一、前言 KV存储无论对于客户端还是服务端都是重要的构件。 我之前写过一个叫LightKV的存储组件，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的存储用类似于Protobuf的编码方式，只存储key和value本身，没有存类型信息（Protobuf用tag标记字段，信息更少）。 kv.getBoolean("flag")){ kv.putBoolean("flag" , true); } FastKV.Encoder<? 四、结语 本文探讨了当下Android平台的各类KV存储方式，提出并实现了一种新的存储组件，着重解决了KV存储的效率和数据可靠性问题。
1.背景 目前部分KV存储不支持跨IDC部署，所以如果有机房故障的话，就会影响KV存储的可用性。本文提供了一种通过KV存储代理层来实现跨IDC容灾部署的方案。 2.实现原理 ? 如果主IDC出现故障，就可以把读请求通过负载均衡组件调度到备IDC，做到读操作容灾。如果备IDC出现故障，可以通过将读请求调度到主IDC，读写都不受影响。 为了降低存储代理的压力，读写服务可以做读写分离，读取操作可以直接访问本地存储。 3.KV存储代理层实现原理 ? 客户端通过API接入KV存储代理, 如果是写操作, 存储代理会先写流水再操作本地KV存储. 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. ，而KV存储本身不一定是支持跨IDC容灾部署的。
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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。 结合同期抽象出来的逻辑层框架、路由管理等其他组件，团队的公共基础组件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。 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。 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。
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 ，而不是依赖外部的一些组件，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。 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。
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。 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。 第三部分则是底层的存储，负责把接收到的上层LTC组件下发下来，并提供标准的文件接口。 Nova-LSM是一个存算分离的架构。 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。
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。
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.
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
项目地址：https://github.com/flower-corp/lotusdb 有了 rosedb 在 bitcask 模型上的实践之后，以及自己在存储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 存储引擎的想法。 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，数据存储引擎 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 文件，改由 B+ 树来存储索引，而 value 存放则参考了 Wisckey 和 bitcask 模型的设计，存储到单独的 value log 文件中。
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etcd 以一致且容错的方式存储元数据。etcd 集群旨在提供具有稳定性、可靠性、可伸缩性和性能的键值存储。 分布式系统将 etcd 用作配置管理、服务发现和协调分布式工作的一致键值存储组件。 在考虑功能，支持和稳定性时，etcd 相比于 Zookeeper，更加适合用作一致性的键值存储的组件。 Consul Consul 是一个端到端的服务发现框架。 此外，Consul 还使用 RESTful HTTP API 公开了密钥值存储。在 Consul 1.0 中，存储系统在键值操作中无法像 etcd 或 Zookeeper 等其他组件那样扩展。 使用 etcd 存储元配置数据 etcd 在单个复制组中复制所有数据。对于以一致的顺序存储多达几 GB 的数据，这是最有效的方法。 使用 etcd 作为分布式协调组件 etcd 具有分布式协调原语，例如事件监视，租约，选举和开箱即用的分布式锁。
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 对于大型分布式系统，组件通常具有复杂且不可预知的依赖性，很难排除错误或预测何时会发生错误。 分布式系统有许多方式可能会失效，系统越大、越复杂，其行为就越不可预测和混沌。 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。
介绍 Klein是一个基于Paxos分布式共识类库，我使用它实现了KV存储、缓存。 基于此，你可以有无限多的想法，例如用Klein来实现KV存储，或者用它来实现分布式缓存，甚至用它来实现分布式锁，etc anything. 2.
这个课程分为了 4 个 Project： Standlone KV Raft KV Multi Raft KV Transaction 分别需要实现单机版 kv、基于 raft（和 multi raft 当然这个课程也是入门和实践分布式存储领域的挺好的学习资源，因此记录一下自己的学习历程。 今天这篇文章先来看看第一个 Project。 Badger 是一个很优秀的开源的单机版 kv 存储引擎，基于 LSM Tree 实现，读写性能都很好，因此需要简单熟悉下 Badger 的用法，可以参考下官方示例：github.com/dgraph-io 在 TinyKV 中，存储层是一个抽象接口，分别实现了 raft storage、mem storage、standalone storage，这里我们只需要实现 standalone storage 你可以把 TinyKV 的代码 clone 下来，然后自己跟着我的节奏做，一步一步坚持下去，相信能够在分布式存储领域有个初步的认知。
当时对比了几个开源产品， 最终选择了 aerospike 作为我们的 KV 存储方案。 为了充分利用已有的 aerospike 集群， 并考虑到当时的开源产品并无法满足我们所有的业务需求， 因此我们需要构建一个能满足有赞未来多年的 KV 存储服务。 有了此架构后， 我们就可以在不改动现有 aerospike 集群的基础上， 来完善我们目前的KV服务短板， 因此我们基于几个成熟的开源产品自研了 ZanKV 这个分布式 KV 存储。 使用大厂且成熟活跃的开源组件 etcd raft，RocksDB 等构建， 减少开发工作量 CP 系统和现有 aerospike 的 AP 系统结合满足不同的需求 提供更丰富的数据结构 支持更大的容量， 实现内幕 DataNode 数据节点 首先， 我们需要一个单机的高性能高可靠的 KV 存储引擎作为基石来保障后面的所有工作的展开， 同时我们可能还需要考虑可扩展性， 以便未来引入更好的底层存储引擎。
Rust 中的 K/V 存储引擎 Bassfaceapollo 发现了一些很酷的 Rust K/V 存储引擎项目，想与社区分享： Engula - 分布式 K/V 存储。它似乎是最活跃的项目。 AgateDB - 由 PingCAP 新创建的存储引擎，试图在 Tikiv 数据库中替换 RocksDB。 Marble - 一个新的 K/V 存储，旨在成为 Sled 的底层存储引擎，本身仍在开发中。 PhotonDB - 一种高性能存储引擎，旨在利用现代多核芯片、存储设备、操作系统和编程语言的强大功能。 DustData - Rustbase 的存储引擎（Rustbase 是一个 NoSQL K/V 数据库）。 Persy - 是用 Rust 编写的事务存储引擎. ReDB - 一种简单、可移植、高性能、ACID、嵌入式键值存储，其灵感来自 LMDB。
从零开始写KV数据库 微信界面不美观 可以直接访问 https://www.yuque.com/docs/share/33170a24-f9fa-4a90-b021-92acc7b0abfc? TinyKV 是PingCAP公司推出的一套开源分布式KV存储实战课程：https://github.com/tidb-incubator/tinykv， 宗旨实现一个简易的分布式 kv 这课程一共包含了 是集成 Badger，实现一个简易的单机版 kv。 Badger 是一个很优秀的开源的单机版 kv 存储引擎，基于 LSM Tree 实现，读写性能都很好，需要简单熟悉下 Badger 的用法，可以参考下官方示例：https://github.com/dgraph-io /kv/server -run 1 第四步：我的疑问 问：实验1 TestRawGetAfterRawPut1，通一个key，插入不同记录，但是在查询时候。结果不正确了。
项目简介 Tendis是腾讯互娱CROS DBA团队 & 腾讯云数据库团队自主设计和研发的分布式高性能KV存储数据库，兼容Redis核心数据结构与接口。 持久化存储 使用rocksdb作为存储引擎，所有数据以特定格式存储在rocksdb中，最大支持PB级存储。 Tendis冷热混合存储关键组件 得益于Tendis存版的设计和内部优化，Redis和Tendis存储版可以一起工作成为Tendis冷热混合存储。混合存储区非常适用于KV存储场景，并平衡了性能和成本。 对于redis占用大量存储空间的冷数据降冷后可以最多减少80%的成本，同时保证了热数据在redis的访问性能。 Tendis 存储版 vs Redis cluster 优点： 所有数据存储到磁盘，提供更大的容量和更低的成本，数据可靠性更高 多线程架构，单进程的性能吞吐比redis单进程更高（30wQPS vs 13wQPS
在数据模型上，有些数据比如关系，KV 模型足够用；有些数据比如钱包、账号可能又需要更丰富的数据模型，比如表格。 分布式存储系统对数据分区一般有两种方式：Hash 分区和 Range 分区。 基于这些考虑，我们使用 C++ 自研了一套基于 Range 分区的强一致 KV 存储系统 ByteKV，并在其上封装一层表格接口以提供更为丰富的数据模型。 架构介绍 系统组件 ? 接口层对用户提供 KV SDK 和 SQL SDK，其中 KV SDK 提供简单的 KV 接口，SQL SDK 提供更加丰富的 SQL 接口，满足不同业务的需求。 一致性协议层通过自研的 ByteRaft 组件，保证数据的强一致性，并且提供多种部署方案，适应不同的资源分布情况。 存储引擎层采用业界成熟的解决方案 RocksDB，满足前期快速迭代的需求。 小结 以上，是我们对于自研强一致在线 KV&表格存储的部分介绍，涵盖整体结构，接口和关键技术中的 Raft、存储引擎。
在原生移动端开发中，Android SDK 提供了 SharedPreferences，iOS 提供了 NSUserDefaults 用于 KV 存储功能，但这二者在性能要求较高的情况下不能满足需求。 携程的基础框架团队经过一系列评估后决定使用腾讯的开源库 MMKV （参考链接 2）用于满足携程 App 的 KV 存储需求。 NSUserDefaults，MMKV 拥有更强大的性能；相较于 Jetpack Datastore，MMKV 同时支持多个平台，双端业务逻辑一致性会更好；此外，MMKV 的优势还包括：支持多进程访问、进程被突然杀死时存储依然可以生效等 = defaultMMKV() kv.set("Boolean", true) kv.set("Int", Int.MIN_VALUE) kv.set("String", " Hello from mmkv") println("Boolean: ${kv.takeBoolean("Boolean")}") println("Int: ${kv.takeInt
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