| 导语 对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？ 如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状
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2023-08-08 00:41:38
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springboot 版本：2.3.3.RELEASErocketmq-client版本：4.7.1docker 搭建 rockerMq 教程：码云链接：后面补上文章参考： 非常感谢1.首先导入maven依赖（请自行选择对应的版本）<!--注意： 这里的版本,要和部署在服务器上的版本号一致-->
<dependency>
<groupId>o
python的遍历在程序中很重要，详细了解一下遍历模式，可以应用于任务分发，数据的读写中。python的 递归遍历目录：import os
def getAllDirRE(path, sp = ""):
#得到当前目录下所有的文件
filesList = os.listdir(path)
#处理每一个文件
sp += " "
for fileName
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2023-06-01 13:31:55
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目录1. 整体架构 文件类型 文件组织结构2. Flush3. Compaction4. Write Stall RocksDB是facebook开发的一款高性能的kv数据库，源自于LevelDB，并且
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2023-07-28 09:41:53
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使用TerarkDB提升MyRocks的性能——随机读场景下的 MySQL性能优化雷鹏 peng@CTO大纲l MyRocks简介l 为什么选择 MyRocksl 传统数据库的块压缩l 硬件的发展趋势l TerarkDB 和 MyRocks 的关系l TerarkDB 的原理、优势、劣势l 新的问题，以及优化建议MyRocks简介l MyRocks=MySQL+RocksDB(存储引擎)l 基于
不得不说的RocksDB标题看起来是比较大了，因为无论Redis还是DynamoDB都堪称是各自领域的翘楚，已经非常好了。RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。RocksDB依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存，使用Flash，使用硬盘或者HD
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2023-09-26 12:24:46
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rocksdb基础：LevelDB是由Google开源的，基于LSM Tree的单机KV数据库，其特点是高效，代码简洁而优美。RocksDB则是Facebook基于LevelDB改造的，属于嵌入式数据库，没有网络交互接口，必须和服务部署在同一台服务器高性能：RocksDB使用日志结构的数据库引擎，完全用C++编写，以获得最大的性能，键和值是任意大小的字节流为快速存储而优化：RocksDB针对快速、
何时以及如何在 Apache Flink 中使用 RocksDB 状态后端Flink中的状态什么是RocksDB?Flink中的RocksDB什么时候使用RocksDBStateBackend如何使用RocksDBStateBackend集群级别作业级别最佳实践和高级配置状态在RocksDB中的位置RocksDB故障诊断总结 流处理应用程序通常是有状态的，“记住”已处理事件中的信息，并使用它来影
文章目录1、RocksDB 摘要1.1、RocksDB 特点1.2、基本接口1.3、编译2、LSM - Tree2.1、Memtable2.2、WAL2.3、SST2.4、BlockCache3、读写流程3.1、读取流程3.2、写入流程4、LSM-Tree 放大问题4.1、放大问题4.2、compaction RocksDB 是 Facebook 针对高性能磁盘开发开源的嵌入式持久化存储系统，
1. RocksDB介绍RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。RocksDB针对Flash存储进行优化，延迟极小。RocksDB将最大限度的发挥闪存和RAM的高度率读写性能。RocksDB使用LSM存储引擎，纯C++编写。Java版本RocksJava正在开发中。参见Rocks
基本概念1. LSN (log sequence number)RocksDB中的每一条记录(KeyValue)都有一个LogSequenceNumber(后面统称lsn)，从最初的0开始，每次写入加1。该值为逻辑量，区别于InnoDB的lsn为redo log物理写入字节量。这个lsn在RocksDB内部的memtable中是单调递增的，在WriteAheadLog(WAL)中以WriteBat
RocksDB是FaceBook起初作为实验性质开发的一个高效数据库软件，旨在充分实现快存上存储数据的服务能力。RocksDB的主要设计点是在快存和高服务压力下性能表现优越，支持point lookup 和 range scan。RockesDB 是一个嵌入式的K-V（任意字节流）存储, 支持Get(key)、Put（Key
目录1 介绍 21.1 文件介绍： 22 架构 33 特性 43.1 Get，Interator(迭代器)和快照 43.2 前缀迭代器 53.3 更新 53.4 持久化 53.5 ReadOnly 模式 63.6 数据库调试日志 63.7 事务日志 63.8 Memtable 管道 63.9 合并 Merge 操作 73.9.1 合并条件 74 工具 85 应用 95.1 初始化 95.2 使用
因为使用到了MyRocks存储引擎，需要了解下下RocksDB，发现国内介绍的不详细就自己来写一遍吧。概述：
RocksDB 是针对KV数据存储的高性能嵌入式数据库，由Facebook的Dhruba Borthakur于2012年4月创建的LevelDB的分支，最初的
目标是提高服务工作负载的性能。
RocksDB针对多核CPU、高效快速存储（SSD)、I/O bound workload做
前言rocksdb有多种compaction策略，默认的compaction策略应该为leveled compaction，我们本次分析leveled compaction机制。本次分析主要涉及到几个问题：compaction何时被触发compaction具体流程compaction如何与mvcc机制联动前置知识一个库的SST文件有多个每个SST文件都属于某一层 除了第0层的SST文件，
最近在做数据中台资产管理系统，主要核心功能是数据资产发布成api或者文档，客户通过api直接获取发布的数据资产。需要一下一下几点功能：1 界面sql编辑数据产品2. 自动发布数据产品到api调研后一段时间主要技术有Rocket-api和Dataway(hasor) https://www.hasor.net/doc/display/dataway简介："Rocke
本文针对RocksDB的基本概念进行总结1. 主要概念1.1. LSM Tree介绍 B+树读效率高而写效率差；log型文件操作写效率高而读效率差；因此要在排序和log型文件操作之间做个折中，于是就引入了log-structed merge tree模型，通过名称可以看出LSM既有日志型的文件操作，提升写效率，又在每个sstable中排序，保证了
Table of Contents 1. RocksDB 内存表简介2. HashLinkList 内存表2.1. 应用示例2.2. 实现代码2.2.1. Put2.2.2. Get2.2.3. Delete RocksDB 内存表简介RocksDB 是一个基于 LSM 树（Log-Structured Merge-tree）结构的单机数据库引擎，内存表是它最重要的数据结构之一。除了默认的跳
本指南的目的是提供你足够的信息用于根据自己的工作负载和系统配置调优RocksDB。
RocksDB非常灵活，这有好也有坏。你可以真多很多工作场景和存储技术进行调优。在Facebook，我们使用相同的代码跑内存工作压力，闪盘设备和机械硬盘。然而，灵活性不总是对用户友好的。我们引入了大量的调优参数，让人疑惑不解。我们希望这个指南会帮助你压榨你的系统的最后一滴性能并且完全利用你的资源。
我们假设你有一定
似乎总有几个项目声称他们已经建立了"世界上最快的键/值存储"，有时使用的短语甚至更加离谱，比如以下项目：Redis： https://github.com/redis/redis
KeyDB： https://github.com/snapchat/keydb
Dragonfly： https://github.com/dragonflydb/dragonfly
Skytable： https:/
