Log Manager
Btree系列的存储引擎的数据都是UpdateinPlace的，那么整个库的变更只有一个入口，就是用户的增删改；而RocksDB是AppendOnly的，磁盘数据组织成若干个 Static Sorted Table；虽然Sst中的数据不会改变，但是会有后台任务对Sst构成的LSM-tree进行修正，确保一个良好的形态；因此，RocksDB的Log Manager需要对两类信息进行记录：
- ***.LOG：kv pair的Write Ahead Log。
- MANIFEST：sstfile的快照——VERSION的变更，记录的是Background JOB对sst的变更。
说Btree类的存储引擎的数据只有一个变更入口也不太准确，PostgreSQL后台的Vacuum、MySQL后台的Purge等任务同样需要整理Page中的数据；不过这类存储引擎通常使用的事Physilogical的Redolog，虽然page会被修整，但是某条Key对应的Btree中的逻辑位置在写入的那一刻就确定了，比如PostgreSQL的ctid。
WAL
RocksDB的写入是组织成一个个的WriteBatch，WAL的构成也很简单，就是直接当WriteBatch放进去；不过在物理上也会划分成若干个kBlockSize，那么一个Batch在写入到WAL中，可能会切分为多个LogRecord；Block可能会包含多个LogRecord，LogRecord不能跨多个Block，但是WriteBatch可能会跨多个Block，不过不会跨LOG存储。
再回顾一下，为什么会需要WAL呢？在传统的Btree的存储引擎中，一般会有一个BufferManager；对于Buffer中的数据的持久性就是通过WAL保证的。而在RocksDB中，刚接触的时候会将BlockCache与PG/MySQL中的BufferPool对应上，但是其实不是；而在这里应该是MemTable，即RocksDB中的WriteBufferManager；BlockCache是ReadCache。
想想Btree中如何通过Checkpoint等机制来联动WAL与BufferPool，RocksDB同样是将WAL与MemTable联动的；即，每当内存数据(memtable)刷新到磁盘之后，都会新建一个WAL，见SwitchMemtable。
MANIFEST
MANIFEST同样是需要有序的更新的，和WAL不同的是，更新MANIFEST的对象的BackgroundJob；这里涉及的主要结构如下图：
而MANIFEST日志的记录就是这些JOB对LSM-tree的变更——VersionEdit；通过LogAndApply排队写入到MANIFEST中。
一个CF一个Tree，Job一般是以CF为单位的；但是对于AtomicFlush这个特例来说，生成对多个CF的VersionEdit；不过，其实也是分别对多个CF发起FlushJob，然后最后收集到一起再Install。
Group Commit
WAL和MANIFEST都是RocksDB的log；虽然记得是不同维度的东西，但是在存储引擎中，日志是必须串行写入的；
相似地， 为了提高吞吐，RocksDB的WAL/MANIFEST也有类似Group Commit的机制；在WAL中，就是将不同的前台请求的WriteBatch进行合并写；在MANIFEST中，则是将多个后台任务的VersionEdit进行合并写。这样提高了整体的写吞吐。
Question1：在
WriteToWAL中，WAL按理说是顺序写的，每次只需要刷最后一个log就行了，为啥这里要foreach呢？会存在一个GroupWrite对应多个Log的情况吗？存在。在并发写过过程中，在写之前，通过PreprocessWrite处理各种需要切WAL，切MemTable的情况后，取最新的一个log进行写入，那么在实际GroupCommit的时候，会存在多个log。
前台请求通过WriteImpl写入，通过WriteThread结构实现的GroupCommit；由于前台的写会先写WAL，后写MemTable，两个阶段分别做的GroupCommit；
前台请求GroupCommit具体方式就是：在DB全局维护一个write_thread_变量，其中管理了各个GroupCommit点：newest_writer_和newest_memtable_writer_（每个GroupCommit点其实就是一个lock-free的double-linkedlist）；在WriteImpl中，创建局部变量WriteThread::Writer，不断将自己挂在对应的GroupCommit点上(LinkOne)，如果发现自己是Leader就负责当前list上的Writer的工作；值得注意的是，Leader收集当前Writer的同时，后续的Writer还会接着加到list上，在当前Leader退出的时候，即ExitAsBatchGroupLeader，找到list中的下一个Leader并设置其状态。
后台任务GroupCommit的具体方式是：由于这些Job修改的都是全局元信息，会获取db_mutex，进行互斥（比如，FlushJob在一开始的时候就需要加锁，CompactionJob则是在Install的时候加锁）；等到LogAndApply的时候，首先将自己挂在全局的 manifest_writers_队列中，只有当自己是front（即Leader）的时候才会继续执行；在执行PreocessManifestWrites的时候，会收集当前队列中的VersionEdit，组成batch_edits；由于这期间都是加锁的，manifest_writers_的变更是安全的，只有在真正写文件的时候才会放锁。放锁后，这时后续的Job就可以继续追加到队列中，等待下次收割。
总结一下，RocksDB作为一个经典的LSM-tree结构的事务型存储引擎，比起传统的Btree，在LogManager的组成上有一些不同；但是原理上类似，并且优化思路也是和相似的。