etcd是一个高可用的分布式键值(key-value)数据库.etcd内部采用raft协议作为一致性算法,etcd基于Go语言实现. etcd是一个服务发现系统,具备以下的特点: 简单:安装配置简单,而且提供了HTTP API进行交互,使用也很简单 安全:支持SSL证书验证 快速:根据官方提供的benchmark数据,单实例支持每秒2k+读操作 可靠:采用raft算法,实现分布式系统数据的可用性和一致性 etcd应用场景 用于服务发现,服务发现(ServiceDiscovery)要解决的是分布式

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L

前言 SQLite作为嵌入式数据库,通常针对的应用的数据量相对于DBMS的数据量小.所以它的存储模型设计得非常简单,总的来说,SQLite把一个数据文件分成若干大小相等的页面,然后以B树的形式来组织这些页面.而对于大型的数据库管理系统,比如Oracle,或者DM ,存储模型要复杂得多.就拿Oracle来说吧,它对数据文件不仅从物理上进行分块,而且从逻辑上进行分段,盘区和页的一个层次划分DM也一样.不管怎么说,数据库文件要存储大量的数据,为了更好管理,查询和操作数据文件,DBMS不得不从物理上.逻

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

写在前面:SQLite作为嵌入式数据库,通常针对的应用的数据量相对于通常DBMS的数据量是较小的.所以它的存储模型设计得非常简单,总的来说,SQLite把一个数据文件分成若干大小相等的页面,然后以B树的形式来组织这些页面.而对于大型的数据库管理系统,比如Oracle,或者DM ,存储模型要复杂得多.就拿Oracle来说吧,它对数据文件不仅从物理进行分块,而且从逻辑上进行分段,盘区和页的一个层次划分,DM也一样.不管怎么说,数据库文件要存储大量的数据,为了更好管理,查询和操作数据文件,DBMS不得

每一种数据存储系统,对应有一种存储模型,或者叫存储引擎.我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型,分别是: Hash存储模型 B-Tree存储模型 LSM存储模型 不同存储模型的应用情况 1.Hash存储模型 redis memcache 2.B-Tree存储模型 MySQL(以及大多数的关系型数据库) MongoDB 3.LSM树存储模型 HBase RocksDB 不同存储模型介绍 1.Hash存储模型 Hash存储模型其实就是HashMap(哈希表)的持久化实现.这种模型的特点是与Hash

  本文重点介绍下索引的存储模型 二分查找   给定一个1~100的自然数,给你5次机会,你能猜中这个数字吗? 你会从多少开始猜?   为什么一定是50呢?这个就是二分查找的一种思想,也叫折半查找,每一次,我们都把候选数据缩小了一半.如果数据已经排过序的话,这种方式效率比较高.   所以第一个,既然索引是有序的,我们可以考虑用有序数组作为索引的数据结构.   有序数组的等值查询和比较查询效率非常高,但是更新数据的时候会出现一个问题,可能要挪动大量的数据(改变index),所以只适合存储静态的数据

10-5. 在存储模型中使用自定义函数 问题 想在模型中使用自定义函数,而不是存储过程. 解决方案 假设我们数据库里有成员(members)和他们已经发送的信息(messages) 关系数据表,如Figure 10-4 所示: Figure 10-4. A simple database of members and their messages 可能有这种情况,我们不允许入门级的程序员在数据库中创建存储过程,然而,又想封装members和他们发送的messages条数最多的业务逻辑,这个时候我

Bitcask 存储模型 Bitcask 是一个日志型.基于hash表结构的key-value存储模型,以Bitcask为存储模型的K-V系统有 Riak和 beansdb新版本. 日志型数据存储 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不修改老的数据,就像我们的各种服务器日志一样.在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大小限制,当文件大小增加到相应的限制时,就会产生一个新的文件,老的文件将只读不写.在任意时间点,只有一个文件是可写的,在Bi

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

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

概述 Java存储模型(JMM),安全发布.规约,同步策略等等的安全性得益于JMM,在你理解了为什么这些机制会如此工作后,可以更容易有效地使用它们. 1. 什么是存储模型,要它何用. 如果缺少同步,就会有很多因素会导致线程无法立即,甚至永远无法看到另一个线程的操作所产生的结果: 编译器生成指令的次序,可以不同于源代码书写的顺序,而且编译器还会把变量存储在寄存器,而不是内存中. 处理器可以乱序或者并行地执行指令. 缓存会改变写入提交到主内存的变量的次序. 存储在处理器本地缓存中的值,对于其他处理器

名词解释 页面: 页面大小: 页表: 页表项: 以上名词解释见: coursera <现代操作系统> -- 第七周 存储模型(1) 页表项大小: 问:以上是怎么计算出来的? 32位指什么? 页缓冲技术 问:为什么置换出去还要保留到内存,置换不就是为了减少内存的消耗吗?而留在内存中还是消耗的. 快表 (TLB) 引入快表的原因 解决办法 加快地址访问速度,以改善系统性能 程序访问的局部性原理1 -> 引入快表 快表是什么 加入 TLB 后的地址转换过程 首先第一件事是先查 快表 TLB,我

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 近期一直在分析OceanBase的源代码,恰巧碰到了OceanBase的核心开发人员的新作<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>.看完样章后决定入手,果然物有所值. 对于准备学习分布式的同学,这是一本不错的书籍,相对系统,全面的介绍了分布式的相关技术和项目,基本都是干货. 另一半是在介绍OceanBase的内容,对我来说,正是踏破铁鞋无觅处.接下来会有几篇专门研究存储引擎的读书笔记哟.废话不多说,转入正题. 1.存

CUDA并行存储模型 CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一

Prometheus是时下最为流行的开源监控解决方案,我们可以很轻松地以Prometheus为核心快速构建一套包含监控指标的抓取,存储,查询以及告警的完整监控系统.单个的Prometheus实例就能实现每秒上百万的采样,同时支持对于采集数据的快速查询,而对于Kubernetes这类抓取对象变更频繁的环境,Prometheus也是最好的选择.显然,这些优秀特性的实现都离不开一个设计优良的时序数据库的支撑.本文就将对Prometheus内置的时序数据库tsdb的设计与实现进行剖析,从架构设计以及代码

1.概述 1.1.Java语言规范  规定了  JVM要维护  内部线程类似顺序化语意(只要程序的最终结果  等同于  它在严格的顺序化环境中执行的结果): 2.平台的存储模型 2.1.现代的处理器.编译器 为了从你的程序中榨取性能,会用尽手段: 2.2.在  可共享内存的多处理器 体系架构中,每个处理器都有自己的缓存,并且周期性地   与主内存协调一致: 2.3.处理器 牺牲 存储一致性的保证来换取性能的提升: 同时定义了一些特殊的指令(存储关卡.栅栏),用以在需要共享数据时,得到额外的存储协

3.页面结构(page structure) 数据库文件分成固定大小的页面.SQLite通过B+tree模型来管理所有的页面.页面(page)分三种类型:要么是tree page,或者是overflow page,或者是free page. 3.1.Tree page structure每个tree page分成许多单元(cell),一个单元包含一个(或部分)payload.Cell是tree page进行分配或回收的基本单位.一个tree page分成四个部分: (1)The page hea

目前常见的树形结构数据库存储方案有以下四种,但是在处理无限深度.海量数据的树结构时,都存在一些问题: 1)Adjacency List(邻接表):每个节点仅记录父节点主键.优点是简单,缺点是访问子树需要递归遍历,对数据库压力大(即使是支持递归SQL的数据库). 2)Path Enumerations( 路径枚举):用一个字符串记录当前节点所在路径.优点是查询方便,缺点是占用空间大,查询需要使用like模糊方法,效率低,插入新记录时要手工更改此节点以下所有路径,维护不便. 3)Closure Ta

B+树和LSM比较 https://blog.csdn.net/u013928917/article/details/75912045    在关系型数据库mysql中普遍使用B+树作为索引,在实际中索引也分为聚集索引和非聚集索引,而在hbase中则采用的是LMS树组织数据的.两者各有自己的优劣. B+树 B+树由B-树演变而来,B-树是一种多路搜索树,并且具有以下特点: 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: .根结点的儿子数为[2, M]: .除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/

CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一些串行化计算. ker