分布式数据库存储透析：B-TREE 和 LSM-TREE 的性能差别

作者介绍

宇文湛泉，现任金融行业核心业务系统DBA，主要涉及Oracle、DB2、Cassandra、MySQL、GoldenDB、TiDB等数据库开发工作。

一、引子

最近一两年里，每次做分布式数据库的内容分享活动时，总是会提及现在数据库的两个重要的存储结构，B-TREE和LSM-TREE。因为，我觉得作为数据库的存储根基，无论是要选型，或者是用好一个数据库，清楚这两的差别和各自特点，都特别重要。但是几乎每一次都只能提一下，哪种数据库用了哪个存储。再多就是稍微介绍LSM-TREE的写入友好。对于有些朋友，正面临二选一项目抉择时，这点信息显然是不够的。于是他们会想要知道，更多二者差异细节，以及到底哪一种适合自己的系统。可惜我总是只能遗憾讲个大概，并解释要彻底讲清楚的话，整个分享就只能光讲这个可能时间还不太够。然而，我还是觉得每次都含含糊糊的过去，未免也有点耍流氓的感觉。总得找个机会，把这里面一些有意思的内容拿出来罗列一下。适逢国庆宅家，想想也是时候把这个坑给填一填了。

当然，本文并不打算从0开始介绍LSM-TREE，那样篇幅也太冗长了。本文默认各位读者具有一点B-TREE和LSM-TREE的基础背景知识。

二、背景板-分布式关系型数据库

其实，抛开分布式数据库来纯写这两个存储引擎，似乎要更加简明一点。但是，这样的话实用性不太行。单机版LSM-TREE数据库有排名在100名左右的ROCKSDB，LEVELDB。它们被划分为KEY-VALUE类型，而且它们通常不会直接出现在我们的视野，也极少直接被使用在项目中。然而，基于LSM-TREE的分布式数据库则是非常常见的，比如这些：

甚至可能有些人，是有用分布式数据库的需求，才去学习和理解LSM-TREE的（比如说我就是先要使用CASSANDRA）。不过带上分布式的这个背景，未免多少会使得存储结构差异比对，变得不那么纯粹。因为分布式数据库嘛，总是带来了一些额外的开销。比如说数据库层面的SQL解析到分布式执行计划产生。再比如说分布式的场景下，分布式事务、全局时间戳获取等等。不过这个还是可以大致对比一下基于B树的分布式数据库情况来说明一下。但就具体到每一个数据库的话，因为各个数据库的具体实现方式各有不同，实际情况就得看某一个具体的数据库还做了些什么额外的动作，再把它附加上去。

还有关系型也算是一个重要背景。因为有些特殊项目场景、特殊的数据格式，使用某种数据库或者存储结构时快得飞起，然而却缺乏了一般通用性。其实，像REDIS和CASSANDRA这样的数据库已经非常的热门，使用范围也非常的广。但是我们在项目中使用这些数据库，也还是充当某种功能性的角色比较多，我们很难把它做成系统的主数据库。尤其是那些有历史包袱迁移而来的系统。无论如何，关系型模型，基本上还是我们见到的主要情况。

所以我准备在分布式和关系型的数据库大背景下，以最为常见的几种数据访问形态来描述一下，这样就更加具有真实的参考性价值。先摊开来数据库的主要操作都做了些什么。然后再套几个经典的案例场景进去看看。这样子的话，围绕着分布式关系型数据库来展开这两颗树的内容，也就更贴近大家现实使用这两存储结构的实际需求，起码我感觉上是如此。

在开始眼花缭乱的各种操作叙述之前，我们可以先草率的做一点假定。比如说，我们SQL的响应时长，认为是最关键的性能指标。比如说，我们认为内存中的操作比较快，对性能的影响稍微小一些。而磁盘操作比较慢，比较可能影响交易时长。再比如，异步动作，基本不怎么影响交易性能。这些假定虽然草率，但是我认为这可以使我们对一些数据库操作的性能开销，有一些更粗暴而直观的感性认知。

三、LSM-TREE之优势的写

写友好，几乎是LSM-TREE的标志性特点，那么我们就从写流程开始。先来个经典的LSM-TREE的图。

STEP 1 WAL日志写入(Write Ahead Log) 磁盘操作

这个步骤基本上各个数据库都有，有各种各样的叫法。比如说Innodb的Redo log，Cassandra 的Commit logs。但是，作用都是一样的，在数据库宕机之后，这份日志可以保证数据的恢复。而这个日志，都是以顺序写入的方式不断追加。所以，感觉上，这部分开销应该是非常的接近的。

我觉得MYSQL的BINLOG也可以放在这里提一下，从严格意义上来说，BINLOG不属于存储引擎而是属于MYSQL，它与B-TREE这个存储结构没有必然关系。功能上来看，我觉得它有点接近某些数据库的归档日志。它开销是显然有的，但是我觉得应该把这笔账算在高可用的头上去。

STEP 2 树数据结构维护

有观点说B-TREE至少要写两次，一次是写WAL日志，一次是写B-TREE本身，以此推出B-TREE写入比LSM-TREE更加慢。这个说法我觉得有些歧义的。因为LSM-TREE其实也是写两次，也是一次写WAL，一次写树。如果非要说，LSM-TREE能少一次，除非是某种LSM-TREE数据库在WAL写完即认为写入成功返回，不需要等MemTable维护好，而这就意味着这种数据库存在以提交的数据读不到的情况。

我个人觉得比较精准的说法应该是，LSM-TREE中MemTable的追加写入速度，要比B树的维护快得多。首先无论是哪种树，写树本身是个内存操作，两种结构都不需要等树结构落盘数据库才算Commit成功。数据库脏页通常都是异步进程慢慢刷出的。所以单纯的写树动作并不是关键。但是，B-TREE的写树动作，并非一个纯粹内存操作。因为只要从根节点开始，一直到数据页。B-TREE这一条路上，无论是索引页还是数据页，有任何页不在缓存里，数据库都会触发磁盘IO来读取。所以在一般的写入场景下，B树的维护就慢了，它是一个先读后写的过程。

我们可以比对一下，在Cassandra的写入步骤里面，资料上的描述，仅有ADD TO MEMTABLE这么简单来描述。首先，它体现了这条数据是顺序的追加上去的简单性。如果说还要干点啥，就只剩下一句，如果在ROW CACHES里存在，废弃存在的数据。对于LSM-TREE而言，MemTable写完，交易就应该是成功返回了。并且这些全都是内存操作。

然后我们随便来看看B树在这个阶段的维护都做了什么：

1）写Undo日志，内存操作，一般只有Undo空间不够才写盘。

2）从索引根节点开始，找到记录行应该存储的数据页，内存加磁盘操作。若为命中缓存，则可能促发多次磁盘IO。

3）可能B-TREE索引分裂，一大波内存加磁盘操作。

突然感觉有点什么不对劲对不对，首先追加写入MemTable显然是做不了约束性检查的，如果你的应用想写入重KEY回滚，那么在LSM-TREE的写入这里挡不住。那么你需要，那么它需要以另一种方式实现，比如说：读后写。那这时候的时间，其实有点近似与UPDATE的操作。

这个地方显然需要两分的来看待LSM-TREE的优势。不需要约束性检查的超大规模写入场景有没有？当然有，而且还很多。比如一个专门写入流水的数据表。在互联网特别常见的记录PV数据的表，只要有人点了某个页面，就等于一条记录。不需要约束，不需要事务。这样的场景，这样的系统，用LSM-TREE自然快得飞起。

然而，如果你的系统，几乎每个写入都要判定是不是重主键、重唯一索引的话。那么这个写入优势显然是有限的。

STEP 3 脏数据落盘 磁盘操作

由于这部分操作都是异步执行，只要机器资源没有问题的话，通常已经不太影响交易响应时间了。所以，这里的性能差别不是我想说的重点。我想说一些虚无缥缈的，想法。刚才说的这个脏页落盘异步，其实是很多数据库性能优化的一个空间。很多数据库的优化思路都在基于这一点去展开。比如说INNODB的DOUBLE-WRITE，Merge Insert Buffer等等。这些优化的核心思想都围绕着落盘可以异步，如何减少磁盘交互而展开。在看到这个地方的时候，不知道有没有隐隐约约的感受到，数据库的千差万别之中，总是存在着某些相似的地方。所以，接下来，我准备一边聊数据库的更新（UPDATE）操作，一边说一说这一条隐约的线索。

四、关于存储结构的思考

在其他枯燥的知识点对比介绍之间呢，让我们先乱入一波。

在我没有学过LSM-TREE之前，在B树还是我脑子里，唯一占统治地位的存储结构的少年时代。我一直有一个潜在的观念，即“数据库的存储结构是为数据查询服务的”。如果非要说的不那么武断，也至少是主要为查询服务的。比如说，最常见的索引吧。我们建立一个索引，损耗插入时索引维护的成本，使用额外磁盘空间。为啥？显然是为了加快查询。再比如说“聚簇”。维持数据库中数据某种维度的顺序，为啥？显然还是为了某种查询。再往比如说列存储，为了分析型SQL在计算过程中，减少无关列的读取，还是为了查询吧。这些概念没有一个是为了数据写入服务的吧。

正如上面所描述的，当我接触了LSM-TREE的存储结构之后，我有一个特别深刻而直观的印象，这个“数据库的存储结构是为数据写入服务的”。它和B树有根源性的不同，B树的存储结构，处处损耗写入的性能来提高查询性能。而LSM-TREE在提高写入性能，并且可能在某些时候损耗了读取的性能。

容我大胆的在这里丢一个问题和一个猜想。

问题：为什么数据库的发展历史中，是先有B树而后有LSM树？只是偶然的巧合吗？

猜想：在古老的数据库使用场景时，绝大部分数据产生的是比较慢的，这些数据变化也比较慢，但是他们反反复复的被使用和读取。于是，数据库使用了B树的存储结构。后来，随着时间的变迁。有些新兴的应用场景数据产生的速度，大幅度的加快了，数据的更新速度也加快了。甚至于出现了超大量的数据产生，但是这些数据快速的产生出来，但是被反复读取的使用的次数大幅度减少了，于是LSM树出现了。

为什么要写这个猜测？因为，如果我的猜想是对的，那么就是时候反问一句，你的数据库系统哪一种？你系统的数据是相对稳定的还是快速膨胀的？你系统的数据是反复读取吗？那么你感觉它更适合哪种存储引擎呢？

先别感觉豁然开朗，故事当然没有这么简单，选择也当然没有这么容易。注意，我描述LSM-TREE用的词汇是“可能”在某些时候损耗了读取性能。这个地方有破绽的点起码有两条。第一，既然是可能，那有没有什么情况没有损耗。那就变成，用LSM-TREE我的系统可能写入变快了，读取没变慢。第二个大破绽是，这个损耗没有量化。不同的系统对于损耗的容忍程度天差地别。有的项目一个交易慢几毫秒都会被人盯着追杀，而有的场景SQL语句跑个几秒几十秒都不叫事。

所以，要做出更准确的选择，我们还需要把自己系统的实际情况往里带入并量化差异。最佳的选择当然是实测。因为它优势的地方你的系统不一定优势，它劣势的地方你的系统也不一定就劣势，就是这么神奇。

五、写流程的衍生-更新动作

回到前面介绍写流程的主线上来。数据库的增删改查，并称数据库的四大操作。但是我觉得把UPDATE当作是写流程的某种衍生是合适的。我们前面讲了，在B树数据写入维护B树的过程，其实是一个先读后写的过程。如果我们把INSERT一条记录，看成是要更新这条记录所在的数据页的内容。假设空间够用，也没有分裂等等，那INSERT和UPDATE动作可不就是一个流程吗？

另一方面，你会发现我在描述LSM-TREE写优的反例竟然用的是约束性检查，而并没有用UPDATE操作来反例读后写。因为纯粹的LSM-TREE的UPDATE更加是一个纯纯的INSERT动作，不存在半点读后写。来看一下引用于2020年VLDB论文《LSM-based Storage Techniques:A survey》中的描述和图。

“通常，索引结构可以选择两种策略之一种来处理更新，即就地（in-place）更新和非就地（即异位，out-of-place）更新。就地更新结构，如B+树，直接覆盖旧记录来存储新更新。例如，在图1a中，为了将key k1的值从v1更新到v4，索引条目(k1, v1)被直接修改以应用该更新。这些结构通常是读优化的，因为只存储每个记录的最新版本。然而，这种设计牺牲了写性能，因为更新会导致随机I/O。此外，索引页可以被更新和删除所分割，从而减少空间利用率。

相反，异位（out-of-place）的更新结构，例如LSM-tree总是将更新存储到新的位置，而不是覆盖旧的条目。例如在图1b中，更新(k1, v4)被存储到一个新的位置，而不是直接更新旧的条目(k1, v1)。这种设计提高了写性能，因为它可以利用顺序I/O来处理写。它还可以通过不覆盖旧数据来简化恢复过程。然而，这种设计的主要问题是牺牲了读取性能，因为记录可能存储在多个位置中的任何一个。此外，这些结构通常需要一个独立的数据重组过程，以不断提高存储和查询效率。顺序的、异位的更新并不是新的想法；自20世纪70年代以来，它已成功地应用于数据库系统。”

可以看出LSM-TREE的异位（OUT-OF-PLACE）更新结构，压根就不是读后写，它就是一个INSERT动作。那这样子来看，是不是感觉把更新动作当作是一个写流程的衍生物，无论是对于B-TREE而言，还是LSM-TREE而言，基本上是没有什么违和感的。

然而，在这一堆反反复复的文字中，你可能已经建立起一个LSM-TREE读取性能被牺牲的概念，并且可能认为读取性能不佳，可能会是阻碍你的系统选取LSM-TREE的重要障碍。因为，哪怕你就是简简单单的看最前面那个彩图，也能知道，你的一条记录可能要读好几个文件才能得到，从而质疑它的读取性能。

如果你内心敏感，你也许能从我举得例子中察觉到另一朵重要的乌云。这个乌云是资源的冲突。LSM-TREE的写优势根源是，用追加写取代读后写。如果，你的系统有任何主要的场景，避免不掉读后写。那这个优势的根基便被动摇了。约束性检查，是最容易想到的场景之一，因为不读，就不能确定能不能写。继而，我们很容易的想到另一个重要更新场景，悲观锁和事务。为啥？长期的B-TREE经验告诉我们，SELECT FOR UPDATE，得先SELECT才能上锁FOR UPDATE。那不然我异位INSERT的时候，我去哪检查这条记录有没有锁呢？我怎么确定我INSERT的时候，别人不能INSERT呢？那这一部分内容，我们放在后面的章节里再去展开。先把基本的动作来看完。

六、B-TREE之优势的读

再看一下这个图

数据读取，数据库通常视为最最主要的能力。就像我前面说的，有一段时间我都一直觉得，数据如何写，如何摆放最终都是为了读起来方便。从图上看的感觉总是直观的，前面提到了，很多人眼看着LSM-TREE那张图读取动作出现了5条读取线，得出了LSM-TREE读取性能不行的结论（很显然，我初看这张图，也是这么认为的）。当然，读多次，性能是不是受损，那肯定是受损的。损得大不大？那就不好说了。

在来来回回看这张图之后，我不再紧盯那五根线，而是开始细细的观察Level 1开始往下的这些SSTABLE文件。这些文件由异步的Compaction操作产生。这个动作有很多文档都把它翻译成数据压缩，我觉得这很容易和数据库的DATA COMPRESS概念混淆。我更喜欢把它译为数据整理。我们看看它做了什么，去重多版本数据、删除多余的老数据、数据按KEY排序。没错，它竟然是排序的。如果说SSTABLE的文件头里面，标上了起止的KEY，它像不像一个小小的B树呢？还记得我在前面说那个隐隐约约的线索吗？数据库总是把一些异步操作，作为一些优化的空间。LSM-TREE的Compaction就绝不是仅仅为了防止数据量不断增长而设计的清理机制。它的存在还有更重要的意义。LSM-TREE其实并没有自暴自弃的在优化写入的时候就放弃查询。其实它遵循了我们之前那个现索，数据库在异步的流程中，暗暗的优化数据查询时的速度。

我们来接着填一下前面的坑。如果说，相比B树而言，LSM-TREE的读取总是很慢的。是不是数据相对稳定的系统就不能选LSM-TREE吗？如果，我们的数据一次INSERT之后，就没不动了，那会是什么情况？我们来细细的推敲一下，首先必然的，LSM-TREE写优势用不上不对，因为你就不怎么写嘛？但是读的真的就慢吗？我们来看看，首先，我们在内存里找到了这条记录，CACHE命中了，或者MEMTABLE里有最新的数据，都没有磁盘IO，那妥妥的快。假设没命中，那么只做个一次INSERT的记录，可能出现几层的几个SSTABLE里面？好像只有一个吧。当然，这里会有一个疑惑，就是我没读这个SSTABLE，我怎么知道里面有没有这条记录？在我印象中，通常SSTABLE的数据文件，通常都要配一个BLOOM过滤器，来告诉你这条KEY它有没有来解决这件事情。诶，这时候，再来整理整理感觉，是不是上面那两根内存里的线，还挺快的。下面指到磁盘上的三根线，好像也没有三根线也就只有一根，剩下这一根，感觉还和B-TREE有那么一点点的像，搞不好在这一个SSTABLE里面，拿得还比B-TREE快。

好啦，这个例子其实有点过，我并不是要证明LSM-TREE的读取性能要比B-TREE好，这是不可能的。我只是想再提醒前面那个观点，它优势的地方你的系统不一定优势，它劣势的地方你的系统也不一定就劣势，就是这么神奇。比如我还常常被问到类似的问题，我的系统以更新为主，SSTABLE的线特别多是不是不能选LSM-TREE？那也不一定啊，如果你平时查都不查，那读取有一百根线对你的系统性能又有什么影响呢？那我的系统又改得多又查得多，又不是以写入为主呢？对的，它不适合，因为SSTABLE的读取线很多，而且它的写优势又发挥不出来。所以无论如何，你还是得把自己系统的场景往里面带一带，不要凭看图的直觉。

LSM-TREE的读取性能或许确实的受损的。但是显而易见的是，对于很多时候，这种受损是可以通过各种各样的手段优化、缓解。使得这种受损处于可接受的范围，不然LSM-TREE是怎么越来越火的呢？对吧。

而B树的读取方面，我觉得这里就不太需要再展开来讨论了，因为前面在说明它写的时候，其实也是要先完成读取流程的，再者B树大家也相对而言比较熟悉。

七、资源的冲突-数据锁

接下来，是时候来讲一讲这一朵乌云了。资源冲突问题，一直以来都在数据库的重要困难点附近出没。而且，冲突问题又和分布式的问题互相之间有一些纠缠。举个例子，在数据库单机架构往SHARE DISK的架构演变过程中，它就一度成为了很多数据库厂商搞不定的难点。比如，我在集群中的某一个数据库实例上，上锁并修改了数据。这个锁和修改信息，就需要立刻在内存中，直接通讯给其他的数据库实例。最后比较成熟的方案只有几个少数像ORACLE 的RAC，DB2的DATA SHARING这样的能够解决。这个例子特别清楚的能体现，资源冲突处理，要么要集中处理，要么需要特别靠谱的互相通信，这个通讯在分布式水平扩展的情况下会有所放大。所以，有一些SHARE NOTHING的数据库产品，会选择在数据存储节点，来集中处理数据的上锁问题。

对于基于LSM-TREE的数据库产品而言，有的产品选择不支持锁和事务，有的选择通过其它巧妙的手段来解决。而我们还是可以显著的看到，B-TREE结构中，上锁与不上锁，也许只是内存里面一个记录标志位的修改差别，上锁与不上锁的性能差别似乎并不是很大。但是LSM-TREE结构的数据库里，似乎很有必要把上锁流程的开销拿出来额外关注一下。因为如果数据库做的是一般性先读后写，那么写优势没了。如果是别的冲突处理机制，那这部分显然属于额外开销。

为什么不支持，竟然也可以算一个出路，我们可以往回退一步。资源冲突问题的源头是并行的处理。而在冲突的资源点上，我们需要转并行为串行，其实大致上我觉得可以分开成两个问题来看，第一个解决时序问题，就是我们认为后面的更新才是对的，第二个是解决并发过程中更新丢失和脏读问题。像CASSANDRA这样的数据，用时间戳来解决时序问题，即改更新为追加，并在数据读取合并时，以最新时间戳的数据为准。再利用时间戳来实现多版本的读取。算是解决半个资源冲突的本源问题。所以对没有第二部分问题的系统，这的确也是一个解决方案。

另外半个问题，就比较棘手，比如说钱的转入转出模型，有的转入有的转出，若钱不够就不能够转出。

我们来看一个我觉得比较优秀的基于LSM-TREE存储结构的 Percolator模型的实现方案。比A有10块钱，B有2块钱，A向B转7块钱。

首先，使用三个列簇（COLUMN FAILY）来存三样东西，一个是数据本身，一个是锁信息，一个是写入的版本。要有一个时间戳和一个版本号来解决时序问题，那么在PREWRITE阶段，数据库除了写入数据之外，还要写入LOCK信息。最后再提交阶段，把LOCK信息干掉，再写一个版本信息。

作为读后写替代，那么这种方案下的冲突解决能不能比B树的维护代价更小一点。我们先看看，在理想LSM-TREE的UPDATE只有一个追加写 MEMTABLE的操作上，又附加了什么。首先，我们看A记录，一共写了 三次，最后COMMIT结束之后，还需要把锁信息干掉。草算一算，好像时间翻了四倍。再细细的看一下，写数据和写版本看起来应该是可以追加写的。但是，这个锁信息可不就是一个妥妥的读后写吗？因为对一条记录上锁之前，起码得看看前面有没有锁吧。但是感觉上，这个锁的CF应该不大，应该基本上都是内存操作。

我们来细细推敲一下。普通更新的话，把A从版本5的10改为版本7的3。追加写数据，追加写版本，两次内存操作。检查读一次锁，如果没锁，写一次锁，先算他是内存操作。如果在B树上，一般随机转账命中概率不大，把A读起来，那么有一波磁盘IO，再加同样的内存上锁放锁，感觉还是B树不一定快。为啥，因为同样是读后写，这个锁CF信息的读后写很可能是内存里没有磁盘操作的。而B树的读后写，那基本上磁盘IO跑不了的。在这样的情况下，其实LSM基本上不落下风的。

但是，程序可不一定是这么写的。比如说，悲观锁。我相信很多时候，你很难把上面这个场景的SQL写成，UPDATE TABLE SET YUAN=YUAN-7 WHERE KEY=A吧。比较常见的写法不应该是，SELECT YUAN FROM TABLE WHERE KEY=A FOR UPDATE。然后IF YUAN>=7 YUAN_NEW=YUAN-7。再然后UPDATE TABLE SET YUAN=YUAN_NEW WHERE KEY=A。

这中间出现了什么变化，响应时间对比其实从单一的UPDATE对比变成了两个SQL符合在一起的形态对比。首先，由于SELECT FOR UPDATE这个动作出现，磁盘读变成了一个跑不掉的步骤。B树上，记录会在SELECT FOR UPDATE的时候就被IO到内存里面来。这时候，你再看B树的UPDATE，那就纯粹是个内存操作，那应该不会比写三个CF慢的。上锁放锁的内存动作，我们姑且认为二者差不多，那这个场景就变成纯粹的比读取。而且，考虑的有冲突和并发，表示这是一个频繁变更数据的情况，那么我会猜测LSM-TREE读取的SSTABLE的线比较多，最终直接成为影响系统性能的重要因素。

再稍微说一下分布式的叠加，如果A和B存在不同的节点里。B中的副锁还要再跨网络去访问A节点的主锁有没有释放。感觉也是有一些跟硬件相关的开销在里面。但应该不是重点，因为类比我们前面说的，RAC各实例间也有基于网络的锁信息交互开销。

八、高可用附加

其实这个内容，跟存储引擎的联系有限，但是前面写入的时候提到了BINLOG。MYSQL的BINLOG承担了主备机同步的桥梁作用，但它对于很多重要系统来说都是必开的。最关键的是，再RPO=0的前提下，BINLOG的远程落盘，是COMMIT成功的必要条件。它的开销对性能影响是必然的，写BINLOG也几乎写流程中的一部分。不过我觉得它还是可以剥离出来看，因为它本质并不是WAL日志。如果一定要对标的话，我觉得它类似于RAFT LOG的写入，这两个东西都是围绕着高可用和多节点数据复制展开的。对于写入的性能开销增加，似乎也是差不多的。

九、结尾

终于把这个坑稍微填了一填，感觉说了好多，又感觉好多内容没有说。想必以我的认知力，也并没有能力把所有的内容说的很全。基本上把实践中，遇到过、顾虑过的一些我觉得的关键点整理了一下吧，也算可以给需要的朋友提供个参考。另外，从文中想必也能看得出来，有些内容基本我全凭猜测，未必准确，也期待有大佬看到并帮我指出其中的错漏。

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