0. 存储引擎基础 存储引擎的基本功能和数据结构 一个存储引擎需要实现三个基本的功能: write(key, value)                                                二分查找并插入 read(key)    ->    return value                            二分查找并返回 scan(begin, end)    ->    return values              求key在某区间内的所有

将rocksdb配置成leveldb 1.配置方法 配置方式有三种: 第一种适合进行性能测试对比:是以参数形式在运行db_bench或ycsb-c的时候以参数形式将rocksdb将其配置成leveldb. 第二种属于一劳永逸模式,但改回来麻烦:是改动rocksdb的options.h文件的默认参数,以后直接运行就行.这种方式在改之前记得做好备份. 第三种适用于自己写的程序:在函数中新建Options对象,然后使用rocksdb本身提供的函数或直接对属性进行设置,例如: Options optio

前言 第一次写博客^_^ 系统是全新的Ubuntu20.04,什么都没有,一切从头开始安装 查看gcc和g++版本 sudo apt-get update gcc --version g++ --version 注意这里是俩杠.4.7以上不用更新,下面代表正常,第二行是版本号. 没有的话安装: sudo apt install build-essential 安装必要的一些库 sudo apt-get install libsnappy-dev zlib1g-dev libbz2-dev lib

概述 compaction主要包括两类:将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction:磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction.对于myrocks来说,compaction过程都由后台线程触发,对于minor compaction和major compaction分别对应一组线程,通过参数rocksdb_max_background_flushes和rocksdb_max_b

需要先安装 gflags 在进行 make db_bench 不然运行 db_bench 会出现 Please install gflags to run rocksdb tools 错误 bench 最基础的参数: root@river:/home/leveldb/rocksdb-master# ./db_bench --db=/media/m1ext4 --benchmarks=fillrandom --num=100000000 --compression_type=none 其中 com

| 导语 对于 LevelCompact 策略,RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore,根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact,然后选择Level-N 和Level-(N+1)的文件进行Compact.如何计算CompactScore? 如何选择文件进行Compact?Compact有哪些参数?如何知道RocksDB当前的一个状态?   RocksDB是基于LSM结构的K-V存储引擎,由于数据文件采用Append Only方式写入,而对

RocksDB作为一个开源的存储引擎支持事务的ACID特性,而要支持ACID中的I(Isolation),并发控制这块是少不了的,本文主要讨论RocksDB的锁机制实现,细节会涉及到源码分析,希望通过本文读者可以深入了解RocksDB并发控制原理.文章主要从以下4方面展开,首先会介绍RocksDB锁的基本结构,然后我会介绍RocksDB行锁数据结构设计下,锁空间开销,接着我会介绍几种典型场景的上锁流程,最后会介绍锁机制中必不可少的死锁检测机制. 1.行锁数据结构    RocksDB锁粒度最小是

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯云数据库内核团队 原文标题:[腾讯云CDB]教你玩转MyRocks/RocksDB-STATISTICS与后台线程篇 0. Intro 在facebook的MySQL版本(以下称为MyRocks)中,RocksDB是可选的存储引擎.相比于InnoDB引擎,RocksDB的一个重要的优势是它使用更少的磁盘空间.在生产系统中,特别是用户数在亿级以上的互联网应用,磁盘空间是其中比较大的成本之一,而能够使用更少的磁盘空间的RocksDB无

tiKV 最底层使用的是 RocksDB(tidb3.0版本中将使用tian存储引擎) 做为持久化存储,所以 TiKV 的很多性能相关的参数都是与 RocksDB 相关的.TiKV 使用了两个 RocksDB 实例,默认 RocksDB 实例存储 KV 数据,Raft RocksDB 实例(简称 RaftDB)存储 Raft 数据. TiKV 使用了 RocksDB 的 Column Families (CF) 特性. 默认 RocksDB 实例将 KV 数据存储在内部的 default.wri

原文地址 https://minervadb.com/index.php/2018/08/06/comparing-tokudb-rocksdb-and-innodb-performance-on-intelr-xeonr-gold-6140-cpu/ 该文测试的环境如下 CPU details (Intel(R) Xeon(R) Gold 6140 CPU @ 2.30GHz with 72 CPUs) Storage devices used for benchmarking (we use

项目的缓存中用到了rocksdb,实例化时报错了: Related cause: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'org.springframework.beans.factory.config.MethodInvokingFactoryBean#1' defined in class path resource [spring-core.xml]: C

该文前三部份介绍 statistics.perf context和iostat context和thread status相关内容.最后介绍ThreadLocalPtr实现的原理. 0. 性能诊断类型 statistics:所有线程的所有操作的count/time的累加. perf context和iostat context: 单个操作(比如get和put)的count/time. thread status: 用于监视线程的运行时状态 1. statistics 开销: 增加5%-10% 头

前面学习了一下rocksdb,这个db是对leveldb的一个改进,是基于leveldb1.5的版本上的改进,而且leveldb1.5以后也在不断的优化,下面从写入性能对两者进行对比. 前言 比较的leveldb的版本是1.18,rocksdb的版本是3.10.1. 在比较的时候需要将leveldb和rocksdb的参数调成一样的,本文的参数为, memtable 4M,最多2个memtable level0_slowdown_writes_trigger=8,level0_stop_write

这次的项目我们重点关注RocksDB中的一个环节:Rate Limiter.其实Rate Limiter的思想在很多其他系统中也很常用. 在RocksDB中,后台会实时运行compaction和flush操作,这些都会对磁盘进行大量的写操作.可以通过Rate Limiter来控制最大写入速度的上限.因为在某些场景下,突发的大量写入会导致很大的read latency,从而影响系统性能. Rate Limiter的基本原理是令牌桶算法:系统每秒往桶里丢数量为1/QPS的令牌(满了为止),写请求只有

本文主要介绍 RocksDB 锁结构设计.加锁解锁过程,并与 InnoDB 锁实现做一个简单对比. 本文由作者授权发布,未经许可,请勿转载. 作者:王刚,网易杭研数据库内核开发工程师 MyRocks 引擎目前是支持行锁的,包括共享锁和排它锁,主要是在 RocksDB 层面实现的,与 InnoDB 引擎的锁系统相比,简单很多. 本文主要介绍 RocksDB 锁结构设计.加锁解锁过程,并与 InnoDB 锁实现做一个简单对比. 事务锁的实现类是:TransactionLockMgr ,它的主要数据成

前言 本篇主要是分析ceph的版本之间参数的变化,参数变化意味着功能的变化,通过参数来分析增加,删除,修改了哪些功能,以及版本之间的变化,本篇主要通过导出参数,然后通过脚本去比对不同的版本的参数变化 14版本之前安装一个ceph-common,然后touch一个空配置文件就可以通过ceph --show-config拿到版本的配置文件 14版本之后需要安装好mon,并且这个命令取消了,通过下面的命令获取 ceph config show-with-defaults mon.lab204|awk

总 这篇是对rocksdb整体功能的分析,主要着眼点是db.h文件,对rocksdb进行代码解析,若想以整体的方式了解其功能,首先就应该解析db.h文件.对于rocksdb的db.h文件来说,且不论前面一大串结构体,该文件的核心无疑是class DB,从一百多行到一千多行,都是这个类. 本文共计七千余字,分为四个部分,分别是整体方法,属性方法,参数解析和其他. 下面对类内部进行分析,为了节约空间,函数参数不再写了. 整体方法 该表格为整体性方法,主要操作包含Put,Get,Delete等键值存储

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

一.开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的,写数据都是先缓存到内存中,所以RocksDB的写请求效率比较高.RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据,每次获取数据时,先从内存中blockcache中查找,如果内存中没有再去磁盘中查询.使用 RocksDB时,状态大小仅受可用磁盘空

本文老周就给大伙伴们介绍一下方法参数代码的生成. 在开始之前,先补充一下上一篇烂文的内容.在上一篇文章中,老周检讨了 MemberAttributes 枚举的用法,老周此前误以为该枚举不能进行按位操作,后来发现是可以的.不过啊,MemberAttributes 枚举有些情况下不那么好弄,最典型的就是要生成抽象类的时候,反正老周试了很久,用MemberAttributes枚举不能顺利生成抽象类. 这时候,老周想到了 TypeAttributes,然后就试了一下. CodeTypeDeclarati