然而,在使用过程中观察到 RocksDB 的内存使用常常超出预设的阈值,这一现象对系统的稳定性和可用性构成了严重威胁。 RocksDB 提供了通过 block-cache-size 参数来控制缓存使用的机制。开发者可以通过以下代码片段设置缓存大小: std::shared_ptr<rocksdb::Cache>cache=rocksdb::NewLRUCache(cache_size,-1,true); ...
RocksDB 提供了通过 block-cache-size 参数来控制缓存使用的机制。开发者可以通过以下代码片段设置缓存大小: std::shared_ptr<rocksdb::Cache> cache = rocksdb::NewLRUCache(cache_size,-1,true); 然而,实际应用中发现,RocksDB 的内存占用往往超出了设定的 cache_size 值。这种内存使用的不可预测性导致了内存...
然而,在使用过程中观察到 RocksDB 的内存使用常常超出预设的阈值,这一现象对系统的稳定性和可用性构成了严重威胁。 RocksDB 提供了通过 block-cache-size 参数来控制缓存使用的机制。开发者可以通过以下代码片段设置缓存大小: std::shared_ptr<rocksdb::Cache>cache=rocksdb::NewLRUCache(cache_size,-1,true); ...
block 的大小,默认值为4KB。在生产环境中总是会适当调大一些,一般32KB比较合适,对于机械硬盘可以再增大到128~256KB,充分利用其顺序读取能力。但是需要注意,如果 block 大小增大而 block cache 大小不变,那么缓存的 block 数量会减少,无形中会增加读放大。 block_cache_size | state.backend.rocksdb.block.cache-...
应用程序采用 glibc 的 ptmalloc 作为内存分配器。在程序中,存在两个 RocksDB 实例,分别用于存储不同类型的数据。根据配置,两个实例的 block-cache-size 分别被设定为4GB和8GB。然而,实际的内存消耗量远远超出了这一预设值,导致整体内存使用量显著高于预期。
BlockCache 配置: file.block.cache.size:设置 LRUBlockCache 的内存大小,默认值为 0.4,建议设置为 0.05～0.1 左右。 hbase.bucketcache.ioengine:设置为 ‘offheap’ 以使用堆外内存。 hbase.bucketcache.size:根据物理内存大小设置堆外存大小。 Memstore 配置: hbase.hregion.memstore.flush.size:默认值为 128...
整个RocksDB共享一个block cache,读数据时内存的chache大小,该参数越大读数据时缓存命中率越高,默认大小为8MB,建议设置到64~256MB state.backend.rocksdb.block.cache-size:64m //默认8MB ③增大write buffer和level阈值大小 RocksDB中,每个state使用一个Column Family,每个Column Family使用独占的write buffer,默认64...
block_cache_size | state.backend.rocksdb.block.cache-size block cache 的大小，默认为8MB。由上文所述的读写流程可知，较大的 block cache 可以有效避免热数据的读请求落到 sstable 上，所以若内存余量充足，建议设置到128MB甚至256MB，读性能会有非常明显的提升。Tuning Compaction compaction 在所有基于 LSM ...
如果 block_size 越大,那么一个 SST 文件里面 block 的个数就越少,这样 index 占用的 memory 和 space amplification 就越小,但这样就会增大 read amplification。(为啥会读放大?没觉得啊,感觉只不过blockcache读上去的一个块比较大而以) Flush 对于新插入的数据,RocksDB 会首先将其放到 memtable 里面,所以 ...
Block Cache Size 对于读性能来说至关重要,在 Flink 中的对应参数是state.backend.rocksdb.block.cache-size. 默认情况下,缓存清除算法用的是 LRU(Least Recently Used),这是一种有锁的算法。RocksDB 还提供了 Clock 算法可选。在我们的常见测试场景下,算法的影响并不大。