Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法. 那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢? 先说随机写,它的写都是先记录到日志文件去的,在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写.在日志满了后,把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并,这个动作也是顺序读和写.大家都知道传统磁盘raid的顺序读写

最近有个业务写远远大于读,读也集中在最近写入,这不很适合采用leveldb存储么,leveldb业界貌似ssdb用得挺广,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是leveldb的redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读:主要对redis命令封装,get/set 不说,leveldb 是有序的,相比redis通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,ttl 会单独存储一个hset 保存过期时间

最近有个业务场景存储压力很大,写远远大于读,读也集中在最近写入,想想这不很适合采用leveldb存储么.leveldb的话好像用ssdb比较多,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是对leveldb存储引擎的redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读.对于支持的操作,除了get/set KV存储,由于 leveldb 是有序的,还可实现很多操作:通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,tt

随着运行时间的增加,memtable会慢慢 转化成 sstable. sstable会越来越多 我们就需要进行整合 compact 代码会在写入查询key值 db写入时等多出位置调用MaybeScheduleCompaction () 检测是否需要进行compact void DBImpl::MaybeScheduleCompaction() { mutex_.AssertHeld(); if (bg_compaction_scheduled_) { // Already scheduled }

Compaction compact由背景线程完成,代码中触发背景线程的函数为: void DBImpl::MaybeScheduleCompaction() { mutex_.AssertHeld(); if (background_compaction_scheduled_) { // Already scheduled } else if (shutting_down_.Acquire_Load()) { // DB is being deleted; no more background

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

在Linux上leveldb的安装和使用中我们写了一个测试代码,内容如下: #include "leveldb/db.h" #include <cassert> #include <iostream> using namespace std; using namespace leveldb; int main() { leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_missing = tr

在Linux上leveldb的安装和使用中我们写了这么一段测试代码,内容以及输出结果如下: #include <iostream> #include <string> #include <assert.h> #include "leveldb/db.h" using namespace std; int main(void) { leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_

对于compaction是leveldb中体量最大的一部分,也应该是最为复杂的部分,为了便于理解我们首先从一些基本的概念开始.下面是一些从doc/impl.html中翻译和整理的内容: Level 0 当日志文件超过一定大小的阈值是 (默认为 1MB): 建立一个新的memtable和日志文件,以后的操作都是用新的memtable和日志文件 后台进行如下操作: 将旧的 memtable写到SSTable中(过程为先转为immtable_table,然后遍历写入) 废弃旧的 memtable 删除

LevelDB库简介 一.LevelDB入门 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询较少,而写很多的场景.LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘,降低索引插入开销,关于LSM,本文在后面也会简单提及. 根据Leveldb官方网站的描述,Leve

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

tair是一个分布式KV存储引擎,当新增机器或者有机器down掉的时候,tair的dataserver会根据ConfigServer生成的新的对照表进行数据的迁移和清理.在数据清理的过程中就用到了在tair中新增的Compaction方式——CompactRangeSelfLevel,顾名思义,这个CompactRangeSelfLevel就是对自己所在(指定)的Level进行一定Key范围的Compaction然后将生成的输出文件也写入到自己所在的Level而不是父层(L + 1).下面我们来

PHP CURL 多线程 GET/POST 类 2015-01-01 分类:技术文章 阅读(623) 评论(0) 如果有需要更正或更高效的建议,欢迎在OSchina分享~\(≧▽≦)/~ http://www.oschina.net/code/snippet_1475115_44902 <?php /**************************************************************** PHP CURL 多线程 GET/POST Email:szj100

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/peop

LevelDB的公共部件并不复杂,但为了更好的理解其各个核心模块的实现,此处挑几个关键的部件先行备忘. Arena(内存领地) Arena类用于内存管理,其存在的价值在于: 提高程序性能,减少Heap调用次数,由Arena统一分配后返回到应用层. 分配后无需执行dealloc,当Arena对象释放时,统一释放由其创建的所有内存. 便于内存统计,如Arena分配的整体内存大小等信息. class Arena { public: Arena(); ~Arena(); // Return a poin

版本信息有什么用?先来简要说明三个类的具体用途: Version:代表了某一时刻的数据库版本信息,版本信息的主要内容是当前各个Level的SSTable数据文件列表. VersionSet:维护了一份Version列表,包含当前Alive的所有Version信息,列表中第一个代表数据库的当前版本. VersionEdit:表示Version之间的变化,相当于delta 增量,表示有增加了多少文件,删除了文件.Version0 +VersionEdit-->Version1.VersionEdit

Google的leveldb是个非常优秀的存储引擎.但还是有一些不尽人意的地方,比方leveldb不支持多线程合并.对key范围查找的支持还非常easy,未做优化措施,等等.而Facebook的RocksDB是个更彪悍的引擎.实际上是在LevelDB之上做的改进.在使用方法上与LevelDB非常的相似,两者的对照能够參考以下的參考资料1. 这里之所以要调研rocksdb是由于rocksdb中增加了prefix bloomfilter的实现,可以支持对范围查找的优化.对我眼下的项目非常有參考意义,

译自  Emmanuel Goossaert (CodeCapsule.com) 在本文中,我将会逐组件地把Kyoto Cabinet 和 LevelDB的架构过一遍.目标和本系列第二部分讲的差点儿相同,通过分析现有键值对存储的架构来思考我应该怎样建立我自己键值对存储的架构.本文将包含: 1. 本架构分析的意图和方法 2. 键值对存储组件概览 3. Kyoto Cabinet 和LevelDB在结构和概念上的分析   3.1 用Doxygen建立代码地图   3.2 总体架构   3.3 接口

最近在准备面试,翻了翻自己以前写的Demo,发现自己写了不少的工具包,今天整理了一下,分享给大家. 本文包含以下Demo: 1.常用方法测试 2.在文件中间插入一段新的数据 3.多线程下载文件 4.多线程复制文件 5.超大文件的读写 具体注意事项我会全部写在注释中,我就不再啰嗦介绍RandomAccessFile怎么去用,它跟普通文件读写类似,不过就是多了一个游标,可以从文件指定位置开始读取,大家可以一边参照API,一边看我的Demo执行情况,试着自己写写. 大家有好的改进意见.建议或者有什么问

leveldb的数据存储采用LSM的思想,将随机写入变为顺序写入,记录写入操作日志,一旦日志被以追加写的形式写入硬盘,就返回写入成功,由后台线程将写入日志作用于原有的磁盘文件生成新的磁盘数据.Leveldb在内存中维护一个数据结构memtable,采用skiplist来实现,保存当前写入的数据,当数据达到一定规模后变为不可写的内存表immutable table.新的写入操作会写入新的memtable,而immutable table会被后台线程写入到数据文件.Leveldb的数据文件是按层存放