LevelDB学习笔记 (3): 长文解析memtable.跳表和内存池Arena 1. MemTable的基本信息 我们前面说过leveldb的所有数据都会先写入memtable中,在leveldb中每个 LevelDB 实例最多会维护两个 MemTable: mem_ 和 imm_.mem_ 可以读写,imm_ 只读.分别对应了memtable和immutable table. 1.1 首先去看一下db/memtable.h 下面是基本的构造信息 class MemTable { publi

leveldb是一个非常高效的可嵌入式K-V数据库,在.NET下有着基于win实现的包装leveldb.net;不过leveldb.net只提供了基于byte[]和string的处理,这显然会对使用的时候带来不方便,毕竟在编写应用的时候都是希望通过对象的方式来存储,如我们常见的redis,mongodb和memcached等等都提供对象方式的读写.以下主要讲解leveldb.net基础上封装一层序列化功能方便使用. 制定对象化的访问接口 为了不修改leveldb.net的代码,所以选择在他基础过

memtable常驻于内存,需要按照key进行排序,通常意义上的话,可以使用二叉查找树来实现,跟进一步可以使用红黑树保证树的平衡,但是leveldb中使用了另外的一种数据结构:跳表Skip List. memtable声明在db/memtable.h中,定义如下: class MemTable { public: // MemTables are reference counted.  The initial reference count // is zero and the caller m

在 2006 年的 OSDI 上,Google 发布了名为 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data 的论文,其中描述了一个用于管理结构化数据的分布式存储系统 - Bigtable 的数据模型.接口以及实现等内容. 本文会先对 Bigtable 一文中描述的分布式存储系统进行简单的描述,然后对 Google 开源的 KV 存储数据库 LevelDB 进行分析:LevelDB 可以理解为单点的 Bigtable 的系统,虽

1. leveldb整体介绍 首先leveldb的数据是存储在磁盘上的.采用LSM-Tree实现,LSM-Tree把对于磁盘的随机写操作转换成了顺序写操作.这是得益于此leveldb的写操作非常快,为了做点这一点LSM-Tree的思路是将索引树结构拆成一大一小两棵树,较小的一颗常驻内存,较大的一个持久化到磁盘.而随着内存中的树逐渐增大就会发生树的合并和分裂,大概结构如下图所示.后面还会详细分析 下图是整个leveldb的结构概述图,首先我们会把数据写入memtable(位于内存中),当memta

MemTable(db/memtable.h db/memtable.cc db/skiplist.h) LevelDB中存储在内存中的那部分KV数据都存储在memtable中,而memtable中的数据实际是用跳表来存储的.MemTable使用Arena进行内存管理,并提供了添加.查找.迭代器的接口,而实际上这些接口都是调用SkipList的添加和迭代器接口来实现的. MemTable类 MemTable类的声明: class MemTable { public: // ... // Incr

前文: leveldb 学习记录(一) skiplist leveldb 学习记录(二) Slice 存储格式: leveldb数据在内存中以 Memtable存储(核心结构是skiplist 已介绍),当达到一定容量则转换为Immutable Memtable,由后台线程存储进磁盘中.同时另开一个新 Memtable,记录数据. Memtable记录修改新kv对,可读可写.Immutable Memtable不可更改. Memtable使用的就是skiplist记录key value clas

[LevelDb日知录之五:MemTable详解] LevelDb日知录前述小节大致讲述了磁盘文件相关的重要静态结构,本小节讲述内存中的数据结构Memtable,Memtable在整个体系中的重要地位也不言而喻.总体而言,所有KV数据都是存储在Memtable,Immutable Memtable和SSTable中的,Immutable Memtable从结构上讲和Memtable是完全一样的,区别仅仅在于其是只读的,不允许写入操作,而Memtable则是允许写入和读取的.当Memtable写入

#include <iostream> #include <string> #include <leveldb/db.h> #include <boost/lexical_cast.hpp> using namespace std; int main(int argc, char *const *argv) { try { leveldb::DB* db; leveldb::Options options; options.create_if_missing

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

LevelDB库简介 一.LevelDB入门 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询较少,而写很多的场景.LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘,降低索引插入开销,关于LSM,本文在后面也会简单提及. 根据Leveldb官方网站的描述,Leve

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

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

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是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2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. 那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢? 先说随机写,它的写都是先记录到日志文件去的,在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写.在日志满了后,把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并,这个动作也是顺序读和写.大家都知道传统磁盘raid的顺序读写

leveldb的数据存储采用LSM的思想,将随机写入变为顺序写入,记录写入操作日志,一旦日志被以追加写的形式写入硬盘,就返回写入成功,由后台线程将写入日志作用于原有的磁盘文件生成新的磁盘数据.Leveldb在内存中维护一个数据结构memtable,采用skiplist来实现,保存当前写入的数据,当数据达到一定规模后变为不可写的内存表immutable table.新的写入操作会写入新的memtable,而immutable table会被后台线程写入到数据文件.Leveldb的数据文件是按层存放