LevelDB的公共部件并不复杂,但为了更好的理解其各个核心模块的实现,此处挑几个关键的部件先行备忘. Arena(内存领地) Arena类用于内存管理,其存在的价值在于: 提高程序性能,减少Heap调用次数,由Arena统一分配后返回到应用层. 分配后无需执行dealloc,当Arena对象释放时,统一释放由其创建的所有内存. 便于内存统计,如Arena分配的整体内存大小等信息. class Arena { public: Arena(); ~Arena(); // Return a poin

LevelDB性能测试|Golang调用LevelDB 不同方式使用压力测试 用ssdb,TCP连接方式调用,底层存储levelDB 直接调用Cgo的levelDB (必须保证串行) 直接调用Golang的LevelDB (必须保证串行) 开始: go test -v -test.run="DB.*" -test.bench="DB.*" -test.count=1 -test.benchtime=3s go test -v -test.run="Raws

最近有个业务写远远大于读,读也集中在最近写入,这不很适合采用leveldb存储么,leveldb业界貌似ssdb用得挺广,花了两天时间就ssdb简单做下测试,以下总结. ssdb 是leveldb的redis兼容协议封装,并且实现了主从同步,源码不多易读:主要对redis命令封装,get/set 不说,leveldb 是有序的,相比redis通过scan遍历的命令,利用有序性 list.hset也通过key+fileld/seq - val 方式存储,ttl 会单独存储一个hset 保存过期时间

对于compaction是leveldb中体量最大的一部分,也应该是最为复杂的部分,为了便于理解我们首先从一些基本的概念开始.下面是一些从doc/impl.html中翻译和整理的内容: Level 0 当日志文件超过一定大小的阈值是 (默认为 1MB): 建立一个新的memtable和日志文件,以后的操作都是用新的memtable和日志文件 后台进行如下操作: 将旧的 memtable写到SSTable中(过程为先转为immtable_table,然后遍历写入) 废弃旧的 memtable 删除

通过集群实现消息队列高可用. 消息队列在项目中存储订单.邮件通知.数据分发等重要信息,故对消息队列稳定可用性有高要求. 现在通过zookeeper选取activemq leader的形式实现当某个activemq节点出问题时,保证系统的可用性. zookeeper做为服务选取器来选择activemq作为master. 开发环境将zoopkeeper zoo_sample.cfg拷贝并修改文件名称为zoo.cfg. activemq 配置禁用kahadb启用LevelDB 其中 zkAddress

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以32K为单位的物理Block,每次读取的单位以一个Block作为基本读

整体上,sstable文件分为数据区与索引区,尾部的footer指出了meta index block与data index block的偏移与大小,data index block指出了各data block的偏移与大小,meta index block指出了各meta block的偏移与大小. 1)DataBlock:存储Key-Value记录,分为Data.type.CRC三部分 2)MetaBlock:暂时没有使用 3)MetaBlock_index:记录filter的相关信息(本文暂时

简介:Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法.LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4核Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w. 原理(可以查看相关原理图更容易理解,非常类似于hadoop的某些组件实现) 1.Files leveldb的实现类似于Bigtable中的一个tablet(Google),只

原文: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 对leveldb非常好的一篇学习总结文章 郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Level

C: Consistency 一致性 • A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) • P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个. BASE模型反ACID模型,完全不同ACID模型,

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/peop

原文地址:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.go

“LOG文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的.” (http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064

上节内容讲到log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. 下面我们带大家看看log文件的具体物理和逻辑布局是怎样的,LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以

作者:Jeff Dean, Sanjay Ghemawat 原文:http://leveldb.googlecode.com/svn/trunk/doc/index.html 译者:phylips@bmy 2011-8-16 译文:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201171705113636/ LevelDB库提供了一种永久性的key value存储.Key和value都是任意的字节序列.在这个key value存储系统中,key

在说LevelDb之前,先认识两位大牛,Jeff Dean和Sanjay Ghemawat,这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设计和实现者. Sanjay Ghemawat其人:http://research.google.com/people/sanjay

leveldb的缓存机制 leveldb采用LRU机制, 利用键的哈希值前n位作为索引, 将要插入的键值对分派到指定的缓存区, 当缓存区的使用率大于总容量后, 优先淘汰最近最少使用的缓存, 独立的缓存区总量为2^n . 初始化ShardedLRUCache 设置初始缓存容量, 并设置16个子分区的容量. static const int kNumShardBits = 4; static const int kNumShards = 1 << kNumShardBits; explicit S

译自  Emmanuel Goossaert (CodeCapsule.com) 在本文中,我将会逐组件地把Kyoto Cabinet 和 LevelDB的架构过一遍.目标和本系列第二部分讲的差点儿相同,通过分析现有键值对存储的架构来思考我应该怎样建立我自己键值对存储的架构.本文将包含: 1. 本架构分析的意图和方法 2. 键值对存储组件概览 3. Kyoto Cabinet 和LevelDB在结构和概念上的分析   3.1 用Doxygen建立代码地图   3.2 总体架构   3.3 接口

在Linux上leveldb的安装和使用中我们写了一个测试代码,内容如下: #include "leveldb/db.h" #include <cassert> #include <iostream> using namespace std; using namespace leveldb; int main() { leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_missing = tr