关于LevelDB的资料网上还是比较丰富的,如果你尚未听说过LevelDB,那请稍微预习一下,因为RocksDB实际上是在LevelDB之上做的改进.本文主要侧重在架构上对RocksDB对LevelDB改进的地方做个简单介绍并添加一些个人的看法,更详细的信息读者可参考其官网:http://rocksdb.org/ RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的,所以在用法上与LevelDB非常的相似.如下,就是简单的把原来Leveldb信息替换为Rocksdb,从继承的角度看,Roc

前面学习了一下rocksdb,这个db是对leveldb的一个改进,是基于leveldb1.5的版本上的改进,而且leveldb1.5以后也在不断的优化,下面从写入性能对两者进行对比. 前言 比较的leveldb的版本是1.18,rocksdb的版本是3.10.1. 在比较的时候需要将leveldb和rocksdb的参数调成一样的,本文的参数为, memtable 4M,最多2个memtable level0_slowdown_writes_trigger=8,level0_stop_write

将rocksdb配置成leveldb 1.配置方法 配置方式有三种: 第一种适合进行性能测试对比:是以参数形式在运行db_bench或ycsb-c的时候以参数形式将rocksdb将其配置成leveldb. 第二种属于一劳永逸模式,但改回来麻烦:是改动rocksdb的options.h文件的默认参数,以后直接运行就行.这种方式在改之前记得做好备份. 第三种适用于自己写的程序:在函数中新建Options对象,然后使用rocksdb本身提供的函数或直接对属性进行设置,例如: Options optio

了解 Redis 的同学都知道它是一个纯内存的数据库,凭借优秀的并发和易用性打下了互联网项的半壁江山.Redis 之所以高性能是因为它的纯内存访问特性,而这也成了它致命的弱点 —— 内存的成本太高.所以在绝大多数场合,它比较适合用来做缓存,长期不被访问的冷数据被淘汰掉,只有热的数据缓存在内存中,这样就不会浪费太多昂贵的内存空间. 但是 Redis 的诱惑太大了,用它来做持久存储使用起来太方便了.要是内存的价格低廉,真恨不得把所有的数据都堆到 Redis 中,但是技术的选择总是要考虑到现实世界的成

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57b58022433221be01499480 作者:张三华 前言 随着微信iOS客户端业务的增长,在数据库上遇到的性能瓶颈也逐渐凸显.在微信的卡顿监控系统上,数据库相关的卡顿不断上升.而在用户侧也逐渐能感知到这种卡顿,尤其是有大量群聊.联系人和消息收发的重度用户. 我们在对SQLite进行优化的过程中发现,靠单纯地修改SQLite的参数配置,已经不能彻底解决问题.因此从6.3

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208931479&idx=1&sn=1dc6ea4fa28a3fb527a6204a9a5c23b1&key=c76941211a49ab5849fe180925fd9816350457f931e54a80feca07c081bffea5828ae0bbb2b1f7be41501db7dea48977&ascene=0&uin=Mjk1ODMy

继续上篇,上篇里忘记了也很重要的前端部分,今天的网站基本上是以一个启示页,然后少量的整页切换,大量的浏览器后台调用web服务局部.动态更新页面显示状态这种方式在运作的,从若干年前简单的ajax流行起来,后台是基于xml的web服务,到今天主流的web服务是基于所谓rest架构的json为载体的web服务,其实我个人觉得rest和过去xml的soap相比并没有本质级别的改变,反倒是今天的浏览器内运作的前端框架有更大的改变. 我个人不是擅长前端的开发人员也不热衷于前端内容,所以为了帮助团队的前端,我

我最近一直在找适合将来用于公司大型bs,b2b b2c的基础架构. 实际情况是要建立一个bs架构b2b.b2c的网站,当然还包括wap站点.手机app站点. 一.现有公司技术人员现状: 1.熟悉asp.net页面级开发.页面级处理的后端人员. 基本特点:掌握小型单站.单页的相关开发技术. 技术熟练度为:asp.net原理基础.asp.net webform控件中等.jquery基础.js初步到基础.sql基础到中等. 面对大型站点可能存在的弊端: a.不熟悉大型环境的架构: b.对站点.页面在大

[编者按]TiDB 是国内 PingCAP 团队开发的一个分布式 SQL 数据库.其灵感来自于 Google 的 F1,TiDB 支持包括传统 RDBMS 和 NoSQL 的特性.在国内 ITOM 管理平台 OneAPM 举办的技术公开课中,TiDB 的高级工程师刘奇从 HBase 特性.TiDB 的优势和系统架构等方面进行了详细阐述.以下为演讲整理: HBase 简介 众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2

WCDB背景 自己初次见到WCDB是微信开发团队公众号在今年五月份推送的一篇文章中(开发者团队的微信号上面图片中有,值得大家关注一下),那时候就说在筹备着WCDB的开源,觉得很是新奇,在两个多月前WCDB开源了!自己是最近才有时间看的WCDB,总结一下自己的理解和学习的东西,WCDB是微信团队开源的支持Android,也支持iOS,那当然也是会支持macOS的一个移动端数据库框架,FMDB估计做iOS的99.99%的都知道,就像Android开发中使用LitePal一样,都是在SQLite的基础

概述 redis3.2发布rc版本已经有一段时间了,估计RedisConf 2016左右,3.2版本就能release了.3.2版本中增加的最大功能就是对GEO(地理位置)的支持.说起redis的GEO特性,最大的贡献还是咱们中国人.redis作者在对3.2引进新特性的博客中介绍了为什么支持GEO.GEO hashing的api是在Ardb实现的,Ardb是github用户yinqiwen实现的基于redis协议实现的nosql系统,Ardb支持除了redis.还有LevelDB.RocksDB

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 译者:人工智能资讯小编 本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ,文中版权,图像代码的数据均归作者所有.为了本土化,翻译内容略作修改. Kafka生态系统 - Kafka核心,Kafka流,Kafka连接,Kafka REST代理和模式注册 Kafka的核心是经纪人,主题,日志,分区和集群.核心也包括像MirrorMaker

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

在上一篇文章<从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库>中,我们完成了对不同"分布式数据库"的横向分析,本文Ivan将讲述拆解的第二部分,会结合NoSQL与NewSQL的差异,从纵向来谈谈OLTP场景"分布式数 据库"实现方案的关键技术要点.本文既是前文的延伸,同时也算是分布式数据库专题文章的一个总纲,其中的要点Ivan之后也会单独撰文阐述. 特别说明:本文是原创文章,首发在DBAplus社群,转载须获得作者同意. 一.NewSQL &

记下自己对跳表SkipList的理解. SkipList采用空间换时间的思想,通过增加数据间的链接,达到加快查找速度的目的. 数据库LevelDB和RocksDB中用到了SkipList,Redis中的有序set即zset也用到了SkipList.Java中也提供了ConcurrentSkipListMap,在并发量大的情况下,ConcurrentSkipListMap性能好. 先看SkipList的查找过程,引用网上的经典图片,查找19.注意的是数据是有序的. 查找的过程从上至下,查找指针所经

https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html 时序数据已用于越来越多的应用中,包括物联网.DevOps.金融.零售.物流.石油天然气.制造业.汽车.太空.SaaS,乃至机器学习和人工智能.虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控,但是软件开发人员已经逐渐明白,他们的确需要一款时序数据库,真正设计用于运行多种工作负载. 如果我们考虑采用一款时序数据库产品,这可能意味着我们正面对大量时序数据的快速堆积.我们需要一个地方对这些时序数据进行存储和分析.人们

WiscKey: Separating Keys from Values in SSD-Conscious Storage WiscKey是一个基于LSM的KV存储引擎,特点是:针对SSD的顺序和随机读写都高效的特点,Key和Value分开存储以最小化IO放大效应.YCSB场景中它比LevelDB和RocksDB都快. 1 介绍 目前的KV存储引擎中,对写性能要求比较高的大多数都采用了LSM,典型的有BigTable/LevelDB/Cassandra/HBase/RocksDB/PNUTS/R

Prometheus TSDB分析 概述 Prometheus是著名开源监控项目,其监控任务调度给具体的服务器,该服务器到目标上抓取监控数据,然后保存在本地的TSDB中.自定义强大的PromQL语言查询实时和历史时序数据,支持丰富的查询组合. Prometheus 1.0版本的TSDB(V2存储引擎)基于LevelDB,并且使用了和Facebook Gorilla一样的压缩算法,能够将16个字节的数据点压缩到平均1.37个字节. Prometheus 2.0版本引入了全新的V3存储引擎,提供了更

信安之路 第02周 Code:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/safe 前言 本周需要自行研究学习的任务贴一下: 1.概念(推荐) 数据库系列去年就开始陆陆续续的发文,这周任务简单带过,概念部分我更新了一下,其他部分看扩展吧~ 1.1.关系型数据库 引用百科的一段抽象描述: "关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库.用户通过

原文出处:阿里云RDS-数据库内核组 HybridDB for MySQL(原名petadata)是面向在线事务(OLTP)和在线分析(OLAP)混合场景的关系型数据库.HybridDB采用一份数据存储来进行OLTP和OLAP处理,解决了以往需要把一份数据多次复制来分别进行业务交易和数据分析的问题,极大地降低了数据存储的成本,缩短了数据分析的延迟,使得实时分析决策称为可能. HybridDB for MySQL兼容MySQL的语法及函数,并且增加了对Oracle常用分析函数的支持,100%完全兼

为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快!   一.前言 近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题,基础一点的会问到什么是“二八定律”.什么是“热数据和冷数据”,复杂一点的会问到缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级等问题,这些看似不常见的概念,都与我们的缓存服务器相关,一般常用的缓存服务器有Redis.Memcached等,而笔者目前最常用的也只有Redis这一种. 如果你在以前面试的时候还没有遇到过面试官问你<为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么