得益于LSM-Tree结构,RocksDB所有的写入并非是update in-place,所以他支持起来事务的难度也相对较小,主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包,然后在commit时一次性将WriteBatch写入,保证了原子,另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。 RocksDB的Transaction分为两类:Pessimistic和Optimistic,类似悲观...
WriteBatch中操作会按照顺序应用到db中。 把多个单独的修改放入WriteBatch也可以提高bulk updates速度。 #include"rocksdb/write_batch.h"...std::string value;rocksdb::Status s=db->Get(rocksdb::ReadOptions(),key1,&value);if(s.ok()){rocksdb::WriteBatch batch;batch.Delete(key1);batch.Put(key2,v...
首先查找本事务对应的 Writebatch 中是否存在请求的数据。接着跳表查找内存的 Memtable(active + immutable );若不存在,则基于 SST 文件元数据查找是否缓存在 Block Cache 中;若没有被缓存,则读磁盘的 SST 文件,找到后并加载到 Block Cache 中。为了提高查找效率,会借助布隆过滤器,避免无效的数据 IO 和遍历操作。
得益于LSM-Tree结构,RocksDB所有的写入并非是update in-place,所以他支持起来事务的难度也相对较小,主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包,然后在commit时一次性将WriteBatch写入,保证了原子,另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。 RocksDB的Transaction分为两类:Pessimistic和Optimistic,类似悲观...
如果需要删除某个键值对,可以使用delete方法。 # 删除数据db.delete(b'key1') 1. 2. 批量写入数据 为了提高性能,我们可以使用写入批次WriteBatch。这样可以在一个操作中进行多个写入。 # 批量写入数据batch=rocksdb.WriteBatch()batch.put(b'key3',b'value3')batch.put(b'key4',b'value4')db.write(batch...
通过WriteBatch我们可以原子的操作不同的列族,例如可以通过handles[0]去删除handles[1]插入的键值对{"key": "value"} // put and get from non-default column familys = db->Put(WriteOptions(), handles[1],Slice("key"),Slice("value"));assert(s.ok()); ...
首先查找本事务对应的 Writebatch 中是否存在请求的数据。接着跳表查找内存的 Memtable(active + immutable );若不存在,则基于 SST 文件元数据查找是否缓存在 Block Cache 中;若没有被缓存,则读磁盘的 SST 文件,找到后并加载到 Block Cache 中。为了提高查找效率,会借助布隆过滤器,避免无效的数据 IO 和遍历操作...
//&writebatch最好使用指针,构建writebatch,返回对否新增field intNemo::DoHSet(conststd::string&key,conststd::string&field,conststd::string&val,rocksdb::WriteBatch&writebatch){intret=0;std::string dbval;Status s=HGet(key,field,&dbval);//(详细见下)if(s.IsNotFound()){// not found //dbva...
根据rocksdb的官方文档,WriteBatch是线程安全的。这意味着多个线程可以同时使用WriteBatch对象进行写入操作,而不需要额外的同步机制来保证数据的一致性和正确性。 WriteBatch的线程安全性是通过内部的锁机制来实现的。当多个线程同时调用WriteBatch的写入方法时,它们会自动获取内部的锁,以确保每个写入操作的原子性和顺序性。这...
结合rocksdb,发现上面的200次循环中每次都会load state变量,检查是否符合条件,当Leader Writer的WriteBatch执行完,修改了这个state变量时,会产生store指令,由于处理器是乱序执行的,当有了store指令后,需要重排流水线确保在store之后的load指令在执行store之后再执行,而重排会带来25倍左右的性能损失。pause指令其实就是延迟...