rocksdb中的skiplist模块,支持多线程并发。更新插入删除操作都没有使用锁同步操作,提高了写入效率。跳表key的存储是有序的。跳表结构数据前向后向查询。 跳表的存储结构 一个skiplist有多个NODE存储的,每一个node会保留一个指向后续node的Node指针数组,此数组的长度(随机生成)。保证了每一个节点的查询的随机性。 Node源码定义
RocksDB的Transaction分为两类:Pessimistic和Optimistic,类似悲观锁和乐观锁的区别,PessimisticTransaction的冲突检测和加锁是在事务中每次写操作之前做的(commit后释放),如果失败则该操作失败;OptimisticTransaction不加锁,冲突检测是在commit阶段做的,commit时发现冲突则失败。 具体使用时需要结合实际场景来选择,如果并发事务...
RocksDB是支持并发写的,目前只有InlineSkipList实现了,一写多读实现的逻辑和LevelDB相同,不赘述了,并发写的实现也很简单,每一层使用CAS来插入Node,失败时重新计算这一层的Splice并重试,CAS保证了其他线程的修改可见。
RocksDB只会用顺序写,支持direct I/O和mmap(),设置对应的Options即可。具体实现就不说了,说几个细节: mmap()追加写的时候,要扩大文件大小再重新映射,RocksDB用的是fallocate(),在close的时候要记得ftruncate()调整大小为真实大小。 RocksDB是读设备文件获取direct I/O对齐要求的,见io_posix.cc:GetLogicalBufferS...
RocksDB 源码分析 – InlineSkipList RocksDB实现了多种可作为memtable的数据结构,包括SkipList、HashSkipList、HashLinkList和Vector,可根据场景选择合适的种类,见MemTable。 这里只看功能最丰富且最常用的SkipList。 InlineSkipList memtable有3层封装: InlineSkipList:最底层的数据结构,提供最基本的读写操作。
rockchip 3399 android 源码 rocksdb源码分析 这篇文章介绍RocksDB中的文件I/O。 文件I/O page cache 操作系统(文件系统)为了提高文件I/O性能,会增加一层page cache,用于缓存文件数据,大部分读写操作只需要访问page cache即可,不需要发起真正的I/O,page size可用sysconf(_SC_PAGESIZE)获取,一般为4KB。第一次...
RocksDB是非常流行的KV数据库,是LSM-Tree数据库的典型代表,很多分布式数据库NewSQL、图数据库都使用RocksDB作为底层存储引擎,RocksDB在稳定性和性能等方面都比较出色。 HugeGraph图数据库底层也支持RocksDB作为后端存储引擎,HugeGraph使用的是Java语言,RocksDB是C++语言编写,幸好官方提供了Java JNI接口可直接使用。RocksDB...
对Rocksdb的源代码进行深入分析,探讨其架构、设计思想、数据流程以及优化策略等,帮助读者更好地理解Rocksdb的底层实现原理。 ,理想股票技术论坛
Rocksdb利用线程局部缓存和atomic来替换掉原先leveldb的version加锁的逻辑//在读之前需要获得新的superversion(最新的versionset) SuperVersion* ColumnFamilyData::GetThreadLocalSuperVersion(DBImpl* db) { //通过swap获得当前的superversion(每个线程都用InUse对象替换tls对象) //如果没有写,那么在执行ReturnThreadLocal...
RocksDB中Bloom Filter的用法 每一个SST文件对应一个Bloom Filter。 当SST文件写入到磁盘中时,创建一个Bloom Filter, 并作为SST文件的一部分写到磁盘上。 Bloom Filter只能通过key集合创建,而没有合并的操作。所以,当合并两个SST文件时,新文件的Bloom Filter是创建出来的,而不是合并得到的。