本文澄清了LSM-tree compaction的三个常见误解：tiering写放大约为层数L而非T·L；Monkey是给小层更多Bloom filter位；RocksDB universal默认参数下写放大可达30.15，高于leveled的14.40。文章用四原语框架分析leveling、tiering、lazy leveling的代价差异，结合RocksDB 9.7.4源码讲解触发、粒度与文件选择，并实测各策略的写、读、空间放大，结论是没有普适最优策略。
作者Gajanan Rajput与《Solo Leveling》中Sung Jinwoo的奋斗经历产生共鸣，分享了从零到英雄的成长旅程，强调了面对挑战时的坚持与勇气。
Eric Evans, a number of years ago, wrote a book on “Domain Driven Design”. Around the same time, Martin Fowler coined the “Rich Domain Model” pattern. Ever since then, people have been going...
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