自建博客地址:https://www.bytelife.net,欢迎访问! 本文为博客同步发表文章,为了更好的阅读体验,建议您移步至我的博客 本文作者: Jeffrey 本文链接: https://www.bytelife.net/articles/51440.html 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议.转载请注明出处! 本文将讨论如何在ElasticSearch中使用nested结构进行数据的存储.查询和聚合,并结合K-V场景讨论ElasticSear

Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre

一.前言 Tair支撑了淘宝几乎所有系统的缓存信息(Tair = Taobao Pair,Pair即Key-Value键值对),内置了三个存储引擎:mdb(默认,类似于Memcache).rdb(类似于Redis).ldb(高性能KV存储),其中前2者定位于cache缓存,ldb则定位于持久化存储.Tair属于分布式系统,由一个中心控制节点(Config Server)和一系列的服务节点(Data Server)组成,Config Server负责管理维护所有的Data Server状态信息.D

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例. 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建.读取.更新和删除)操作的工作原理. Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎,GitHub. SalesforceIQ.Netflix等公司将其用于全文检索和分析应用.在Insight,我们用到了Elasticsearch的诸多不同功能,比如: 全文检索 比如找

前言 本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的,分布式的,KV 结构的存储项目.该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法,从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现:该项目的目标是:在复杂的分布式环境中,多个存储节点能够保证数据强一致性. 项目地址:https://github.com/stateIs0/lu-raft-kv 欢迎 star :) 什么是 Java 版 Raft 分布式 KV 存储 Raft 算法大部分人都已经了解,也有很多实现,从 GitHub 上来

一.背景介绍 随着360公司业务发展,业务使用kv存储的需求越来越大.为了应对kv存储需求爆发式的增长和多使用场景的需求,360web平台部致力于打造一个全方位,适用于多场景需求的kv解决方案.目前,我们线上大规模使用的kv存储有Redis,Redis cluster以及Pika. 为什么说是爆发式的需求增长呢?早在2015年9月份,公司Redis的日访问量还处于800亿,到了2016年第三季度日访问量已经突破2500亿,2017年第一季度日访问量已经接近4000亿.短短的一年半时间,日访问量增

一.基于key/value实现 我们在构建分布式系统的时候,经常需要控制对共享资源的互斥访问.这个时候我们就涉及到分布式锁(也称为全局锁)的实现,基于目前的各种工具,我们已经有了大量的实现方式,比如:基于Redis的实现.基于Zookeeper的实现.本文将介绍一种基于Consul 的Key/Value存储来实现分布式锁以及信号量的方法. 分布式锁实现 基于Consul的分布式锁主要利用Key/Value存储API中的acquire和release操作来实现.acquire和release操作是

版权声明:本文由廖念波原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/150 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community Key-value存储系统,是非常普遍的需求,几乎每个在线的互联网后台服务都需要KV存储,我们团队在KV存储方面,经历过几个时期,我自己深感要做好不容易. 这里扯远一点,展开说一下: 第一个时期,很早期的时候,我们的数据存储在mysql表里,按照用户账号简单的分库分

在:http://www.lmdb.tech/bench/inmem/ 2. Small Data Set Using the laptop we generate a database with 20 million records. The records have 16 byte keys and 100 byte values so the resulting database should be about 2.2GB in size. After the data is loaded

1. 概述 logstash把格式化的数据发送到elasticsearch以后,elasticsearch负责存储搜索日志数据 elasticsearch的搜索接口还是很强大的,这边不详细展开,因为kibana会去调用el的接口: 本文将讲解elasticsearch的相关配置和遇到的问题,至于elasticsearch的相关搜索使用,后面会找个时间整理一下. 2. 配置 配置路径:docker-elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 关闭安全验证,

一.KV 存储发展历程 我们第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段.在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计.但这样的设计存在很明显的问题:比如在宕机摘除节点时,会丢数据,缓存空间不够需要扩容,一致性哈希也会丢失一些数据等等,这样会给业务开发带来的很多困扰. 随着 Redis 项目的成熟,我们也引入了 Redis 来解决我们上面提到的问题,进而演进出来如上图右侧这样一个架构.大家可以看到,

摘要:本文介绍移植开发板时如何适配utils子系统之KV存储部件,并介绍相关的运行机制原理. 本文分享自华为云社区<OpenHarmony移植案例与原理 - utils子系统之KV存储部件>,作者: zhushy. Utils子系统是OpenHarmony的公共基础库,存放OpenHarmony通用的基础组件.这些基础组件可被OpenHarmony各业务子系统及上层应用所使用.公共基础库在不同平台上提供的能力: LiteOS-M内核:KV(key value)存储.文件操作.定时器.Dump系

前言 写完[paxos 的直观解释]之后,网友都说疗效甚好,但是也会对这篇教程中一些环节提出疑问(有疑问说明真的看懂了 ),例如怎么把只能确定一个值的 paxos 应用到实际场景中. 既然 Talk is cheap,那么就 Show me the code,这次我们把教程中描述的内容直接用代码实现出来,希望能覆盖到教程中的涉及的每个细节.帮助大家理解 paxos 的运行机制. 这是一个基于 paxos,200 行代码的 kv 存储系统的简单实现,作为 [ paxos 的直观解释 ] 这篇教程中

此文根据[QCON高可用架构群]分享内容,由群内[编辑组]志愿整理,转发请注明出处. 苏东旭,Ping CAP CTO,Codis作者 开源项目Codis的co-author黄东旭,之前在豌豆荚从事infrastructure相关的工作.现在在创业公司PingCAP. 本次分享的内容主要包括五个大部分: Redis.RedisCluster和Codis; 我们更爱一致性; Codis在生产环境中的使用的经验和坑们; 对于分布式数据库和分布式架构的一些看法; Q & A环节.   大家好,我是开源

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/analysis-of-elasticsearch-cluster-part01 1.辨析Elasticsearch的索引与Lucene的索引 Elasticsearch中的索引是组织数据的逻辑空间(就好比数据库).1个Elasticsearch的索引有1个或者多个分片(默认是5个).分片对应实际存储数据的Lucene的索引,分片自身就是一个搜索引擎.每个分片有0或者多个副本(默认是1个).Elasticsearch的索引还

摘自:http://www.ituring.com.cn/article/4002# NoSQL系统的数据操作接口应该是非SQL类型的.但在NoSQL社区,NoSQL被赋予了更具有包容性的含义,其意为Not Only SQL,即NoSQL提供了一种与传统关系型数据库不太一样的存储模式,这为开发者提供了在关系型数据库之外的另一种选择. 在关联型的数据模型中,在现实世界中的不同类型的个体被存储在不同的表里.比如有一个专门存员工的员工表,有一个专门存部门的部门表.简单的查询操作,比如查询符合某个条件的

tair 是淘宝的一个开源项目,它是一个分布式的key/value结构数据的解决方案. 作为一个分布式系统,Tair由一个中心控制节点(config server)和一系列的服务节点(data server)组成, config server 负责管理所有的data server,并维护data server的状态信息:为了保证高可用(High Available),config server可通过hearbeat 以一主一备形式提供服务: data server 对外提供各种数据服务,并以心跳

见:https://software.intel.com/sites/default/files/Configuration_and_Deployment_Guide_for_Cassandra_on_IA.pdf NoSQL databases can be classified into four categories: Key-Value Store This is the most basic data model, where the data is stored as key-val

当服务器上 es安装好后,第一步就是数据的增删改查. 有一些概念: 索引:  索引是集群用来存放数据的地方,可以理解为一个数据库. index_type:索引类型,数据在索引中按照type存放.可以理解为数据库中的表. document: es 中存放数据的最小单位,相当于数据库表中每一行的数据.  后面结合java 代码实现es 搜索,操作的结果就是document. 具体操作的语句: 参考官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/ref

前面说过,接收indexerRequest的代码在index_worker.go里: func (engine *Engine) indexerAddDocumentWorker(shard int) { for { request := <-engine.indexerAddDocumentChannels[shard] //关键 addInvertedIndex := engine.indexers[shard].AddDocument(request.document, request.d

为什么会有Aerospike? Redis是一个纯内存型数据库,性能上没有多大问题. 但这又带来一个新问题,内存是很贵的,所以全内存的存储成本非常昂贵.为了节省成本,我们需要把一部分不经常用到的数据存储到硬盘上, 但是又要求性能不能下降很多,这时候 Aerospike 数据库应运而生,它可以是内存 + SSD 存储. Aerospike 官网:http://www.aerospike.com/ github地址:https://github.com/aerospike   Redis与Aeros