【导读】作者介绍了使用 Go 语言从零开始构建 KV 数据库 LevelDB 的实践。
项目中使用leveldb做为存储，使用过一段时间后，对leveldb进行一个深入的学习，让录本人学习过程中理解。过程中参照网上文章以经实际应用，进行文章输出，如果错漏，还望指正。
RocksDB是一个高性能、可扩展、嵌入式、持久化、可靠、易用和可定制的键值存储库。它采用LSM树数据结构，支持高吞吐量的写入和快速的范围查询，可被嵌入到应用程序中，实现持久化存储，支持水平扩展，可以在多台服务器上部署，实现集群化存储，具有高度的可靠性和稳定性，易于使用并可以根据需求进行定制和优化。RocksDB主要使用到了下面知识：
Join 操作是大数据分析领域必不可少的操作，本文将从原理层面介绍 SparkSQL 支持的五大连接策略及其应用场景。
LSM Tree（log-structured merge-tree）是一种文件组织结构的数据结构，目前在不少数据库中都有使用到，如SQLite、LevelDB、HBase在Mongodb中也有一个LSM引擎；
今天给大家分享的内容是LSM树，它的英文是Log-structed Merge-tree。看着有些发怵，但其实它的原理不难，和B树相比简直算是小儿科了。
Sorted Strings Table(SSTable)是HBase、 Cassandra等一些NoSQL数据库使用的一种持久文件格式，用于获取存储在memtables中的内存数据，对其进行排序以实现快速访问，并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中，或者在数据更新时被删除。
RocksDB项目是起源于Facebook，是一款作为各种存储介质上的服务器工作负载的存储引擎，最初专注于快速存储（尤其是闪存存储）。它是一个 C++ 库，用于存储任意大小的字节流的键和值。它支持点查找和范围扫描，并提供不同类型的 ACID 保证。
我收回标题上的话，从0手撸一个框架一点也不轻松，需要考虑的地方比较多，一些实现和细节值得商榷，是一个比较大的挑战，有不足的地方欢迎大佬们提供意见
在上一篇文章LSM-Tree - LevelDb了解和实现中介绍了LevelDb相关的数据结构和核心组件，LevelDB的核心读写部分，以及为什么在这个数据库中写入的速度要比读取的速度快上好几倍。
有一定开发经验的读者应该都使用过多线程，利用多核 CPU 的并行能力来加快运算速率。在开发并行程序时，可以利用类似 Fork/Join 的框架将一个大的任务切分成细小的任务，每个小任务模块之间是相互独立的，可以并行执行，然后将所有小任务的结果汇总起来，得到最终的结果。
实时视频系统中的媒体传输，绝大多数都会采用RTP（实时传输协议）标准。H.264视频作为当前应用最广泛的视频编码标准，其传输协议也会首选RTP标准。在设计实现H.264的实时传输时，H.264协议基于RTP的打包和解包定义于IETF标准-RFC6184，RTC系统需要遵循这个标准来设计打包和解包处理模块。在通信理论中，这个过程可以被认为是基于传输的信道编码。本篇技术文章带你了解H.264在RTP中的基本格式和技术实践。
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少，而写很多的场景。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销，关于LSM，本文在后面也会简单提及。
阿粉相信大家对链表都非常的熟悉，而阿粉最近面试的时候，就遇到了一个一个面试官，在面试的过程中，面试官给阿粉出了一个比较好玩的问题，让阿粉提供多种实现方式来进行实现，得亏阿粉之前看了(背了)好多的面试题，于是阿粉就开始了自己的表演。
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
以 Mysql、postgresql 为代表的传统 RDBMS 都是基于 b-tree 的 page-orented 存储引擎。现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上，数据存储无法绕开磁盘的读写，纯内存型数据库除外，但由于内存存储的不稳定性，我们一般只将内存型的存储作为缓存系统。
随着云服务基础架构以及微服务技术的日益成熟，很多大型系统能够分解为根据应用 workload 需求的多个子系统，再通过网络交互组装在一起协同工作。 Nova-LSM，一个将基于LSM-Tree的分布式KV 存储系统分解为使用RDMA进行通信的组件的工作。这些组件将存储与处理分开，使处理组件能够共享存储带宽和空间。处理组件将文件块 (SSTable) 分散到任意数量的存储组件中，并通过一定机制平衡它们之间的负载，在运行时动态构建范围以并行化压缩并提高性能。Nova-LSM 具有很好的可伸缩性，在一些场景下性
录屏软件的鼻祖是techSmith 的喀秋莎（Techsmith Camtasia Studio），视频编辑软件Camtasia 2023发布，十大新功能放出!作为一个自媒体人，每天都要录制编辑视频，选择一个好的视频编辑工具就是大家首先面临的一个难题，选择一个好工具，可以起到事半功倍的效果，大大提高工作效率。视频编辑非常多，今天给大家推荐的是一款功能强大、又容易上手的软件，它就是Camtasia 2023。
链接器主要完成符号解析和重定位两个任务。 目标文件有三种形式：可重定位目标文件(.so)；可执行目标文件(.exe)，共享目标文件(.so)。 linux x86-64 的可重定位目标文件使用 ELF 格式。ELF 头的前 16 字节描述文件对应系统的字的大小和字节顺序，后面还有头的大小，目标文件类型，机汽类型，各 section header 的文件偏移，以及它们的大小和数量。 一般 ELF 包含以下几种 section： .text：可执行机器码 .rodata：只读数据，如字符串
这里所说的 DAX 知识基础，不仅仅是理解什么是日期表，更多的是知道日期表如何构建可以兼顾到很多使用上的场景。
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
转载自：https://yq.aliyun.com/articles/669316
双指针算法通常不难，双指针算法是基于暴力解法的优化，它是很好的学习算法的入门问题。
在 Spark SQL 中，参与 Join 操作的两张表分别被称为流式表（StreamTable）和构件表（BuildTable），不同表的角色在 Spark SQL 中会通过一定的策略进行设定。通常来讲，系统会将大表设置为 StreamTable，小表设置为 BuildTable。流式表的迭代器为 streamIter，构建表的迭代器为 buildIter。遍历 streamIter 的每一条记录，然后在 buildIter 中查找匹配的记录。这个查找过程称为 build 过程。每次 build 操作的结果为一条 JoinedRow(A, B)，其中 A 来自 streamedIter，B 来自 buildIter。
今天的内容包括建模优化、读写性能优化，会涉及一些简单的原理介绍。主要面向 0.8 - 0.10 版本。
前篇文章对LSM的基本原理，算法流程做了简单的介绍，这篇文章将实现一个简单的基于LSM算法的迷你Key-Value数据库，结合上篇文章的理论与本篇文章的实践使之对LSM算法有更好的理解，当然此版本还有很大问题只是Demo模型，后面也会指出；
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
键值对数据库是数据库形式之中最简单的一种模式，我们可以把它简化的实现为下面两个函数：
| 导语 leveldb是google开源的单机key-value存储引擎。基于Log-Structured-Merge Tree的实现。本文先介绍leveldb的总体架构，然后从各个基本操作出发，介绍leveldb的底层实现细节。 一、leveldb的特点 1.key和value可以是任意长度的字节数组 2.数据在磁盘上按key有序存储，调用者可以提供比较函数 3.提供了基本的操作：Put(key,value), Get(key), Delete(key)。支持多个基本操作组合一次批量的原子操作。 4
在 Part1 中我们主要对 DeltaTree 引擎的结构和写入相关流程进行了介绍。本文对读取流程进行介绍。若读者尚未阅读过 Part1 ，需要先阅读 Part1 文章了解前置知识。
对于目前大多数Druid 的使用场景来说，Druid 本质上是一个分布式的时序数据库，而对于一个数据库的性能来说，其数据的组织方式至关重要。为了更好地阐述Druid 的架构设计思想，我们得先从数据库的文件组织方式聊起。
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
LevelDB 的写操作是 Append-Only 的，新的数据写入后，相应的旧数据就过期了。过期的数据需要被 Garbage Collection，不然数据文件的体积会持续膨胀，这是不可接受的。
在之前的文章中，我们讲到了如何使用gradle创建一个简单的task，以及task之间怎么依赖，甚至使用了程序来创建task。在本文中，我们会更加深入的去了解一下gradle中的task。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后，对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣，于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现，最终阅读了一下源代码。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
先前在做OB存储引擎这块学习的时候，对 OceanBase 的分层转储和 SSTable 这块有些细节就懵懵的，比如L0层的 mini SSTable 的每次生成是否就计入转储次数，L0层到L1层转储的时机以及和 minor_compact_trigger 之间的关系等。 今天就这部分内容做个更细致的探究，试图更深入的理解 OceanBase 的分层转储。
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
LevelDB 通过 leveldb::DB::Get 接口对外提供点查询的能力，具体的实现是 leveldb::DBImpl::Get。接口声明如下：
虽然分为上下篇介绍，但两篇文章的内容之间比较独立，完全可以单独阅读。 下篇链接如下： lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(下篇)
当应用程序建立一个RTP会话时，应用程序将确定一对目的传输地址。目的传输地址由一个网络地址和一对端口组成，有两个端口：一个给RTP包，一个给RTCP包，使得RTP/RTCP数据能够正确发送。RTP数据发向偶数的UDP端口，而对应的控制信号RTCP数据发向相邻的奇数UDP端口（偶数的UDP端口＋1），这样就构成一个UDP端口对。 RTP的发送过程如下，接收过程则相反。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
