展开

关键词

LevelDB Java&Go实践

最近学习出现了一个分叉:levelDB,前进的路上总有意外,经过短暂学习已经掌握了基本使用,并没有阻碍太长时间。今天就分享一下levelDB API在Java & Go两种语言中的基本使用。 体验下来levelDB像是个简化版本的Redis,如作为本地数据库的话,还是非常好用的,特别是用到本地缓存的时候。官方给的使用场景是适合大量写入少量读取,特别适合做性能数据记录。 以后有机会我会做一个基于levelDB的性能数据收集工具。levelDB简介LevelDB 是由 Google 构建的键值存储。它可以支持从字符串键到字符串值的有序映射。 LevelDB 的核心存储架构是日志构合并树(LSM),它是一种写优化的 B 树变体。它针对大型顺序写入而不是小型随机写入进行了优化。 PS:其实在使用依赖库进行levelDB操作的时候并不需要安装levelDB,这个弯路阻碍了我将近一个小时。

5110

leveldb iterator 的 Prev 究竟比 Next 差在哪?

从代码上看,leveldb iterator 的遍历(NextPrev)操作最终会对应到对底层具体数据构的遍历。 leveldb 保存数据的数据构有两种:MemTableSST 文件MemTableMemTable 实际上就是一个单向的 skiplist —— 只有 next 指针,没有 prev 指针。 entry hits the start of original entry } while (ParseNextKey() && NextEntryOffset() < original);}性能写了个简单的代码一下 在我的机器上,遍历一个 10000000 条记录的 leveldb如下:BenchNext: count 10000000 use time 3363045 usBenchPrev: count 10000000 use time 7333961 usBenchNext: count 10000000 use time 3669136 us代码如下:#include #include #include

48010
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Caffe for windows 训练minst和cifar-10

    第一步:如前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单。Caffe训练和的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式。 每500轮进行一次。Tset Score 0是正确率。Test Score 1是损失函数值。上两张训练图: ?? 然后准确率的变化: ? 损失函数值的变化: ? 至此,minst的训练demo到此束。然后cifar-10! CIFAR-10 训练第一步:数据库的说明:CIFAR-10 60000张 32X32 彩色图像 10类 50000张训练 10000张 附上一个的deeplearning的常用数据集下载链接,赶紧默默的收藏吧 bintrain_net.exeSETGLOG_logtostderr=1”....bintrain_net.exe” cifar10_quick_solver.prototxt pause 先编译一遍 train_net.cpp 运行train_quick.bat,如下

    42660

    Monkey3——Monkey分析

    Monkey分析 一. ,可以使用之前执行的monkey命令再执行一遍,注意seed值要一样 一般的分析: 1、 ANR问题:在日志中搜索“ANR” 2、 崩溃问题:在日志中搜索“Exception” 二. 详细分析monkey日志: 将执行Monkey生成的log,从手机中导出并打开查看该log;在log的最开始都会显示Monkey执行的seed值、执行次数和的包名。 首先我们需要查看Monkey中是否出现了ANR或者异常,具体方法如上述。 顺利执行完成,在log的最后,会打印出当前执行事件的次数和所花费的时间; Monkey finished代表执行完成。

    80310

    Caffe2 - (九)MNIST 手写字体识别

    label_file datamnistt10k-labels-idx1-ubyte --output_file datamnistmnist-test-nchw-leveldb Python 转换 LevelDB - lmdb, NCHWMNIST-nchw-leveldb - leveldb, NCHWMNIST-nchw-minidb - minidb,NCHW2. 3.5 LeNet 模型# 集workspace.RunNetOnce(test_model.param_init_net)workspace.CreateNet(test_model.net, 100): workspace.RunNet(test_model.net.Proto().name) test_accuracy = workspace.FetchBlob(accuracy)# 可视化精度 (predict_net)softmax = workspace.FetchBlob(softmax) # 预plt.figure()_ = plt.plot(softmax, ro)plt.title

    52050

    高性能KeyValue存储引擎SessionDB

    性能和分析我们改写了Google LevelDB的benchmark程序,对SessionDB(Java), BerkeleyDB(Java), LevelDB(C), RocksDB(C++)进行了 benchmark,下面是和分析:环境:CPU: 4 * Intel Xeon E312xx (Sandy Bridge)OS: CentOS release 6.5 (Final)Kernel : 2.6.32-358.el6.x86_64FileSystem: Ext4的Key是16个字节,Value是100个字节,KeyValue项的总数为1000000,单位是microsop 标注: NA表示错误导致没有SessionDB的总体读写性能要优于基于B+树的BerkeleyDB,也优于Google的LevelDB,甚至优于Facebook对LevelDB的改进版RocksDB 另外中我们发现,SessionDB的读取性能要好于写入性能,这一点和它写优化的KV存储引擎的不同,我们认为这主要是因为我们对索引优化的

    1.1K100

    Google-LevelDB简介

    LevelDB简介LevelDB一句话描述LevelDB是google开发的,一个速度非常块的KV存储库(storage library),它支持字符串的key与字符串的value,并且这种映射关系按key 的局限性1)LevelDB不是一个SQL数据库,没有关系型的存储模型,不支持SQL语句,不支持索引2)同时只能有一个进程(当然,这个进程可以是多线程的)访问一个特定的数据库3)LevelDB只是一个lib 库,没有实现什么client-server网络通讯什么的,当然用户可以自己将lib包装一层,实现自己的serverLevelDB的性能库共100w行记录,每条记录16字节的key,100字节的value 6w次随机读操作顺序读:平均每次操作耗时0.476微秒,即支持每秒大概210w次顺序读操作逆序读:平均每次操作耗时0.724微秒,即支持每秒大概130w次逆序读操作上述性能都是在没有打开“压缩”功能下的 ,如打开“压缩”选项,性能会有所提升,例如随机读性能会提升至11.602微秒,即8.5w次每秒另:google非常诚实的提到,由于100w行的数据量很小,这些数据是能够完全放入内存里的哈

    90150

    Caffe2 - Detectron 图片

    Detectron 图片随机找的图片进行很惊喜,很赞!!!1.

    35620

    【深度知识】LevelDB从入门到原理详解

    下面的性能报告基于db_bench程序,存在一定干扰,但做为性能评估是足够的。1.3.1 验证场景我们使用一个数百万记录的数据库,每条记录的key大小为16字节,value大小为100字节。 基准的Value大小压缩为原始大小的一半。 compression)Entries: 1000000Raw Size: 110.6 MB (estimated)File Size: 62.9 MB (estimated)1.3.2 写性能“填充”基准以顺序或随机顺序创建一个全新的数据库 上面列出的是在大量随机写作之后立即进行的。 压缩后的(通常自动触发)更好。 如将Version类封装为构体、VersionSet仅仅为Version列表、VersionEdit也是单纯的构数据,再为上述构提供多套功能类应该更为合理。

    54410

    LevelDB:且看非主流数据库的自白和逆袭

    他们可用于处理可变长度键的索引构。(如一个键有许多备份记录,他们将被从Btree中删除并存储于独立的溢出区)Hamsterdb支持read-committed隔离级别的ACID事务。 想象使用数据库cursor 去完成一个全面扫描,这样的是非常复杂的。一些键存在于Btree中,一些在事务树里。在事务树中,Btree里的键可以被重写或者删除,甚至会存在被其他键修改的情况。 在最糟糕时,Hamsterdb debug充斥大量的assert和完整性检查,大约有1800个单元和35000个验收。那些验收中运行着几十个不同的构,并在BerkeleyDB中并行执行。 在发布前,所有的都是全自动和高性能的。一个完整的发布周期通常要花上几天,且每两个月都要用掉一个硬盘。总我学到的知识,编写将是一件非常有趣的事情。没有可靠性的迭代开发是无法简化的。 两个机器分别使用了不同硬盘:HDD(Core i7-950 8核和8MB缓存)和一个SSD(Core i5-3550 4核和8MB缓存),下面是部分基准,详情可以看这里。

    37570

    性能入门-LoadRunner分析

    Analysis基础知识 1、创建会话 2、启动Analysis 3、整理 使用Analysis图可添加的图有: 放大、缩小图片、添加注释分析图 1、Running Vuser图2、事务图 Transactions

    19210

    Python--unittest-04-文件输出

    系统:Windows 7语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的版块,江湖有说 ,没有经过的代码就直接投入生产环境使用,是不地道的,基于此,还是学习吧今天继续讲讲单元,将输出到一个文本文件Part 1:代码import unittestfrom python_test_example.be_tested 对比上一篇Python--unittest-03-执行顺序? TestResult.txt, a) as f: runner = unittest.TextTestRunner(stream=f, verbosity=2) runner.run(suite)输出文件

    28820

    【6千字解析】不仅仅是源码学习,更是数据构的实战

    【深入浅出leveldb】SkipList跳表跳表是一种单链表+红黑树avl树组合数据构,平均O(logn),最坏O(n)。 基本构我以下图为例,大家可以理解为放视频速度,可以1倍播放,2倍,4倍等等,leveldb实现有不同的方式,有采用链表形式,也有采用数组方式,到底哪种方式效率更高呢?? 在我LeetCode 1206.设计跳表这道题上,采用leveldb方式效率直接翻倍,简直太强了,里面可以学到不少知识,今天呢详细阐述一下这篇价值不菲的文章,写给我的读者一起学习。

    8230

    Twemproxy用例以及压

    要新增加一台 Redis,Twemproxy 需要重启才能生效;并且数据不会自动重新 Reblance,需要人工单独写脚本来实现。 3、如同时部署多个 Twemproxy,配置文件一致(配置为distribution:ketama,modula),则可以从任意一个读取,都可以正确读取 key对应的值。 6、如 Twemproxy 的后端节点数量发生变化,Twemproxy 相同算法的前提下,原来的数据必须重新处理分布,否则会存在找不到key值的情况。 方式:1.后端 Redis 节点数量不变,不同 Twemproxy server 及多个同时运行如下: ? 2.前端使用1个 Twemproxy server,后端 Redis 数量分别为2,3,4,5,6来进行压力,看,数据如下: ?

    23640

    LevelDB 存储模块 Go 语言封装及高性能持久化队列实现

    LevelDB介绍Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,能够支持billion级别的数据量。 在这个数量级别下还有着非常高的性能。 LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4个Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w。内部LSM 树算法实现。?LSM 大致构如上图所示。 LevelDB底层存储利用了LSM tree的思想, RocksDB是Facebook基于LevelDB开发的存储引擎,针对LevelDB做了很多优化,但是大部分模块的实现机制是一样的。 比如如哪天想替换底层存储,可以灵活一点儿,不用改动业务......这里对LevelDB记录存储做一个封装,并实现了持久化的消息队列。 的写入性能,封装后,并发写入1000条记录,总共耗时30ms左右。

    19020

    cmake:vs2015MinGW静态编译leveldb

    test) add_dependencies(RUN_LEVELDB_UNIT_TESTS leveldb_${TESTNAME}_test) # modified by guyadong # 将所有程序安装到 修改好CMakeLists.txt后,开始cmake 编译leveldb。 下面是脚本编译过程rem 创建 vs2015 x64编译环境rem 如要编译32位版本,则将后面的x86_amd64改为x86call %VS140COMNTOOLS%....VCvcvarsall.bat 需要 boost 支持,编译前请确保有安装boostrem (我用的boost版本是 1.62) rem BOOST_ROOT 用于指定 boost 的安装位置rem 如你的boost是默认安装到C: 但如用MinGW编译,会有如下报错: Building CXX object CMakeFilesleveldb.dirportport_win.cc.objIn file included from

    1.3K60

    秒级去重:ClickHouse在腾讯海量游戏营销活动分析中的应用

    由于内存资源有限,业界也有基于近似去重算法(如 hyperloglog )直接在 Storm 中算出近似去重的,但无法给出精确的和最终的号码包文件,所以不符合选型要求。 而内存资源有限,更不可能容纳下这么大量的号码包数据,所以通过内存完全得出最终精确去重的方案基本不现实。 通过计算发现,在内存中缓存 5 分钟内的去重号码数据是完全可行的,并且最高可以将原始日志降低 90% 以上的量级。缓存 1 分钟的话,最高也可以将原始日志降低 70% 以上的量级。 在 24 核 96G 内存的机器上,实际下来在 1 亿条记录中,精确去重一个参与量为100W 的活动,仅需 0.1 s 不到,而导出这个号码包文件只需要 0.2 s 不到。 四、语 去重服务的的问题伴随奕星系统整个开发和运营周期,期间经历过很多尝,部分临时的尝方案尚未在本文列出,但一直的出发点就是业务需求本身,并且合当时的运维环境来选取对应的技术方案。

    1K40

    秒级去重:ClickHouse在腾讯海量游戏营销活动分析中的应用

    由于内存资源有限,业界也有基于近似去重算法(如 hyperloglog )直接在 Storm 中算出近似去重的,但无法给出精确的和最终的号码包文件,所以不符合选型要求。 而内存资源有限,更不可能容纳下这么大量的号码包数据,所以通过内存完全得出最终精确去重的方案基本不现实。 通过计算发现,在内存中缓存 5 分钟内的去重号码数据是完全可行的,并且最高可以将原始日志降低 90% 以上的量级。缓存 1 分钟的话,最高也可以将原始日志降低 70% 以上的量级。 uniqExact(uvid) from tbUv where date=2020-09-06 and url=http:lol.qq.commain.shtml; 4.png在 24 核 96G 内存的机器上,实际下来在 四、语去重服务的的问题伴随奕星系统整个开发和运营周期,期间经历过很多尝,部分临时的尝方案尚未在本文列出,但一直的出发点就是业务需求本身,并且合当时的运维环境来选取对应的技术方案。

    69041

    秒级去重:ClickHouse在腾讯海量游戏营销活动分析中的应用

    由于内存资源有限,业界也有基于近似去重算法(如 hyperloglog )直接在 Storm 中算出近似去重的,但无法给出精确的和最终的号码包文件,所以不符合选型要求。 而内存资源有限,更不可能容纳下这么大量的号码包数据,所以通过内存完全得出最终精确去重的方案基本不现实。 通过计算发现,在内存中缓存 5 分钟内的去重号码数据是完全可行的,并且最高可以将原始日志降低 90% 以上的量级。缓存 1 分钟的话,最高也可以将原始日志降低 70% 以上的量级。 uniqExact(uvid) from tbUv where date=2020-09-06 and  url=http:lol.qq.commain.shtml;在 24 核 96G 内存的机器上,实际下来在 四、语去重服务的的问题伴随奕星系统整个开发和运营周期,期间经历过很多尝,部分临时的尝方案尚未在本文列出,但一直的出发点就是业务需求本身,并且合当时的运维环境来选取对应的技术方案。

    338108

    基于zookeeper+leveldb的activemq集群

    你乐于降低高性能并且使用纯JDBC作为持久化引擎,你可以使用JDBC主从进行持久化。(我公司做过,1s也就不到200条,严重受到Mysql性能制约。) 对于那些愿意尝新技术的人,可以使用复制的leveldb存储。速度与SAN差不多,并且不需要安装高可用的共享文件系统。 因此建议至少运行3个activemq,如一个宕机不会造成服务停机。 如你配置多个区域,将更强的保证机制将被触发。 注意:ZooInspector.jar 的下载地址: https:issues.apache.orgjirasecureattachment12436620ZooInspector.zip总本文描述了

    83640

    相关产品

    • 测试服务

      测试服务

      测试服务 (WeTest )包括标准兼容测试、专家兼容测试、手游安全测试、远程调试等多款产品,服务于海量腾讯精品游戏,涵盖兼容测试、压力测试、性能测试、安全测试、远程调试等多个方向,立体化安全防护体系,保卫您的信息安全……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券