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基于LSM-Tree 的分布式组件化 KV 存储系统 | DB·洞见回顾

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。...因此LSM-Tree作为一种高效的KV存储结构,被许多业界的成熟系统所应用,比如腾讯云数据库TDSQL新敏态引擎也是基于LSM-Tree进行开发。...这也体现了传统单机单节点LSM-Tree存储系统与Nova-LSM之间的区别。在传统单机单节点LSM-Tree存储系统中,如果计算能力非常好但是磁盘能力不够,这时很难在单节点上进行扩展。...如果通过compaction操作将所有SSTable文件维持为一个sorted run,即始终保持所有kv数据的全局有序,则退化为sorted array,此时读性能最优,查询时只需读取一个SSTable...第一,实验使用的每个KV的默认大小是1KB。根据原理判断,Drange这种设计在该场景下比较占优势。

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从零实现 KV 和分布式 KV 有什么区别?

在众望所归之下,前两天终于出了一个全新的课程《从零实现分布式 KV》,大家的学习热情都非常高涨,其中有很多同学都问到了一个共同的问题,那就是这个课程和我之前的《从零实现 KV 存储》有什么区别呢?...其实说起来也比较简单,《从零实现 KV 存储》实现的是一个单机 KV 存储引擎,何为单机?...那么《从零实现分布式 KV》 课程又实现的什么呢? 分布式 KV,其重点在于分布式。...server 本地都会维护一个存储数据的单机 KV,这个单机 KV 一般叫做状态机。...所以现在大家应该就清楚了,分布式 KV 重点在于分布式算法,以及分布式系统的设计与实现,并且只是用到了单机 KV 来存储本地数据,而存储数据、磁盘数据组织的具体逻辑,是交给了单机 KV 去负责。

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Renee KV—项目意见征求

各位朋友大家好,在之前的一段时间内,RoseDB V2 版本的重构已经全部完成了,相较于前面 V1 的版本,设计上更加简洁高效,并且只专注于 KV 接口的实现,目前支持了基础的数据存取接口和迭代器、前缀扫描等特性...这个项目的主要功能是在 KV 存储引擎之去实现和兼容 Redis 的数据结构,比如最常用的 String、List、Hash、Set、ZSet。...这样做的好处也是显而易见的,比如我们可以支持多种不同的 KV 存储引擎,目前计划支持的有: Pebble - CockroachDB 的底层存储引擎 Badger - DGraph 图数据库产品的底层存储引擎...BoltDB - Go 语言领域中比较知名的 KV 库 还有自己的 LotusDB 和 RoseDB 项目当然也会支持。

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TensorRT LLM--Paged KV Cache

在TensorRT LLM中,每个Transformer层有一个KV缓存,这意味着一个模型中有与层一样多的KV缓存。...TensorRTLLM的当前版本支持两种不同类型的KV缓存:连续KV缓存和分页KV缓存。连续KV缓存连续的KV缓存是一个整体张量。...分页KV缓存分页KV缓存将KV缓存分解为块,这些块在处理过程中由高速缓存管理器分配给不同的请求。该缓存管理器跟踪序列,从池中分配新块,并在需要时回收这些块。...分页KV缓存(paged attention)出现动机虽然kv cache很重要,但是kv cache所占的空间也确实是大且有浪费的,所以出现了paged attention来解决浪费问题。...block上,通过把每个seq的kv cache划分为固定大小的physical block,每个block包含了每个句子某几个tokens的一部分kv,允许连续的kv可以不连续分布。

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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。...当时主要的问题是:内存的数据结构扩展困难、运维工作琐碎、数据同步机制本身的缺陷导致不能做异地IDC部署,这些缺点对于业务飞速发展、一地机房已经不够用的局面非常被动 第二个时期,我们设计了新的KV存储系统...不同于无数据的逻辑层框架,KV存储系统的架构设计会更复杂、运维工作更繁琐、运营过程中可能出现的状况更多、bug收敛时间会更长。...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。...举一个例子,前面提到的我们第二个时期的KV存储系统,刚开始应用的时候,一次扩容过程会有10多步的运维操作,包括load数据、做增量同步、多次修改机器状态、数据比对等等,需要运维同事以高度的责任心来完成。

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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。...四、从Kvrocks到TRocks 经过不断的开发迭代和使用,最终我们将新系统命名为TRocks(Trip+Kvrocks),作为携程自己的持久化KV数据库。

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存储系统的那些事

存储系统从其与生俱来的使命来说,就难以摆脱复杂系统的魔咒。...但是对于存储系统,你需要花费绝大部分精力在各种异常情况的处理上,甚至你应该认为,这些庞杂的、多样的错误分支处理,才是存储系统的“正常业务逻辑”。   ...早在 2012 年 2 月,我们就启动了新一代基于纠删码算术冗余的存储系统的研发。新存储系统的关注焦点在: 成本。经典的 3 副本存储系统虽然经典,但是代价也是高昂的,需要我们投入 3 倍的存储成本。...让我们回到存储系统最核心的指标 —— 可靠性。首先,可靠性和集群规模是相关的。...我们在存储系统上又有了一些好玩的想法。从长远来说,单位存储的成本会越来越廉价(硬件和软件系统都会推动这个发展趋势)。而存储系统肯定会越来越复杂。

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