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…

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多…

前些日子接了个外包的活,了解了一下Linux安全模块,发现了安全模块中的一些问题. 关于linux安全模块LSM在此就不多说了,大家google下就明白了. 这里主要介绍的是如何修改这个模块,使它可链栈化. 关于LSM,旧版本的提供了register_security/mod_reg_security接口用于注册用户的安全模块,register_security注册接口只支持一个的安全模块存在,mod_reg_security 支持注册多个安全模块,不过模块之间的调用需要用户自己维护(也就是不提…

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,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,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和…

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 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,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-lsm/part1/ 1．相关背景介绍:为什么和是什么 近年来Linux系统由于其出色的性能和稳定性,开放源代码特性带来的灵活性和可扩展性,以及较低廉的成本,而受到计算机工业界的广泛关注和应用.但在安全性方面,Linux内核只提供了经典的UNIX自主访问控制(root用户,用户ID,模式位安全机制),以及部分的支持了POSIX.1e标准草案中的capabilities安全机制,这对于Linux系统的安全性是…

目录 . 引言 . Linux Security Module Framework Introduction . LSM Sourcecode Analysis . LSMs Hook Engine:基于LSM Hook进行元数据的监控获取 . LSM编程示例 . Linux LSM stacking 0. 引言 从最佳实践的角度来说,在Linux Kernel中进行安全审计.Access Control(访问控制)最好的方式就是使用Linux提供的原生的框架机制,例如 . Kprobe: Li…

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合…

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算…

引言 众所周知传统磁盘I/O是比较耗性能的,优化系统性能往往需要和磁盘I/O打交道,而磁盘I/O产生的时延主要由下面3个因素决定: 寻道时间(将磁盘臂移动到适当的柱面上所需要的时间,寻道时移动到相邻柱面移动所需时间1ms,而随机移动所需时间位5~10ms) 旋转时间(等待适当的扇区旋转到磁头下所需要的时间) 实际数据传输时间(低端硬盘的传输速率为5MB/ms,而高速硬盘的速率是10MB/ms) 近20年平均寻道时间改进了7倍,传输速率改进了1300倍,而容量的改进则高达50000倍,这一格局主要…