reids 的 RDB 和 AOF 

      RDB，以某个时间点为切面，将这个时候内存中的数据写入到磁盘。

      AOF ，将所有内存中的改动记录在AOF日志里，要恢复的时候，依次按操作恢复。当AOF过大时，还会进行重写，把重复的操作合并。

mongodb(类似于redis aof) 
mongodb与MySQL不同，mysql的每一次更新操作都会直接写入硬盘，但是mongo不会，做为内存型数据库，数据操作会先写入内存，然后再会持久化到硬盘中去。
mongodb在启动时，专门初始化一个线程不断循环，用于在一定时间周期内来从defer队列中获取要持久化的数据并写入到磁盘的journal(日志)和mongofile(数据)处。

hbase
hbase采用的LSM思想(Log-Structured Merge-Tree)。

 B+树

根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。

叶子节点里每个键值都指向真正的数据块（如Oracle里的RowID），每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围查询时，叶子节点间可以直接跳转，从而避免再去回溯至枝和跟节点。

B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO，随着新数据的插入，叶子节点会慢慢分裂，逻辑上连续的叶子节点在物理上往往不连续，甚至分离的很远，但做范围查询时，会产生大量读随机IO。

对于大量的随机写也一样，举一个插入key跨度很大的例子，如7->1000->3->2000 ... 新插入的数据存储在磁盘上相隔很远，会产生大量的随机写IO.

从上面可以看出，低下的磁盘寻道速度严重影响性能（近些年来，磁盘寻道速度的发展几乎处于停滞的状态）。

2 LSM树

为了克服B+树的弱点，HBase引入了LSM树的概念，即Log-Structured Merge-Trees。

为了更好的说明LSM树的原理，下面举个比较极端的例子：

现在假设有1000个节点的随机key，对于磁盘来说，肯定是把这1000个节点顺序写入磁盘最快，但是这样一来，读就悲剧了，因为key在磁盘中完全无序，每次读取都要全扫描；

那么，为了让读性能尽量高，数据在磁盘中必须得有序，这就是B+树的原理，但是写就悲剧了，因为会产生大量的随机IO，磁盘寻道速度跟不上。

LSM树本质上就是在读写之间取得平衡，和B+树相比，它牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。

它的原理是把一颗大树拆分成N棵小树， 它首先写入到内存中（内存没有寻道速度的问题，随机写的性能得到大幅提升），在内存中构建一颗有序小树，随着小树越来越大，内存的小树会flush到磁盘上。当读时，由于不知道数据在哪棵小树上，因此必须遍历所有的小树，但在每颗小树内部数据是有序的。所以LSM树读是比较慢的。

以上就是LSM树最本质的原理，有了原理，再看具体的技术就很简单了。

1）首先说说为什么要有WAL（Write Ahead Log），很简单，因为数据是先写到内存中，如果断电，内存中的数据会丢失，因此为了保护内存中的数据，需要在磁盘上先记录logfile，当内存中的数据flush到磁盘上时，就可以抛弃相应的Logfile。

2）什么是memstore, storefile？很简单，上面说过，LSM树就是一堆小树，在内存中的小树即memstore，每次flush，内存中的memstore变成磁盘上一个新的storefile。

3）为什么会有compact？很简单，随着小树越来越多，读的性能会越来越差，因此需要在适当的时候，对磁盘中的小树进行merge，多棵小树变成一颗大树。提高读的性能。

数据库持久化比较