）的一种中间状态。在转存过程中，不会阻塞数据更新操作[1]。

3. SSTable（有序键值对表）：SSTable是存储在磁盘中的数据结构，包含有序的键值对。为了加快SSTable的读取速度，可以通过建立键的索引和使用布隆过滤器来加速键的查找。LSM树将所有的数据操作记录保存在内存中，当操作记录达到一定数量后，批量顺序写入磁盘。与B+树不同，LSM树的数据更新是以日志的形式进行的，每次数据更新都是追加一条更新记录。这样的设计可以实现顺序写入，只需将Immutable MemTable顺序写入持久化存储即可，而无需修改之前的SSTable中的键，从而保证了顺序写入的性能。因此，当MemTable达到一定大小并转存为SSTable后，不同的SSTable中可能存在相同键的记录，而最新的记录才是准确的[1]。

LSM树的设计虽然大大提高了写性能，但也带来了一些问题：

1. 冗余存储：对于同一个键，除了最新的记录外，其他记录都是冗余的且无用的，但仍然占用存储空间。因此，需要进行Compact操作来清除冗余记录[1]。

2. 读放大：在LSM树中进行数据查找时，需要从最新的SSTable开始逆向查询，直到找到目标键的记录。在最坏情况下，需要查询所有的SSTable。为了优化查找速度，可以使用索引和布隆过滤器[1]。

下面介绍两种常见的LSM树的Compact策略：

Redis的SDS（Simple Dynamic String）是Redis中使用最多的基础数据结构之一。它具有以下特色：

1. 动态扩展内存：SDS可以动态地扩展内存，允许字符串的内容进行修改和追加。这与其他语言中的字符串类型不同，它们通常分为可变和不可变两种类型。

2. 二进制安全：SDS可以存储任意二进制数据，而不仅仅是可打印字符。它是二进制安全的，意味着它可以存储任意字节的数据，而不会因为特殊字符而导致数据损坏。

3. 与传统C语言字符串兼容：SDS与传统的C语言字符串类型兼容，可以在需要传入C语言字符串的地方使用SDS。它的类型定义与C语言字符串相同，都是char*类型。

RUM猜想是一个存储结构开销模型，它考虑了读取（Read）、更新（Update）和内存（Memory）三个因素的开销。根据RUM猜想，当优化其中两项开销时，第三项开销不可避免地会恶化，并且在优化过程中只能以牺牲其中一项为代价[1]。

具体来说，RUM猜想指出，在设计存储引擎时，如果我们设定了两项开销的上限，那么第三项开销将会有一个下限，无法进一步减少[3]。这意味着在优化存储引擎时，我们需要在读取、更新和内存开销之间进行权衡和取舍。

Go语言的init函数是一个特殊的函数

1. init函数在每个包完成初始化后自动执行，并且执行优先级比main函数高。
2. 每个包可以有多个init函数，它们按照定义的顺序依次执行。
3. 同一个包中不同文件的init函数执行顺序是按照文件名字符串比较的顺序执行。
4. 不同包的init函数执行顺序是按照包导入的依赖关系决定的，先执行被依赖的包的init函数，最后执行main函数。
5. init函数不能被其他函数调用，它会在main函数执行之前自动被调用。

Tomcat中的Listener机制允许我们在Servlet Context生命周期中的特定时间点执行自定义代码。

Tomcat支持以下几种类型的Listener:

1. ServletContextListener

装配在ServletContext级别。在web应用启动和关闭时触发。