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，
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2024-01-22 00:26:00
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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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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
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2023-12-07 10:47:00
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1、架构Rocksdb中引入了ColumnFamily(列族, CF)的概念，所谓列族也就是一系列kv组成的数据集。所有的读写操作都需要先指定列族。写操作先预写日志（Write-Ahead Logging(WAL)），再写memtable，memtable达到一定阈值后切换为Immutable Memtable，只能读不能写。后台Flush线程负责按照时间顺序将Immutable Memtable
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2023-09-02 07:39:33
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## 使用Java实现RocksDB的步骤
为了帮助你快速入门并使用Java实现RocksDB，我将为你介绍整个过程，并提供相应的代码示例和注释。以下是我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 下载RocksDB的Java库 |
| 步骤二 | 配置代码环境 |
| 步骤三 | 创建/打开RocksDB数据库 |
| 步骤四 | 插入数据 |
原创
2023-10-07 04:30:59
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# Java 使用 RocksDB 的实践与探索
RocksDB 是一个高性能、持久化的键值存储系统，最初由 Facebook 开发，旨在高效支持写入密集型的应用场景。与传统的关系型数据库相比，RocksDB 提供了更高的写入性能和更低的延迟。因此，许多应用程序，尤其是那些需要处理大量数据的应用，越来越多地选择使用 RocksDB。
在本文中，我们将通过实际示例探讨如何在 Java 中使用 R
原创
2024-10-19 03:43:20
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# Java使用RocksDB
RocksDB是一个高性能、持久化的key-value存储引擎，由Facebook开发，基于LevelDB。它采用了一系列的性能优化技术，使得在读写操作上有着很好的性能表现。在Java领域，RocksDB也有对应的Java API，可以方便地在Java应用程序中使用。
## RocksDB的优势
RocksDB具有以下几个主要优势：
1. **高性能**：R
原创
2024-06-23 05:42:00
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一·团队课程设计博客链接二·个人负责模块在本组中我的任务是设计蛇身体的颜色、移动方向、食物、吃到食物后蛇的变动等设计。三·代码提交记录截 四·任务详细说明蛇身体的颜色：代码截图： 移动方向：用一个大的表格来表示显示区域，里面的格子就是组成蛇的基本单位，一个格子可以代表一个食物，也可以代表一个石头，几块连在一起就可以代表一条蛇。使用坐标来区分这
RocksDB作为一个开源的存储引擎支持事务的ACID特性，而要支持ACID中的I(Isolation),并发控制这块是少不了的，本文主要讨论RocksDB的锁机制实现，细节会涉及到源码分析，希望通过本文读者可以深入了解RocksDB并发控制原理。文章主要从以下4方面展开，首先会介绍RocksDB锁的基本结构，然后我会介绍RocksDB行锁数据结构设计下，
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2024-06-04 13:54:31
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作者:l****nRocksdb作为当下nosql中性能的代表被各个存储组件（mysql、tikv、pmdk、bluestore）作为存储引擎底座，其基于LSM tree的核心存储结构（将随机写通过数据结构转化为顺序写）来提供高性能的写吞吐时保证了读性能。同时大量的并发性配置来降低compaction的影响。涉及到的几个核心文件：WALWriteAheadLog，rocksdb的日志，保存memt
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2024-05-31 10:43:38
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# RocksDB在Java中的使用
## 引言
RocksDB是一种高性能的键值存储数据库，广泛应用于需要快速读写操作的场景。它最初是为了满足Facebook内部的需求而开发的，现在已经开放给开发者使用。RocksDB的主要优势在于其高性能、灵活性以及对大规模数据的支持。针对Java开发者，RocksDB也提供了相应的Java绑定，使得在Java项目中使用它非常方便。本文将介绍如何在Java
原创
2024-09-07 05:44:13
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1.1 集群硬件推荐StarRocks对服务器配置的基础要求不高，测试环境2核4G内存下也能够正常进行一些小数据规模的查询。在生产环境下或者我们比较关注性能时，StarRocks各实例推荐的硬件配置为：实例名称配置要求FE8核16GB万兆网卡 及以上（并发不高时可与BE混布）BE16核64GB万兆网卡 及以上 CPU必需支持AVX2指令集Broker无特别要求，通常与BE节点混布，与BE
在10月22的 Oracle Codeone大会上，Java平台的首席架构师 Mark Reinhold 做了The Future of Java is Today的演讲， 回顾了最近Java的几个版本的新的功能，Java的每年两次的发布周期， 澄清了关于发布流程和Java版本的几个误区，最后花了很大的篇幅介绍了未来Java几个令人非常期待的几个孵化中项目，可以为Java带来更好的生产力、性能和可
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2024-09-03 06:47:06
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Building RocksDB问：构建 RocksDB 所需的 gcc 的绝对最低版本是什么？ 答：4.8。 问：RocksDB 最新的稳定版本是什么？ 答：https://github.com/facebook/rocksdb/releases 中的所有版本都是稳定的。对于 RocksJava，稳定版本在 https://oss.sonatype.org/#nexus-search;quick
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2024-01-05 22:25:20
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# 使用 RocksDB 的 Java 实现指南
## 1. 引言
RocksDB 是一个高性能的键值存储库，它特别适用于需要大量读写的场景，比如缓存、实时数据分析等。Java 的应用程序可以通过 RocksDB 与其良好地交互。本文将详细介绍如何在 Java 中使用 RocksDB，包括具体步骤和示例代码。
## 2. 实现流程概述
以下是使用 RocksDB 在 Java 项目中实现的
在了解数据库总归要了解索引，了解索引必须理解其数据结构，B-Tree是所有数据库的基本数据结构。哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快。B树存储引擎是B树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，
1. 基本介绍RocksDB是Facebook开源的一个k-v存储组件，支持点查找和范围扫描， 并提供ACID保证。实现架构主要参考的是开源的leveldb和hbase的设计思想。目前RocksDB主要用于本地存储引擎。1.1 基础架构图Rocksdb中引入了ColumnFamily(列族, CF)的概念，所谓列族也就是一系列kv组成的数据集。所有的读写操作都需要先指定列族。写操作先写WAL，再写
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2024-01-01 13:29:35
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简单看了一下，不一定准确每次写入先写WAL，再写入memtable，保证failure后用WAL恢复memtable；当memtable刷到disk后，对应log废弃，过一段时间后删除LevelDB删除操作也是插入，只是标记Key为删除状态，真正的删除要到Compaction的时候才去做真正的操作；LevelDB没有更新接口，如果需要更新某个Key的值，只需要插入一条新记录即可；Memtable达
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2024-10-19 09:27:34
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一、简介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。二、写入机制1、原理首先，任何的写入都会先写到 WAL，然后在写入 Memory Table(Memtable)。当然为了性能，也可以不写入 WAL，但这样就可能面临崩溃丢失数据的风险。Memory Table 通常是一个能支持并发
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2023-11-13 21:23:32
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1.前言 之前几篇文章都是围绕Rocksdb状态后端引申出来的一系列问题，本文主要介绍一下Rocksdb作为状态后端的一些技术细节，以及Flink的状态抽象是如何设计的，为开发一个新的状态后端做指导。 本文基于Flink 1.8.2，目前Flink版本处于一种快速变化的过程，所以可能不适用于高版本，但仍有借鉴意义。2.结构 Flink的状态定义都在flink-runtime包下，路径是org
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2024-07-02 21:17:05
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