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1、磁盘IO
磁盘读写时涉及到磁盘上数据查找，地址一般由柱面号、盘面号和块号三者构成。也就是说移动臂先根据柱面号移动到指定柱面，然后根据盘面号确定盘面的磁道，最后根据块号将指定的磁道段移动到磁头下，便可开始读写。
整个过程主要有三部分时间消耗，查找时间(seek time) +等待时间(latency time)+传输时间(transmission time) 。分别表示定位柱面的耗时、将块号指定磁道段移到磁头的耗时、将数据传到内存的耗时。整个磁盘IO最耗时的地方在查找时间，所以减少查找时间能大幅提升性能。
2、LSM树原理
LSM树由两个或以上的存储结构组成，比如在论文中为了方便说明使用了最简单的两个存储结构。一个存储结构常驻内存中，称为C0 tree，具体可以是任何方便健值查找的数据结构，比如红黑树、map之类，甚至可以是跳表。另外一个存储结构常驻在硬盘中，称为C1 tree，具体结构类似B树。C1所有节点都是100%满的，节点的大小为磁盘块大小。
1）、插入步骤
大体思路是：插入一条新纪录时，首先在日志文件中插入操作日志，以便后面恢复使用，日志是以append形式插入，所以速度非常快；将新纪录的索引插入到C0中，这里在内存中完成，不涉及磁盘IO操作；当C0大小达到某一阈值时或者每隔一段时间，将C0中记录滚动合并到磁盘C1中；对于多个存储结构的情况，当C1体量越来越大就向C2合并，以此类推，一直往上合并Ck。
2）、合并步骤
1、合并过程中会使用两个块：emptying block和filling block。
2、从C1中读取未合并叶子节点，放置内存中的emptying block中。从小到大找C0中的节点，与emptying block进行合并排序，合并结果保存到filling block中，并将C0对应的节点删除。
3、不断执行第2步操作，合并排序结果不断填入filling block中，当其满了则将其追加到磁盘的新位置上，注意是追加而不是改变原来的节点。合并期间如故宫emptying block使用完了则再从C1中读取未合并的叶子节点。
4、C0和C1所有叶子节点都按以上合并完成后即完成一次合并。
3）、hbase与LSM树
数据会先写到内存中，为了防止内存数据丢失，写内存的同时需要持久化到磁盘，对应了HBase的MemStore和HLog；
MemStore中的数据达到一定的阈值之后，需要将数据刷写到磁盘，即生成HFile（也是一颗小的B+树）文件；
hbase中的minor（少量HFile小文件合并）major（一个region的所有HFile文件合并）执行compact操作，同时删除无效数据（过期及删除的数据），多棵小树在这个时机合并成大树，来增强读性能。
更深一层次的东西请参阅以下三篇文章:
https://cloud.tencent.com/developer/article/1411233(强烈推荐该篇文章'英语不好慎入)
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1613810327967900833&wfr=spider&for=pc