大多数情况下,block cache中实际使用的block远小于block cache中缓存的,所以当用户启用该功能时,block cache容量将覆盖block cache和memtable两者的内存使用量。 如果用户同时开启 cache_index_and_filter_blocks,那么RocksDB的三大内存区域(index and filter cache, memtables, block cache)内存占用都在block cache中。
布隆过滤器始终保存在内存中以供打开的文件使用,除非BlockBasedTableOptions::cache_index_and_filter_blocks设置成了true。大家文件的数量由max_open_files选项来控制。 有两种类型的布隆过滤器:block-based和全过滤。 block-based 过滤器(已弃用) 可以通过调用options.filter_policy.reset(rocksdb::NewBloomFilterPolic...
Bloom过滤器总是保持在内存中,以方便打开文件,除非BlockBasedTableOptions::cache_index_and_filter_blocks为true。打开的文件的数量通过max_open_files选项控制。 有两个bloom过滤器类型:基于块的,和全过滤。 基于块的过滤器 通过调用一下接口使用基于块的过滤器: options.filter_policy.reset(rocksdb::NewBloomFilte...
用户可以选择将索引和过滤块缓存在 BlockCache 中;默认情况下,索引和过滤块都在 BlockCache 外面存储。 BlockBasedTableOptions table_options; table_options.cache_index_and_filter_blocks = true; std::shared_ptr<Cache> cache = NewLRUCache(capacity); table_options.block_cache = cache; Options options...
这个参数决定了 RocksDB 可以打开的最大文件句柄数,在 Flink 的参数里是state.backend.rocksdb.files.open. 如果没有启用 cache_index_and_filter_blocks 参数(下面会讲)时,Max Open Files 可以表示内存中容纳的 Index 和 Filter Block 的数目。默认值是 5000,如果进程的 ulimit 没有限制的话,建议改为 -1(无...
index/filter block所占用的内存越来越大,即使设置了参数cache_index_and_filter_blocks(只把部分index/filter block放置在block cache中), 占较大内存的index/filter block也会影响DB性能 1)占用本来用于缓存data block 的block cache 2 ) 在block cache获取不到时,从磁盘上加载并加入到block cache中,这会增加...
随着DB/mem使用越来越多,filter/index block的内存空间变得不可忽视。虽然cache_index_and_filter_blocks 配置只允许filter/index block数据的一部分cache在block cache中,但是还是会因为数据量的庞大影响RocksDB的性能。 占据了过多的block cache 空间,这些空间本来可以用于缓存data ...
10.BlockBasedTableOptions::cache_index_and_filter_blocks = true 除level 0之外其他文件的index和filter block都缓存在block_cache,此时table_cache不会缓存sst文件的index和filter block block_cache默认大小8M,48个实例占用384M,假设打开上面的配置来大幅度减少table_cache的内存消耗后,384M的block_cache肯定存不...
block cache,从磁盘中读取的数据放入block cache table cache中缓存index和filter block;max_open_files存储上限,-1表示全部存储在内存中 cache_index_and_filter_blocks若设置为true,则存储在block cache中 Simulated cache:模拟shadowcache 模拟更大的cache,测hit/miss看效果;相当于只有key的block_cache; insert时,...
新版本 PegaDB2.0 对此进行了优化,打开 Partitioned Block 相关的配置, Partitioned Block 的原理是在 Index/Filter Block 基础上加一层二级索引,当读 Index 或者 Filter 的时候,先将二级索引读入内存,然后根据二级索引,找到所需的分区 Index Block,将其加载进 Block Cache 。Partitioned Block 机制带来的优点如下:...