LevelDb是Google开源的嵌入式持久化KV 单机存储引擎.采用LSM(Log Structured Merge)tree的形式组织持久化存储的文件sstable.LSM会造成写放大.读放大的问题. 1. LevelDb特点: 1. 顺序写.随机写性能高,顺序读性能高,但是随机读性能差,适合于读少写多的场景中.读场景下,可以加一层记录级别的缓存,缓存常用的热点数据,热点数据淘汰算法可以选择LRU算法.LevelDb内部有table cache\block cache,相比于记录级别的缓存,

在Ceph被越来越多地应用于各项存储业务过程中,其性能及调优策略也成为用户密切关注讨论的话题,影响性能表现关键因素之一即OSD存储引擎实现:Ceph基础组件RADOS是强一致.对象存储系统,其OSD底层支持的存储引擎如下图所示: 其中,ObjectStore层封装了下层存储引擎的所有IO操作,向上层提供对象(object).事务(Transaction)语义的接口,MemStore为基于内存的实现:KeyValueStore主要基于KV数据库(如leveldb, rocksdb等)实现接口功能,

tiKV 最底层使用的是 RocksDB(tidb3.0版本中将使用tian存储引擎) 做为持久化存储,所以 TiKV 的很多性能相关的参数都是与 RocksDB 相关的.TiKV 使用了两个 RocksDB 实例,默认 RocksDB 实例存储 KV 数据,Raft RocksDB 实例(简称 RaftDB)存储 Raft 数据. TiKV 使用了 RocksDB 的 Column Families (CF) 特性. 默认 RocksDB 实例将 KV 数据存储在内部的 default.wri

LSM Tree(Log Structured Merge Trees)数据组织方式被应用于多种数据库,如LevelDB.HBase.Cassandra等,下面我们从为什么使用LSM tree.LSM tree的实现思路两方面介绍这种存储组织结构,完成对LSM tree的初步了解. 存储背景回顾 LSM tree相较B+树或其他索引存储实现方式,提供了更好的写性能.究其原因,我们先回顾磁盘相关的一点背景知识. 顺序操作磁盘的性能,较随机读写磁盘的性能高很多,我们实现数据库时,也是围绕磁盘的这点特

1. 打开360软件管家,找一个软件"蚂蚁U盘启动"下载,下载好以后打开,电脑上插入U盘,我们制作一个启动U盘备用! 图片图片 按提示制作好启动盘后,保管好U盘. 找一个系统下载网站 "XP系统下载,Win7旗舰版下载,WindowsXP系统,Ghost xp sp3,Windows7-系统吧 复制引号里面这个进入搜索. 我选择了雨林木风的win732位系统,不是说雨林木风怎么怎么好,就喜欢这名字,感觉特飘逸.用迅雷高速下载,更改一下保存路径,要直接下载到D盘.win7系统运

整体上,sstable文件分为数据区与索引区,尾部的footer指出了meta index block与data index block的偏移与大小,data index block指出了各data block的偏移与大小,meta index block指出了各meta block的偏移与大小. 1)DataBlock:存储Key-Value记录,分为Data.type.CRC三部分 2)MetaBlock:暂时没有使用 3)MetaBlock_index:记录filter的相关信息(本文暂时

翻译自http://www.h2database.com/html/mvstore.html 转载请著名出处,及译者信息. 第一次翻译,诸多不妥请谅解,谢谢. 概述 MVStore是一个持久化的.日志结构式的kv存储.本计划用它作为H2的下一代存储子系统,但你也可以在一个不涉及JDBC或者SQL的应用中直接使用它. MVStore代表多版本存储. 每一个store包含大量的map,这些map可以用java.util.Map接口存取. 支持基于文件存储和基于内存的操作. 它希望更快,更简单的使用,

本文档尝试用Video Toolbox进行H.265(HEVC)硬件编码,视频源为iPhone后置摄像头.去年做完硬解H.264,没做编码,技能上感觉有些缺失.正好刚才发现CMFormatDescription.h中enum : CMVideoCodecType提供了kCMVideoCodecType_HEVC枚举值.所以呢,作死试试 iOS 9.2 硬编HEVC. 结论:不支持开发者使用H.265(HEVC),可以用H.264(AVC). 1.读取iPhone后置摄像头 提示:iPhone不支

原创 BOOT Redis简介 Redis是目前业界使用最广泛的内存数据存储.相比memcached,Redis支持更丰富的数据结构,例如hashes, lists, sets等,同时支持数据持久化.除此之外,Redis还提供一些类数据库的特性,比如事务,HA,主从库.可以说Redis兼具了缓存系统和数据库的一些特性,因此有着丰富的应用场景.本文介绍Redis在Spring Boot中两个典型的应用场景. 场景1:数据缓存 第一个应用场景是数据缓存,最典型的当属缓存数据库查询结果.对于高频读低频

http://blog.csdn.net/Lux_Veritas/article/details/11934083http://www.cnblogs.com/catch/p/3857964.html mmap/munmap工具使用 #include <unistd.h> #include <sys/mman.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> main() { int *p=mmap(NULL, getpag

一.表结构的优化 1.标准化  标准化是在数据库中组织数据的过程.其中包括,根据设计规则创建表并在这些表间建立关系:通过取消冗余度与不一致相关性,该设计规则可以同时保护数据并提高数据的灵活性.通常数据库标准化是让数据库设计符合某一级别的范式,通常满足第三范式即可.也有第四范式(也称为 Boyce Codd范式,BCNF))与第五范式存在,但是在实际设计中很少考虑.忽视这些规则可能使得数据库的设计不太完美,但这不应影响功能.     标准化的特点: 1) 所有的“对象”都在它自己的table中,没

欢迎到https://github.com/huabingood/everyDayLanguagePractise查看源码. 一.构建环境 在hadoop的安装包中的share目录中有hadoop所有你能想象到的内容.        进入安装包下的share文件夹你会看到doc和hadoop文件夹.其中doc中是hadoop的整个document.而hadoop文件夹中则存放着所有开发hadoop所有用到的jar包,其依赖放到相应的lib文件夹中.       我们这次用到的是hadoop文件夹

哈希表在查找定位操作上具有O(1)的常量时间,常用于做性能优化,但是内存毕竟是有限的,当数据量太大时用哈希表就会内存溢出了.而考虑对这些大数据进行存盘分批处理又有IO上的开销,性能又不能满足要求.这个时候我们就得介绍BitMap算法了. bitMap原理介绍 BitMap算法是基于位映射的,对于内存中一段连续的二进制位,其中每一位的值(0或1)代表了值为该二进制位索引的元素[正整数]是否存在.这相当于用bit位来存储数据,因而大大的节省了内存空间. >>对于存储操作,只需要根据元素的值找到相应

本文原题为“一套高可用群聊消息系统实现”,由作者“于雨氏”授权整理和发布,内容有些许改动,作者博客地址:alexstocks.github.io.应作者要求,如需转载,请联系作者获得授权. 一.引言 要实现一整套能用于大用户量.高并发场景下的IM群聊,技术难度远超IM系统中的其它功能,原因在于:IM群聊消息的实时写扩散特性带来了一系列技术难题. 举个例子:如一个2000人群里,一条普通消息的发出问题,将瞬间写扩散为2000条消息的接收问题,如何保证这些消息的及时.有序.高效地送达,涉及到的技术问

这两天的一个小任务是MongoDB服务器的调优,恰好这段时间对Linux的各种性能诊断.调优感兴趣,就顺着这个任务多翻了些书和文章. 新学到的一个东西是 Linux磁盘的I/O队列调度策略,至少MySQL和PostgreSQL都推荐调整这个: http://www.mysqlperformanceblog.com/2009/01/30/linux-schedulers-in-tpcc-like-benchmark/ http://www.cybertec.at/postgresql-linux-

进程介绍 '进程' 进程是正在执行的一个程序或命令,每一个进程都是一个运行的实体,都有自己的地址空间,并占用一定的系统资源 ps命令基本使用 ps命令用来查看在计算机系统中那些程序正在执行,以及执行的情况.可以用它来找出所有的process id和名称. ps命令也可以用来列出所有程序占用内存的情况 'ps -(选项)' 'a' 显示一个终端的所有进程,除了会话引线 'u' 显示进程的归属用户以及内存的使用情况 'x' 显示没有控制终端的进程 '-l' 长格式显示,显示更加详细的信息 '-e'

作者:个推平台研发工程师 祥子 一.业务背景在个推的推送场景中,消息队列在整个系统中占有非常重要的位置.当 APP 有推送需求的时候, 会向个推发送一条推送命令,接到推送需求后,我们会把APP要求推送消息的用户放入下发队列中,进行消息下发:当同时有多个APP进行消息下发时,难免会出现资源竞争的情况, 因此就产生了优先级队列的需求,在下发资源固定的情况下, 高优先级的用户需要有更多的下发资源.二.基于 Kafka 的优先级队列方案针对以上场景,个推基于 Kafka 设计了第一版的优先级队列方案.K

昨天俱乐部内部办了一个讲座,关于常规数据库系统实现,听了之后有点混乱,于是花了很多时间特地查了一些资料,基本上自己感觉自己是明白了.特地写下来. 文章开头说明三点, 第一点,本文针对常规数据库,是为了区别空间数据库: 第二点,本文不追求解释清楚各个细节,而是着重介绍整体的脉络,说白了就是,本文不细究怎么做,而是探讨为什么要这么做.举个例子,我会去探讨为什么要设计B树,而不会去说明B树是怎么操作的: 第三点,设计数据库存储结构的目的在于简化和协助对数据的访问. 1.  概述 计算机内部存储是分层次

环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 InfluxDB存储引擎看起来很像一个LSM Tree,它包含预写日志和类似存储在LSM Tree中的SSTables只读数据. TSM文件包含已经排好序而且经过压缩的序列化数据. InfluxDB会为每个时间块创建一个分区.例如,如果你有一个没有时间限制的存储策略,会以7天为时间块来创建分区. 这些分区会映射到底层数据库存储引擎. 每个数据库会有自己的WAL文件和TSM文件. LSM Tree 如果要让写性能最优,最佳的实现

HDFS的Java访问接口 1)org.apache.hadoop.fs.FileSystem 是一个通用的文件系统API,提供了不同文件系统的统一访问方式. 2)org.apache.hadoop.fs.Path 是Hadoop文件系统中统一的文件或目录描述,类似于java.io.File对本地文件系统的文件或目录描述. 3)org.apache.hadoop.conf.Configuration 读取.解析配置文件(如core-site.xml/hdfs-default.xml/hdfs-s