rocksdb专题

超级底层：10WQPS/PB级海量存储HBase/RocksDB，底层LSM结构是什么？

一次穿透：10WQPS/PB级海量存储HBase/RocksDB的底层LSM结构 LSM tree 是很多数据库内部的核心数据结构，包括BigTable,ClickHouse、Cassandra, Scylla， RocksDB，HBase。 ClickHouse基于Log-Structured Merge-Tree 结构（思想），实现磁盘的顺序写入，和数据的预排序。 Cassandra 是

RocksDB参数记录

布隆过滤器（Bloom Filter） LSM类型的存储引擎查询性能要低于B-tree 类型的存储引擎，RocksDB 有针对性的优化那就是:bloom filter。其实在LevelDB 里就存在bloom filter，但是RocksDB 在LevelDB的基础上又做了优化。 Bloom Filter 布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个

服务器升级Nacos2.2.3报错、rocksdb报错问题处理

由于系统之前使用的Nacos2.0.4有反序列化漏洞，故需要将Nacos升级到2.2.3版本。该Nacos在本地运行没有问题，但是在Windows服务器运行就会报错： rocksdb java.lang.UnsatisfiedLinkError: C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\2\librocksdbjni59759403190591159

数据缓存，可以尝试RocksDB了

shigen坚持更新文章的博客写手，擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长，分享认知，留住感动。个人IP：shigen shigen在最近的学习中，接触到了一款新的缓存数据库RocksDB，起因是在学习公司内部的一款产品DRM动态配置，其中的底层就用到了这一款RocksDB数据库。但是我当时想到的就是既然是缓存，为什么不去用redis

NoSQL 数据库管理工具，搭载强大支持：Redis、Memcached、SSDB、LevelDB、RocksDB，为您的数据存储提供无与伦比的灵活性与性能！

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RocksDB源码学习(二)：读(一)

注：本篇博客所用代码版本均为 v7.7.3。文章目录前言从 GetImpl 开始分析LookupKeySaverMemTableRepiter -> Seek()SaveValue() 从 Txn 复盘调用链前言 RocksDB 的所有对记录 delete 和 update 操作，都不是就地删或者就地更新，而是新增一个记录表示这个操作，而这个记录也是一个 <k, v>

核心参考文献： Dong, S., P, S. S., Pan, S., Ananthabhotla, A., Ekambaram, D., Sharma, A., Dayal, S., Parikh, N. V., Jin, Y., Kim, A., Patil, S., Zhuang, J., Dunster, S., Mahajan, A., Chelluri, A., Datye, C.,

Flink问题解决及性能调优-【Flink rocksDB读写state大对象导致背压问题调优】

RocksDB是Flink中用于持久化状态的默认后端，它提供了高性能和可靠的状态存储。然而，当处理大型状态并频繁读写时，可能会导致背压问题，因为RocksDB需要从磁盘读取和写入数据，而这可能成为瓶颈。遇到的问题 Flink开发中遇到读写state大对象的问题，Flink webUI 火焰图表现如下：从图上看，瓶颈卡在序列化与反序列化，结合业务逻辑代码，业务涉及state大对象的读写，并且

漫谈RocksDB(四)存储结构——翩若惊鸿，婉若游龙

前言前面几个章节已经分别说了下RocksDB的基础概念和相关操作，下面来说一说RocksDB的存储结构，根据文件的存储结构再去回过头了解下RocksDB的相关操作。正文文件介绍 *.log: 事务日志用于保存数据操作日志，可用于数据恢复 *.sst: 数据持久换文件（此处的例子没有生成sst文件是因为第一次写数据，数据量小没触发flush操作，数据都在内存的MemoryTab

Rocksdb LSM Tree Compaction策略

RocksDB读写简介直接画图说明。这张图取自Flink PMC大佬Stefan Richter在Flink Forward 2018演讲的PPT，笔者重画了一下。 RocksDB的写缓存（即LSM树的最低一级）名为memtable，对应HBase的MemStore；读缓存名为block cache，对应HBase的同名组件。执行写操作时，先同时写memtable与预写日志WAL。m

RocksDB源码学习(一)：事务

最近在学 RocksDB，本篇博客试图从宏观上理一下 RocksDB 有关事务的部分。内容包含 DB、Transaction、WriteBatch、Sequence Num、Snapshot、Lock 等等。因为刚学，所以如果有理解错误的地方，请谅解。注：本篇博客除了另行说明的代码截图版本为v5.18.4，其余所有代码框里的代码版本均为 v7.7.3。文章目录事务类DB 相关Tran

vscode调试container（进行rocksdb调试）+vscode比较git项目不同分支和fork的哪个分支

vscode调试container（进行rocksdb调试）参考链接： https://blog.csdn.net/qq_29809823/article/details/128445308#t5 https://blog.csdn.net/qq_29809823/article/details/121978762#t7 使用vscode中的插件dev containners->点击

使用unordered_write调优RocksDB写性能

在使用rocksdb存储的服务中，我们发现QPS在4w/s就怎么调整都上不去了，写性能受到了某种限制。为什么呢？下图描述了rocksdb写入的流程。我们发现 unordered_write = true可以提高写入吞吐量。 rocksdb的数据正常写入流程是，多个线程形成一个queue(也叫write_group)，不在这个queue线程的或者后面来的线程就等待，等待上一个queue所有

docker中使用GPU+rocksdb

配置环境 dell@dell-Precision-3630-Tower  ~  lsb_release -aNo LSB modules are available.Distributor ID: UbuntuDescription: Ubuntu 20.04.6 LTSRelease: 20.04Codename: focaldell@dell-Precision-36

RocksDB的安装以及基本接口的使用

RocksDB的安装以及基本接口的使用一、简介二、编译安装三、基本接口及使用四、RocksDB高级功能的使用五、完整编程示例总结一、简介 RocksDB 是 Facebook 的一个实验项目，目的是希望能开发一套能在服务器压力下，真正发挥高速存储硬件性能的高效数据库系统。RocksDB是一个存储引擎，不提供网络服务，只专注于具体的存储。这是一个 C++ 库，允许存储任意长度二

【Flink系列】- RocksDB增量模式checkpoint大小持续增长的问题及解决

背景 Flink版本：1.13.5 一个使用FlinkSQL开发的生产线上任务，使用Tumble Window做聚和统计，并且配置table.exec.state.ttl为7200000，设置checkpoint周期为5分钟，使用rocksdb的增量模式。正常情况下，任务运行一段时间以后，新增和过期的状态达到动态的平衡，随着RocksDB的compaction，checkpoint的