RocksDB 的三个基本结构是memtable、sstfile和logfile。memtable是一种内存数据结构 - 新的写入被插入到memtable中,并且可以选择写入日志文件(又名。Write Ahead Log(WAL))。日志文件是存储上按顺序写入的文件。当 memtable 填满时,它会被刷新到存储上的sstfile,并且可以安全地删除相应的日志文件。对 sstfile 中...
截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是状态数据量较大（GB 到 TB 级别）时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优，如果全部采用默认配置，读写性能有可能会很差。但是，RocksDB 的配置也是极为复杂的，可调整的参数多达百个，没有放之四海而皆准的...
rocksdb::Options options; options.create_if_missing =true; options.comparator = &cmp; rocksdb::Status status = rocksdb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", &db); ... backup以及checkpoint 备份允许用户创建周期性的增量备份到远程文件系统(想想HDFS和S3),然后从他们中的任意一个恢复。
Flink 参数为 state.backend.rocksdb.compaction.level.target-file-size-base(ColumnFamilyOptions 的 setTargetFileSizeBase 方法),表示上一级的 SST 文件达到多大时触发 Compaction 操作,默认值是 2MB(每增加一级,阈值会自动乘以 target_file_size_multiplier). 为了减少 Compaction 的频率,可以适当调大此参数,例如...
RocksDB是一个嵌入式的K-V(任意字节流)存储。所有的数据在引擎中是有序存储,可以支持Get(key)、Put(Key)、Delete(Key)和NewIterator()。RocksDB的基本组成是memtable、sstfile和logfile。 memtable是一种内存数据结构,写请求会先将数据写到memtable中,然后可选地写入logfile。
设置options.skip_stats_update_on_db_open=true以加快DB打开时间。 这是一个有争议的建议:使用基于level的压缩,因为他对于减少磁盘读更友好 如果你使用基于level的压缩,使用options.level_compaction_dynamic_level_bytes=true。 如果服务器有多个硬盘,设置options.max_file_opening_threads为一个大于1的值。
RocksDBConfigurableOptions:一些可配置的参数 RocksDBNativeMetricOptions:可开启的rocksdb的监控项配置,默认全部未开启 RocksDBOptions:一些全局配置,并非详细的配置项,更多与Flink有关 RocksDBProperty:rocksdb的jni相关参数 需要实现的类: RocksDBAggregatingState ...
触发Memtable 刷新落盘的场景: 写入后 Memtable 大小超过ColumnFamilyOptions::write_buffer_size 所有列族的Memtable用量超过 DBOptions::db_write_buffer_size 或者 write_buffer_manager发出刷新信号。最大的MemTable将会flushed WAL文件大小超过 DBOptions::max_total_wal_size Block Cache RocksDB 在内存中缓存数...
options.options.compaction_style = kCompactionStyleLevel; options.write_buffer_size = 67108864; // 64MB options.max_write_buffer_number = 3; options.target_file_size_base = 67108864; // 64MB options.max_background_compactions = 4; options.level0_file_num_compaction_...
# WAL 文件的最大大小 DBOptions::max_total_wal_size # WAL 文件的删除时间 DBOptions::WAL_ttl_seconds 2.3、SST SST, Sorted String Table,有序键值对集合,是 LSM - Tree 在磁盘中的数据结构。与 B+ Tree 就地更新不同(找到元数据所在页并修改值),LSM-Tree 直接 append 写到磁盘,再同通过合并的方式...