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FastKV:一个真的很快的KV

一、前言 KV无论对于客户端还是服务端都是重要的构。 我之前写过一个叫LightKV的,当时认知不足,设计不够成熟。 1.2 MMKV的不足 没有类型信息,不支持getAll MMKV的用类似于Protobuf的编码方式,只key和value本身,没有类型信息(Protobuf用tag标记字段,信息更少)。 2.2.2 mmap 为了提高写入性能,FastKV默认采用mmap的方式写入。 四、结语 本文探讨了当下Android平台的各类KV方式,提出并实现了一种新的,着重解决了KV的效率和数据可靠性问题。

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KV跨IDC容灾部署

1.背景   目前部分KV不支持跨IDC部署,所以如果有机房故障的话,就会影响KV的可用性。本文提供了一种通过KV代理层来实现跨IDC容灾部署的方案。 2.实现原理 ?    主IDC的代理通过写流水文到磁盘,通过Notify程序将流水传输到备IDC对应的代理Redo服务重做流水。 Notify程序做流水文分发, 可以分发给本地IDC, 也可以发送给备IDC。   如果主IDC出现故障,就可以把读请求通过负载均衡调度到备IDC,做到读操作容灾。 客户端通过API接入KV代理, 如果是写操作, 代理会先写流水再操作本地KV. 流水转发程序会每隔10ms扫描流水,然后转发给流水转换服务. 然后再将流水同步到另一个城市Redo Set命令.另外,一致性校验服务也会扫描1分钟之前的流水文,一旦发现两地数据不一致,就会生成需要重试的流水. 4.小结   目前大部分业务都使用了KV作为落地

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    基于LSM-Tree 的分布式KV 系统 | DB·洞见回顾

    Nova-LSM,一个将基于LSM-Tree的分布式KV 系统分解为使用RDMA进行通信的的工作。这些与处理分开,使处理能够共享带宽和空间。 处理将文块 (SSTable) 分散到任意数量的中,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。 因此LSM-Tree作为一种高效的KV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。 第三部分则是底层的,负责把接收到的上层LTC下发下来,并提供标准的文接口。 Nova-LSM是一个算分离的架构。 经过较多场景的验证,像Nova-LSM这种基于LSM-Tree结构的系统,实际上并不在某一参数能够让它在所有不同性质的workload下都取得较好性能。

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    一个全新的 kv 引擎 — LotusDB

    项目地址:https://github.com/flower-corp/lotusdb 有了 rosedb 在 bitcask 模型上的实践之后,以及自己在这方面的一些经验积累,去年底的时候,在上班路上突然想到的一个 idea,让我有了做一个新的 kv 引擎的想法。 感兴趣的可以参考下论文,叫做 SLM-DB,地址:https://www.usenix.org/conference/fast19/presentation/kaiyrakhmet 众所周知,数据引擎 B+ 树读性能稳定,而 LSM 写吞吐高,LotusDB 在这基础上做了一个巨大的改动,就是完全舍弃掉 LSM 中的 SST 文,改由 B+ 树来索引,而 value 放则参考了 Wisckey 和 bitcask 模型的设计,到单独的 value log 文中。

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    谈谈 KV 集群的设计要点

    Key-value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,我们团队在KV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需求,我们以公共的形式重新设计了KV,作为团队标准的之一,得到了大规模的应用。 结合同期抽象出来的逻辑层框架、路由管理等其他,团队的公共基础和运维设施建设的比较完备了,整个业务的开发和运维实现了标准化。但这个阶段就用了我们团队足足2年多时间。 设计一个KV,需要考虑至少这些方面: 如何织机器的介质,通常是内、磁盘文;例如用hash的方式织内 如何设计用户的数据结构,使得通用、易于扩展、利用率高;例如PB序列化、Json、 ,用于一些公众号的个数不受限粉丝列表 上面八点,业内的KV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系统来提供服务,包括: 1)KV和读写的场景,Redis能提供的上限过低,需要有大容量的 KV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的语义来实现库之类字段的扣减 ,而不是依赖外部的一些,比如分布式锁; 5)数据能提供相比Redis更高的一致性,比如支持同步复制。 集群运维治理配套是否完善 选择一种KV数据库,除了中间外,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。 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,这就相当于额外了一份业务数据,在一定的安全隐患。

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    美团万亿级 KV 架构与实践

    美团点评 KV 发展历程 美团第一代的分布式 KV 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 分布式设计。 内 KV Squirrel 架构和实践 在开始之前,本文先介绍两个系统共通的地方。比如分布式的经典问题:数据是如何分布的?这个问题在 KV 领域,就是 Key 是怎么分布到节点上的。 在硬层面,像支持 RDMA 的智能网卡能大幅降低网络延迟和提升吞吐;还有像 3D XPoint 这样的闪技术,比如英特尔新发布的 AEP ,其访问延迟已经比较接近内了,以后闪跟内之间的界限也会变得越来越模糊 ;最后,看一下计算型硬,比如通过在闪上加 FPGA 卡,把原本应该 CPU 做的工作,像数据压缩、解压等,下沉到卡上执行,这种硬能在解放 CPU 的同时,也可以降低服务的响应延迟。

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    200行代码实现基于paxos的kv

    这是一个基于paxos, 200行代码的kv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. 另外200行go代码实现paxos. 文中的代码可能做了简化, 完整代码实现在 [paxoskv] 这个项目中(naive分支). [impl.go] 是所有实现部分, 我们定义一个KVServer结构体, 用来实现grpc服务的interface PaxosKVServer; 其中使用一个内里的map结构模拟数据的: type , 但相比真正生产可用的kv, 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的方式数据.

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    美团万亿级 KV 架构与实践

    KV 作为美团一项重要的在线服务,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 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 的发展历程;第二部分阐述了内 美团点评 KV 发展历程 美团第一代的分布式 KV 如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。 这两个其实都是 KV 领域不同的解决方案。 大家可以看到 Slot 1 在节点 1、2、4 上,Slot 2 在节点2、3、4上。每个 Slot 成一个 Raft ,客户端会去 Raft Leader 上进行读写。

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    Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评

    值得注意的是,Nebula 从 3.0.0 版本开始已经提供了 KV 分离的功能。用户可以通过 nebula-storaged 的配置文来配置 KV 分离的功能。 2. 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评] [Nebula Graph 的 KV 分离原理和性能测评 从 Nebula Graph 3.0.0版本开始,可以通过 nebula-storaged 的配置文来配置 KV 分离的功能。

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    vivo 大规模特征实践

    架构设计上不能依赖太多第三方服务,降低运维的复杂性。 3. 五、特征平台介绍 1. 系统架构 在 Nebula 原有架构基础上,增加了一些,包括 Redis Proxy、Rediscluster Proxy 以及平台化相关的。 有了这个机制,要实现量备份就变的简单了,我们可以实现一个灾备,伪装成 Learner,挂到 Raft Group 中,这时 Raft 的成员变更机制会保证 Leader 中的量数据和增量数据都能以日志的形式同步给灾备 庆幸的是,vivo 内部已经在 Redis Cluster 上实现了 CRDT Register ,并提供了保障数据跨机房可靠传输的,使得新 KV 可以站在巨人的肩膀上。 扩展成通用 KV 我们立项特征的时候,就目标要做成通用 KV ,成为更多数据库的强力底座。但要做成一个通用 KV ,还需要很多工作要落实,包括可靠性、平台能力、低成本方面的提升。

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    MySQL的及InnoDB引擎

    “MySQL的及InnoDB引擎简介” ? 如互联网应用都需要大量的图片、视频、静态文等非结构化数据,这类数据以文形式在,对象之间没有关联。 目前,互联网应用对于非结构化数据一般是使用分布式文系统来此类文,如:TFS、GFS、Ceph、Swift等。 对于结构化数据通常使用关系型数据库来,如:MySQL、Oracle等,上一篇已经大概介绍了MySQL的体系结构,这篇主要讲一下MySQL各个的作用。 引擎 MySQL的引擎是插式的,从MySQL 5.5版本开始,MySQL默认的引擎是InnoDB。

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    Flink State 误用之痛,竟然 90% 以上的 Flink 开发都不懂

    Value、UserKey、UserValue ValueState 中具体的状态值。也就是上述例子中对应的 pv 值。 MapState 类似于 Map 集合,的是一个个 KV 键值对。 所以无论是 ValueState 还是 MapState,到 RocksDB 中都必须将对象序列化成二进制当前 kv 在 RocksDB 中。 对应到 RocksDB 中,100 个 KV 键值对的 Map 集合会序列化成一个 byte 数当做 RocksDB 的 value,在 RocksDB 的 1 行数据中。 MapState 会根据 userKey,将 100 个 KV 键值对分别在 RocksDB 的 100 行中。 MapState 中如果了 100 个 KV 键值对,则 100 个 KV 键值对都会各自的时间戳。因此每个 KV 键值对的 TTL 是相互独立的。 5.

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    TiDB EcoSystem Tools 原理解读系列(二)TiDB-Lightning Toolset 介绍

    TiKV 是使用 RocksDB 以 KV 对的形式数据,这些数据会压缩成一个个 SST 格式文。 mydumper 将每个表的内容分别到不同的文,与 mysqldump 不同。这样不用解析整个数据库就能平行处理每个表。 与外部的 TiDB 集群不同,KV 编码器是寄在 Lightning 进程内的,而且使用内,所以每执行完一个 INSERT 之后,Lightning 可以直接读取内获取转换后的 KV 对(这些 所以,Importer 要做的第一事就是要排序。这需要给每个表划定准备排序的空间,我们称之为 engine file。 这个 SST 文包含整个表的数据和索引,比起 TiKV 的单位 Regions 实在太大了。所以接下来就是要切分成合适的大小(默认为 96 MiB)。

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    【HBase】HBase迷你版MiniBase学习笔记

    原项目: https://github.com/openinx/minibase 资料: 《HBase原理与实践#设计引擎MiniBase》 https://weread.qq.com/web/reader image.png MemStore 客户端不断地写入数据,当MemStore的内超过一定阈值时,MemStore会flush成一个磁盘文。 DataBlock 主要用来有序的KeyValue集合——KeyValue-1,KeyValue-2,…,KeyValue-N 一个DiskFile内可能有多个Block,具体的Block数量取决于文的总 KV数据量 IndexBlock IndexBlock:一个DiskFile内有且仅有一个IndexBlock,它主要多个DataBlock的索引数据。 每个索引数据又包含4个字段: lastKV :该DataBlock的最后一个KV。方便直接读取这个DataBlock到内。为什么不是第一个kv?

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    lsm派系(不仅lsm tree)模型概述(下篇)

    这里我们先统一说明,在讨论的lsm派系的引擎里,这些引擎都是选择采用磁盘来织数据;同时这些引擎对外暴露的都是针对kv操作的接口:set(k,v),get(k),del(k)等;只不过在底层内部实现时 如果判断到当前查询的kv在已经关闭的文中,则直接通过mmap来读取对应的内容再做解析。 在磁盘层面,moss中的数据也是采用小文分段的,文按照固定的格式来命名。每个文中都按照一定的格式保了内放的用户传递进来的kv数据。具体文的大体格式我们在3.2.2节进行介绍。 我们将数据分两类来介绍:kv数据、索引数据。 kv数据: moss中kv数据也是采用扁平化的方式来织,所有的kv数据全部紧凑的放在kvbuf这个[]byte中。 综述:上面就是moss在内kv的实现思路,巧妙的通过两个数就实现了kv数据的灵活织。

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    如何建设一个不限用户数且永远免费的Serverless SQL Database

    这意味着我们只需要少量的服务器和少量的就可以运行起这个多租户模型,几乎没什么成本。因为每个租户只是运行在物理硬上的一个非常小的部分。 KV将这些键值对按顺序, 以便快速的查找。键值对也被分到不同的区间 range , 每区间的键值对是连续的,不重叠的,按键排序。为了高可用,每键值对至少要三个副本。 这些问题可能有效的解决方案是为每个租户提供一独立的进程,这些进程同时运行 SQL 和 KV层。然而,这又来带来新的麻烦。我们不能在不同租户间共享。 这就失去了共享多租户中一个主要优点:可以把一些较小的用户数据一起打包到一个共享中。 经过在这个问题上的思考,我们发现可以隔离一些,同时也可以共享一些。 在每个 Serverless 集群中,都会在一个自动伸缩的控制,该控制给每个租户分配理想的 SQL Pods, 不论是一个,多个或是 0 个。

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    如何用关系数据库实现 watchable mvcc:Kine 学习笔记

    etcd 的一些重要接口,如果我们从简单的 kv 角度来看,这个实现可能并不复杂。 或者 sql 实现 MVCC 并不困难,但是直接的支持总是更方便的【补充一点:etcd 支持获取指定版本的 kv,意味着所有的历史版本 kv 都要被,直到到 compact(compact 是另一个问题 ,即历史版本不断增加会消耗大量的,所以需要一种机制把一些很老的历史版本删掉,最保留最近的比如几百个版本) 支持事务:这对于 sql 很常见,但是对于 kv 来说就不一定了,etcd 通过一个 这点在 zk 或者 consul 等类似的(用于 coordination)中很常见,但是在 sql 中则不太方便,需要借助 trigger 或者 binlog 来实现。 ,填补空缺 总结 Kine 提供了一种思路:使用关系型数据库如何实现一个 watchable 的 mvcc kv ,而这种思路并不仅仅适用于 kine 所适配的 k3 场景。

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    教你如何一步步分析Redis的架构设计

    KV对的定位 知道了要进行的KV对操作,就得查找所要操作的KV对是否在,这就依赖KV DB的索引模块:让KV DB据key找到相应V的位置。 各操作的具体逻辑 不同操作找到V的位置后的操作: GET/SCAN 根据V的位置返回V值 PUT 为该KV对分配内空间 DELETE 删除KV对,并释放内空间,该过程由分配器完成 KV DB虽依赖内数据,提供快速访问,但也希望KV DB重启后能快速重新提供服务,所以,在其模块增加持久化功能。 因为磁盘管理比内管理复杂,KV DB直接采用文形式,将KV数据通过调用本地文系统的操作接口保在磁盘。 此时,KV DB只需考虑何时将内中的KV数据保到文: 每个KV对都落盘保,这虽然让数据更可靠,但每次都写盘,性能受大影响 周期性把内中的KV对保到文,避免频繁写盘。

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    【云+社区年度征文】一个hadoop的helloword

    hadoop由三个核心模块成:HDFS分布式文系统,MapReduce处理数据,yarn资源调度。 HDFS分布式文系统 hdfs成架构.png 特征:1.典型的 Master/Slave 架构 2.分块(block机制) 3.命名空间(NameSpace) 4.NameNode元数据管理 5.DataNode数据 6.副本机制 7. ()⽅法是对相同K的⼀KV对调⽤执⾏⼀次 Driver 创建提交YARN集群运⾏的Job对象,其中封装了MapReduce程序运⾏所需要的相关参数⼊输⼊数据路 径,输出数据路径等,也相当于是⼀个YARN 获取配置⽂对象,获取job对象实例 指定程序jar的本地路径 指定Mapper/Reducer类 指定Mapper输出的kv数据类型 指定最终输出的kv数据类型 指定job处理的原始数据路径 指定job

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      云数据库Tendis是腾讯云自研、100%兼容Redis协议的数据库产品,作为一个高可用、高性能的分布式KV存储数据库,从访问时延、持久化需求、整体成本等不同维度的考量,完美的平衡了性能和成本之间的冲突,降低业务运营成本,提升研发效率。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。

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