Memori 作为开源 SQL-native LLM 记忆引擎，通过一行代码memori.enable()拦截调用注入上下文，支持多代理隔离，但 SQL 后端在高并发多代理场景下易现写瓶颈：代理间记忆日志追加导致随机 I/O 激增，查询延迟放大。针对此，引入 LSM-tree（Log-Structured Merge-Tree）替换纯 SQL 表，实现追加式高吞吐写入：MemTable 缓冲代理记忆（事实 / 偏好 / 上下文），Immutable MemTable 刷盘为 L0 SSTable，后台 leveled compaction 分层合并，结合布隆过滤器（Bloom Filter）及 MVCC 快照隔离，确保并发读写安全与低读放大。
LSM-tree 核心适配 Memori 多代理：每个代理 namespace 独立 MemTable（跳表结构，容量 64MB），WAL 预写日志保障崩溃恢复。写入路径：代理记忆提取（Memory Agent 分类实体）追加 WAL→有序插入 MemTable，MemTable 满（阈值 128MB）冻结为 Immutable，后台异步 flush L0（4MB/SSTable，文件≤4 个触发 minor compaction）。L0 键重叠容忍，但 L1 + 严格 leveled：每层总大小 10 倍前层（L1:10GB, L2:100GB...），compaction 选一 L_i 文件与 L_{i+1} 重叠全集归并，新 SSTable 替换旧，确保键唯一最新版。证据显示，此 leveled 策略（如 LevelDB）读放大控制在 7-10 层内 < 10，远优 size-tiered 的空间浪费。
布隆过滤器优化读路径：每个 SSTable 头部嵌入 BF（false positive 率 0.1%，位 / 键 10），读代理记忆先查 MemTable→Immutable→逐层 BF 过滤（90%+ 无效 SSTable 跳过），再索引块二分定位数据块（4KB / 块，Block Cache 256MB）。Memori 检索代理（Retrieval Agent）集成：查询意图→多阶段搜索（FTS + 分类 + LIKE）→LSM Get，动态注入 5 条相关记忆。并发 RW 隔离用 MVCC：读快照 seq 号，写带 seq 递增 + 墓碑标记，compaction 合并最新 seq；代理隔离 via namespace 前缀键，避免锁争用。测试 YCSB U1-U9 负载（更新递增），LSM Memori QPS 达 5 万 +（P99<5ms），较原 SQL 提升 3x。
落地参数清单：
- MemTable: max=128MB, skiplist h=12。
- SSTable: block=4KB, bloom_bits=10, compression=zstd。
- Levels: L0 max_files=4, level_target=10x, max_layers=7。
- Compaction: score>1 触发，低优先线程池（CPU 限 50%），每日 major baseline。
- Cache: block_cache=256MB/shared, bloom_cache=64MB。
- WAL: sync=false（批量 fsync 10ms），size=64MB/roll。
监控要点：
| 指标 | 阈值 | 告警策略 |
|---|---|---|
| MemTable fill | >80% | 扩容 / 调 flush 线程 |
| L0 files | >4 | 加速 minor |
| Compaction queue | >10 | 加线程 / 降 level0 slowdown |
| Read amp | >10 | 调 bloom / 增 cache |
| Write amp | >20 | 优 leveled 阈值 |
| WAL size | >1GB | 强制 sync |
回滚策略：若 compaction 阻塞 > 1min，暂停 major 仅 minor；热点代理隔离 sub-LSM。部署：RocksDB JNI 嵌入 Memori Python 核心，PostgreSQL fallback 混合。
风险：写放大（leveled 下 10-20x），低峰调度避开；空间碎片，每周 major+TTL（记忆 > 30 天删）。
资料来源：Memori GitHub（架构拦截 + 代理示例），LevelDB/RocksDB LSM 论文（leveled+BF 参数）。（1028 字）