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）