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Consul 的键值存储原理

Consul是一种分布式系统,它提供了一种键值存储(KV)服务,可以用于共享配置,服务发现等。Consul的KV存储使用Raft算法进行复制和分布式一致性。...Consul KV 存储Consul的KV存储是基于Raft算法实现的。Consul将KV存储看作一个状态机,每个节点都维护一个本地的状态机和日志。...Consul的KV存储支持多种操作,包括读取、写入、更新和删除。每个键值对都由一个唯一的key标识,并且可以关联一个可选的value。...Consul KV 存储的使用方法写入数据写入数据是Consul KV存储中最基本的操作之一。客户端可以使用Consul API向KV存储中写入数据。...如果键值对不存在,Consul会返回HTTP状态码404。更新数据更新数据是Consul KV存储中的另一个基本操作。客户端可以使用Consul API更新KV存储中的数据。

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谈谈 KV 存储集群的设计要点

Key-value存储系统,是非常普遍的需求,几乎每个在线的互联网后台服务都需要KV存储,我们团队在KV存储方面,经历过几个时期,我自己深感要做好不容易。...第三个时期,为了应对普遍的KV存储需求,我们以公共组件的形式重新设计了KV存储,作为团队标准的组件之一,得到了大规模的应用。...一句话:团队自己做一个KV存储系统是成本很高的,而且也有比较高的技术门槛。...设计一个KV存储,需要考虑至少这些方面: 如何组织机器的存储介质,通常是内存、磁盘文件;例如用hash的方式组织内存 如何设计用户的数据结构,使得通用、易于扩展、存储利用率高;例如PB序列化、Json、...存储,用于存储一些公众号的个数不受限粉丝列表 上面八点,业内的KV存储组件一般都会考虑到,或者各有特色,各自优势在伯仲之间。

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干货 | 携程持久化KV存储实践

图1 随着业务发展和Redis集群的日益增长,需求更加多样化,需要在私有云上同样能有一种持久化的KV存储系统来提供服务,包括: 1)KV存储和读写的场景,Redis能提供的存储上限过低,需要有大容量的...KV存储系统; 2)数据持久化,而不是像Redis那样重启数据即丢失; 3)节约Redis的使用成本,毕竟私有云上的Redis集群非常庞大; 4)提供类似selectforudpate的语义来实现库存之类字段的扣减...集群运维治理配套是否完善 选择一种KV数据库,除了中间件外,治理相关的如集群扩容,缩容,实例的迁移,资源利用率等一样要考虑进来。...性能也是重要考量的一块,希望找到一种性能优异的KV数据库。...其次标识位往往有一定含义或者能与当前业务数据做关联,这就相当于额外存储了一份业务数据,存在一定的安全隐患。

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聊聊原美图开源的 kv 存储 titan

市面上开源 kv 轮子一大堆,架构上都是 rocksdb 做单机引擎,上层封装 proxy, 对外支持 redis 协议,或者根据具体业务逻辑定制数据类型,有面向表格 table 的,有做成列式存储的...如果基于最新版本的 tikv 集群测试效果可能更好 数据类型实现 目前数据结构只实现了 string, set, zset, hash, list, 有些也只是部分支持,只能说够用 持久化的 kv 轮子...再比如 zset 数据结构,zrange, zrangebyscore, zrangebylex 需要将 member, score 分别编码存储,用空间换时间 String String 类型只有两种...当前实现没看到 ziplist 到 linkedlist 的转换,其实对于持久化存储来说,只用 linkedlist 足够了 MetaValue 后 24 字节分别维护了 len, lindex 和...可以说 tikv 减少了持久化 kv 开发难度,也束缚了灵活性 删除 GC Delete 时,删除 MetaKey,如果存在 TTL 那么删除 ExpireKey, 对于非 String,将 DataKey

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RocksDB:高性能键值存储引擎初探

持久化存储:作为一个键值存储系统,RocksDB提供了数据持久化的保证。即使在系统崩溃或重启后,存储在RocksDB中的数据依然能够安全地恢复。...SSTable(Sorted String Table):这是一个持久化的、按键排序的数据结构,存储在磁盘上。每个SSTable包含一系列键值对,这些键值对按照键的顺序排列。...RocksDB在TiDB中的应用 在TiDB中(TiDB是一个分布式SQL数据库,其存储引擎TiKV是一个分布式的key-value存储引擎),TiKV使用了RocksDB作为其底层存储引擎,利用RocksDB...提供的键值存储与读写功能,以及LSM-tree架构来实现数据的持久化和高效读写。...四、总结与展望 RocksDB作为一个高性能的键值存储引擎,在大数据和分布式系统领域发挥着越来越重要的作用。其灵活的配置选项和优化的存储结构使得它能够适应多种不同的应用场景。

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硬核项目 KV 存储,轻松拿捏面试官!

本文是《从零实现 KV 存储》课程的面试要点总结,相当于只要你学习了课程,以下提到的内容都是你自己完成的。...项目概述 基于 Bitcask 模型,兼容 Redis 数据结构和协议的高性能 KV 存储引擎 设计细节 采用 Key/Value 的数据模型,实现数据存储和检索的快速、稳定、高效 存储模型:采用 Bitcask...有哪些适用场景 缓存系统 KV 数据库可用作缓存系统的后端存储,以提供快速的数据访问和响应能力。...由于 Bitcask 存储模型具有高性能和低读写放大的特性,它适合存储频繁访问的热数据,提供快速的缓存读取操作。 日志存储 KV 数据库可以作为日志存储系统使用,将日志数据持久化到磁盘上的日志文件中。...一次磁盘 IO 可以获取任意键值对 内存索引数据结构直接指向数据所在的磁盘位置,不需要多次磁盘寻址来读取一个值,有时甚至不需要寻址,这归功于操作系统的文件系统缓存以及 WAL 的 block 缓存。

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美团万亿级 KV 存储架构与实践

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量。...在 2019 年 QCon 全球软件开发大会(上海站)上,美团高级技术专家齐泽斌分享了《美团点评万亿级 KV 存储架构与实践》,本文系演讲内容的整理,第一部分讲述了美团 KV 存储的发展历程;第二部分阐述了内存...美团点评 KV 存储发展历程 美团第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。...这个时候,我们发现有了一个比较成熟的 KV 存储开源项目:阿里 Tair 。2014年,我们引入了 Tair 来满足业务 KV 存储方面的需求。...这两个存储其实都是 KV 存储领域不同的解决方案。

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Facebook 如何使用 ZippyDB 构建通用键值存储

作者 | Sarang Masti 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 ZippyDB 是 Facebook 最大的强一致性、地理分布的键值存储。...ZippyDB 在可调整的持久性、一致性、可用性和延迟保证方面为应用程序提供了极大的灵活性,这使得它在 Facebook 内部成为存储短暂和非短暂的小型键值数据的首选。...将 Data Shuttle 与已有的、成熟的存储引擎(RocksDB)结合起来,在我们现有的分片管理(Shard Manager)和分布式配置服务(基于 ZooKeeper)的基础上建立了一个完全管理的分布式键值存储...ZippyDB 的未来 分布式键值存储有很多应用,在构建各种系统时,从产品到为各种基础设施服务存储元数据,经常会出现对分布式键值存储的需求。...该服务也使我们能够作为一家公司高效地使用工程资源,并作为一个单一的池有效地利用我们的键值存储容量。

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200行代码实现基于paxos的kv存储

这是一个基于paxos, 200行代码的kv存储系统的简单实现, 作为 [paxos的直观解释] 这篇教程中的代码示例部分....VBal *BallotNum ... ... } 以及KV服务的client端和server端的代码, client端是实现好的, server端只有一个interface, 后面我们需要来完成它的实现...voted的值都为空, 则直接返回: if p.Val == nil { return nil } [Example_setAndGetByKeyVer] 这个测试用例展示了如何使用paxos实现一个kv..., 但相比真正生产可用的kv存储, 还缺少一些东西: 写操作一般都不需要用户指定ver, 所以还需要实现对指定key查找最大ver的功能....以上这3块内容, 后续播出, 下个版本的实现将使用经典的log 加 snapshot的方式存储数据.

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美团万亿级 KV 存储架构与实践

美团点评 KV 存储发展历程 美团第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。...在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计。...内存 KV Squirrel 架构和实践 在开始之前,本文先介绍两个存储系统共通的地方。比如分布式存储的经典问题:数据是如何分布的?这个问题在 KV 存储领域,就是 Key 是怎么分布到存储节点上的。...持久化 KV Cellar 架构和实践 下面看一下持久化 KV Cellar 的架构和实践。下图是我们最新的 Cellar 架构图。 ? ? ?...Squirrel 和 Cellar 虽然都是 KV 存储,但是因为它们是基于不同的开源项目研发的,所以 API 和访问协议不同,我们之后会考虑将 Squirrel 和 Cellar 在 SDK 层做整合

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RavenDB 文档建模--使用 RavenDB 作为键值存储

RavenDB 非常适合键/值存储,为了确保快速存取数据库,RavenDB 在设计的时候降低了存储和加载文档的成本,这是 RavenDB 和其他数据库相比最大的有点。...由于数据限制必须是 JSON ,因此使用 RavenDB 作为键/值存储是完全没问题的。使用 RavenDB 缓存信息的常见场景有:存储购物车信息、存储用户会话数据、缓存热点数据等等。...在默认情况下,RavenDB 不会对存储以及加载文档增加额的外成本,因此可以使用所有访问模型中最简单的快速数据库。一般来说键/值建模的复杂性在于生成适当的键以及可以对其执行哪些操作。...如果在 RavenDB 中存储购物车数据,也可以从其中提取数据。可以查看正在购买的最受欢迎的商品,或者对库存进行预测,或者提供有用商品销量预测等功能。...在典型的键/值存储中(比如 Redis ),必须手动跟踪这类事情。但在,RavenDB 中允许我们非常轻松地查询和聚合数据。

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Nebula Graph 的 KV 存储分离原理和性能测评

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B站分布式KV存储混沌工程实践

01 背景 之前我们介绍了B站分布式KV存储在B站的探索实践(←点击回顾前文)。本文主要介绍对于高可靠、高可用、高性能、高扩展的B站分布式KV存储系统来如何保障其可靠性以及混沌工程的落地实践。...分布式存储业界已经发展几十年,各个商用存储团队也有对应的开源测试框架,比较知名的比如P#[2]和Jepsen[3],但是这些框架应用成本高,在非商用存储团队中已有的迭代开发过程中很难有额外的人力应用实施...2008年8月Netfilx因为数据库存储故障造成了长达三天的停机,之后他们开发了对应的测试工具,并在2015年发布了《混沌工程原则》[5],通过在复杂系统中采用混沌方式进行实验,增强存储产品可靠性方案处理混乱现象的能力和信心...04 混沌工程实践 4.1 建立稳态假设 B站分布式KV存储是随着业务需求不断迭代开发,功能需求逐渐覆盖到全公司各个业务线,性能和可靠性也是逐步完善优化的过程,在实践中需要对于稳态的标准不断更新和优化。...两套KV存储集群,模拟多机房部署物理隔离。 单套集群部署多region分区。 单个region分区中包含同等规模的raft group。

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