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  • Bitcask 存储模型

    2015-06-16 15:09:00
    Bitcask 存储模型 Bitcask 是一个日志型、基于hash表结构的key-value存储模型,以Bitcask为存储模型的K-V系统有 Riak 和 beansdb 新...在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大...

    Bitcask 存储模型

     

    Bitcask 是一个日志型、基于hash表结构的key-value存储模型,以Bitcask为存储模型的K-V系统有 Riak beansdb 新版本。

     

    日志型数据存储

    何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不修改老的数据,就像我们的各种服务器日志一样。在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大小限制,当文件大小增加到相应的限制时,就会产生一个新的文件,老的文件将只读不写。在任意时间点,只有一个文件是可写的,在Bitcask模型中称其为active data file,而其他的已经达到限制大小的文件,称为older data file,如下图:

     

    文件中的数据结构非常简单,是一条一条的数据写入操作,每一条数据的结构如下:

     

     

    上面数据项分别为key,value,key的大小,value的大小,时间戳(应该是),以及对前面几项做的crc校验值。(数据删除操作也不会删除旧的条目,而是将value设定为一个特殊的值以作标示)
    数据文件中就是连续一条条上面格式的数据,如下图:

     

     

    上面就是日志型的数据文件,但文件这样持续的存下去,肯定是会无限膨胀的,为了解决个问题,和其他日志型存储系统一样Bitcask也有一个定期的merge操作。
    merge操作,即定期将所有older data file中的数据扫描一遍并生成新的data file(没有包括active data file 是因为它还在不停写入),这里的merge其实就是将对同一个key的多个操作以只保留最新一个的原则进行删除。每次merge后,新生成的数据文件就不再有冗余数据了。

     

     

    事实上,Bitcask 中有两类文件:

    • xxx.w:即上面说的数据文件,xxx 是一个数值,写满1G后将新建文件,数值自增,程序往数值最大的一个文件 Append 数据;
    • write.pos:记录当前数值最大的 xxx.w 文件(FileNo),以及该文件的写位移(Offset),方便在写数据的时候快速定位;

     

    定义了数据文件和记录写位移的文件后,我们通过以下方式实现数据写:

    • 检查当前 xxx.w 文件写位移 + 当前要写入的数据长度是否大于MAX_FILE_SIZE(即一个数据文件的最大size,这里我们定义为1G);如果大于则创建一个序号增 1 的 .w 文件;
    • 调用 open、write 函数将数据追加到当前 .w 文件结尾;
    • 更新 write.pos 中 FileNo、Offset 的值;

     

     

     

    基于hash表的索引数据

    写操作有 write.pos 文件指明要写入的 FileNo 和 Offset;但对于读操作,如何快速地从浩瀚的数据中,找到某个 key 对应数据所在的文件和文件位移呢?这要依赖于内存中的hash表数据索引,如下图

    hash表对应的这个结构中包括了三个用于定位数据value的信息,分别是文件id号(file_id),value值在文件中的位置(value_pos),value值的大小(value_sz),于是我们通过读取file_id对应文件的value_pos开始的value_sz个字节,就得到了我们需要的value值。整个过程如下图所示:

    由于多了一个hash表的存在,我们的写操作就需要多更新一块内容,即这个hash表的对应关系。于是一个写操作就需要进行一次顺序的磁盘写入和一次内存操作。

    另外,由于索引hash表是存放在内存中的,每次进程重启时需要重建hash表,这需要整个扫描一遍所有的数据文件,如果数据文件很大,这将是一个非常耗时的过程。因此Bitcask模型中包含了一个称作hint file的部分,目的在于提高重建hash表的速度

    上面讲到在old data file进行merge操作时,会产生新的data file,而Bitcask模型实际还鼓励生成一个hint file,这个hint file中每一项的数据结构,与data file中的数据结构非常相似,不同的是他并不存储具体的value值,而是存储value的位置,这样,在重建hash表时,就不需要再扫描所有data file文件,而仅仅需要将hint file中的数据一行行读取并重建即可。大大提高了利用数据文件重启数据库的速度。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/chenny7/p/4572381.html

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  • bitcask储存模型

    2019-09-25 15:37:25
    Bitcask储存模型Bitcask 存储模型文件结构数据文件索引文件hint文件bitcask相关的操作删除操作merge操作 Bitcask 存储模型 bitcask是一个日志型的储存模型,所谓日志型是指它是append only,只支持顺序加入而不能...

    Bitcask 存储模型

    bitcask是一个日志型的储存模型,所谓日志型是指它是append only,只支持顺序加入而不能直接随机写入。这样一来,bitcask就有优秀的写入性能。

    文件结构

    bitcask的文件结构十分简单,主要有三个:数据文件, 索引文件 ,以及一个叫做hint file的线索文件。

    数据文件

    数据文件储存在硬盘中,是以日志的模式进行写入的,其日志的内容如下:
    数据文件log
    crc为校验码,tstamp为时间戳,剩下的内容为键值对以及其大小
    应当注意的是,数据文件一个是有大小限制的,一旦文件大小到达设定值,就会新建一个文件作为写入文件。因此,在任何时刻都只有一个活跃文件接受写入,而剩下的老文件是只读不写的(merge操作除外)。
    数据文件

    索引文件

    之前提到bitcask是顺序写入的,写入操作的高性能也意味着查找操作比较低效。因此,bitcask使用hash表作为索引文件,来进行查找等操作。
    索引文件是保存在内存中的,为了适应于大规模储存的需要,索引文件只储存value的位置,而不保存内容。其结构如下:

    其中file_id 和 pos 可以确定唯一的value值。

    hint文件

    hint文件不是必须的,是bitcask模型推荐使用的。
    因为索引文件是保存在内存中的,因此突然断电等情况可能会引起一些丢失的情况,同时如果数据文件过大,生成索引文件就是一个十分耗时的操作。因此需要一个hint file来进行一些优化。
    hint文件的数据结构和索引文件相似,保存key以及value的位置

    bitcask相关的操作

    删除操作

    bitcask不做删除处理,只是追加对相应的key值写入一个删除条目,做一个删除标记,以便于merge时作处理即可。

    merge操作

    因为数据文件一直在写入,因此会产生很多冗余的数据项。因此bitcask会定期进行merge操作。对于所有的old date file 进行整理,active file不整理,因为还在写入。
    merge操作就是对于data文件中所有的key值只保留最后一次更改。

    参考内容

    • https://cloud.tencent.com/developer/article/1083737
    • https://cloud.tencent.com/developer/article/1083737
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  • bitcask存储模型

    2020-06-12 11:37:41
    今天要讨论的Bitcask模型是一种日志型键值模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。有两个好处: 提高随机写入的吞吐量,因为写操作不需要...

    ----《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》读书笔记
    最近一直在分析OceanBase的源码,恰巧碰到了OceanBase的核心开发者的新作《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》.看完样章后决定入手,果然物有所值。对于准备学习分布式的同学,这是一本不错的书籍,相对系统,全面的介绍了分布式的相关技术和项目,基本都是干货。还有一半是在介绍OceanBase的内容,对我来说,正是踏破铁鞋无觅处,接下来会有几篇专门研究存储引擎的读书笔记哟。废话不多说,转入正题。

    1.存储的介质与读写
    谈存储,那么理解存储的介质的特性显然很重要,书中谈了很多硬件结构,但最重要的结论,都浓缩在存储介质对比这张表中了。

    磁盘介质对比

    类别    每秒读写(IOPS)次数    每GB价格(元)    随机读取    随机写入
    内存    千万级    150    友好    友好
    SSD盘    35000    20    友好    写入放大问题
    SAS磁盘    180    3    磁盘寻道    磁盘寻道
    SATA磁盘    90    0.5    磁盘寻道    磁盘寻道
    从表中可以看出,内存的随机读写能力最强,远超SSD盘和磁盘。但是我们都知道,内存无法持久化。现在许多公司在性能要求高的地方都使用了SSD盘,相对SAS和SATA磁盘,随机读取速度有了很大的提升。但是对于随机写入,存在写入放大问题。

    写入放大问题与SSD盘的特性有关,SSD盘不能随机写入,只能整块整块的写入。最简单的例子,比如要写入一个4KB的数据,最坏的情况就是,一个块里已经没有干净空间了,但是有无效数据可以擦除,所以主控就把所有的数据读出来,擦除块,再加上这个4KB新数据写回去,这个操作带来的写入放大就是: 实际写4K的数据,造成了整个块(512KB)的写入操作,那就是128倍放大。此外,SSD盘的寿命也有写入次数相关。

    如果使用SSD来作为存储引擎的存储介质,最好从设计上减少或避免随机写入,使用顺序写入取而代之。

    2.Bitcask存储模型介绍
    存储系统的基本功能包括:增、删、读、改。其中读取操作有分为顺序读取和随机读取。

    总体来说,大部分应用使用读的功能最多,解决读的性能是存储系统的重要命题。一般来说。快速查找的思想基本源自二分查找法和哈希查询。例如关系数据库中常用的B+存储模型就是使用二分查找的思想,当然,实际实现比二分查找复杂很多。B+存储模型支持顺序扫描。另外一类则是基于哈希思想的键值模型,这类模型不支持顺序扫描,仅支持随机读取。

    今天要讨论的Bitcask模型是一种日志型键值模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。有两个好处:

    提高随机写入的吞吐量,因为写操作不需要查找,直接追加即可
    如果使用SSD作为存储介质,能够更好的利用新硬件的特性
    Bitcask中存在3种文件,包括数据文件,索引文件和线索文件(hint file,姑且就叫线索文件吧)。数据文件存储于磁盘上,包含了原始的数据的键值信息;索引文件存在于内存,用于记录记录的位置信息,启动Bitcask时,它会将所有数据的位置信息全部读入一个内存中的哈希表,也就是索引文件;线索文件(hint file)并不是Bitcask的必需文件,它的存在是为了提供启动时构建索引文件的速度。

    2.1 日志型的数据文件
    Bitcask的数据文件组织如下图:任意时刻,系统中只有一个数据文件支持写入,称为active data file。其余的数据文件都是只读文件,称为older data file。

    文件中的数据结构非常简单,是一条一条的数据写入操作,每一条数据的结构如下:


    上面数据项分别为:后面几项的crc校验值,时间戳,key,value,key的大小,value的大小。
    数据文件中就是连续一条条上面格式的数据,如下图:


    2.2 索引哈希表
    索引哈希表记录了全部记录的主键和位置信息,索引哈希表的值包含了:记录文件的编号,value长度,value的在文件中的位置和时间戳。Bitcask的总体数据结构如下图:


    2.3 线索文件(hint file)
    Bitcask启动时要重建索引哈希表,如果数据量特别大,则会导致启动很慢。而线索文件(hint file)则是用来加速启动时重建哈希表的速度。线索文件(hint file)的记录与数据文件的格式基本相同,唯一不同的是数据文件记录数据的值,而线索文件(hint file)则是记录数据的位置。


    这样在启动的时候就可以不用读数据文件,而是读取线索文件(hint file),一行行重建即可,大大加快了哈希表的重建速度。

    3. Bitcask功能介绍
    上节提到,存储系统的基本功能包括:增、删、读、改。那么Bitcask中如何实现的呢?

    如何增加记录?
    用户写入的记录直接追加到活动文件,因此活动文件会越来越大,当到达一定大小时,Bitcask会冻结活动文件,新建一个活动文件用于写入,而之前的活动文件则变为了older data file。写入记录的同时还要在索引哈希表中添加索引记录。

    如何删除记录?
    Bitcask不直接删除记录,而是新增一条相同key的记录,把value值设置一个删除的标记。原有记录依然存在于数据文件中,然后更新索引哈希表。

    如何修改记录?
    Bitcask不支持随机写入。因为对于存储系统的基本功能中的增和改,实际上都是一样的,都是直接写入活动数据文件。同时修改索引哈希表中对应记录的值。(这个时候,实际上数据文件中同一个key值对应了多条记录,根据时间戳记录来判断,以最新的数据为准。)

    如何读取记录?
    读取时,首先从索引哈希表中定位到记录在磁盘中位置,然后通过IO读取出对应的记录。

    合并(Marge)操作
    Bitcask这种只增不减地不断写入,必然会是数据文件不断的膨胀。而其中有许多是被标记删除和修改后留下的无用记录。合并操作就是为了剔除这部分数据,减小数据文件大小。
    merge操作,通过定期将所有older data file中的数据扫描一遍并生成新的data file(没有包括active data file 是因为它还在不停写入)。如果同一个Key有多条记录,则只保留最新的一条。从而去掉数据文件中的冗余数据。而且进行合并(Marge)操作时,还可以顺带生成线索文件(hint file)。合并(Marge)操作通常会在数据库较闲的时候进行,比如凌晨一两点等。

    4.总结
    Bitcask是一个精炼的键值存储模型。采用日志型的数据结构,只追加不改写就记录,提高了随机写入的吞吐量,通过建立哈希表来加快查询速度,定期合并数据文件,并生成线索文件(hint file),提高启动时重建哈希表的速度。

    这是我参考了网上的一个python实现,并增加了部分功能后的代码:https://github.com/Winnerhust/Code-of-Book/blob/master/Large-Scale-Distributed-Storage-System/bitcask.py
    除了增删读写外,主要还实现了:

    数据文件合并,合并时可以选择生成线索文件(hint file)
    可以使用线索文件(hint file)启动
    参考:
    bitcask
    优雅的Bitcask
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「曾经的学渣」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq910894904/article/details/37756377

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  • Bitcask存储模型

    2015-12-08 16:01:43
    今天要讨论的Bitcask模型是一种日志型键值模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。有两个好处: 提高随机写入的吞吐量,因为写操作...

    ----《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》读书笔记

    最近一直在分析OceanBase的源码,恰巧碰到了OceanBase的核心开发者的新作《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》.看完样章后决定入手,果然物有所值。对于准备学习分布式的同学,这是一本不错的书籍,相对系统,全面的介绍了分布式的相关技术和项目,基本都是干货。还有一半是在介绍OceanBase的内容,对我来说,正是踏破铁鞋无觅处,接下来会有几篇专门研究存储引擎的读书笔记哟。废话不多说,转入正题。

    1.存储的介质与读写

    谈存储,那么理解存储的介质的特性显然很重要,书中谈了很多硬件结构,但最重要的结论,都浓缩在存储介质对比这张表中了。

    磁盘介质对比

    类别 每秒读写(IOPS)次数 每GB价格(元) 随机读取 随机写入
    内存 千万级 150 友好 友好
    SSD盘 35000 20 友好 写入放大问题
    SAS磁盘 180 3 磁盘寻道 磁盘寻道
    SATA磁盘 90 0.5 磁盘寻道 磁盘寻道

    从表中可以看出,内存的随机读写能力最强,远超SSD盘和磁盘。但是我们都知道,内存无法持久化。现在许多公司在性能要求高的地方都使用了SSD盘,相对SAS和SATA磁盘,随机读取速度有了很大的提升。但是对于随机写入,存在写入放大问题。

    写入放大问题与SSD盘的特性有关,SSD盘不能随机写入,只能整块整块的写入。最简单的例子,比如要写入一个4KB的数据,最坏的情况就是,一个块里已经没有干净空间了,但是有无效数据可以擦除,所以主控就把所有的数据读出来,擦除块,再加上这个4KB新数据写回去,这个操作带来的写入放大就是: 实际写4K的数据,造成了整个块(512KB)的写入操作,那就是128倍放大。此外,SSD盘的寿命也有写入次数相关。

    如果使用SSD来作为存储引擎的存储介质,最好从设计上减少或避免随机写入,使用顺序写入取而代之。

    2.Bitcask存储模型介绍

    存储系统的基本功能包括:增、删、读、改。其中读取操作有分为顺序读取和随机读取。

    总体来说,大部分应用使用读的功能最多,解决读的性能是存储系统的重要命题。一般来说。快速查找的思想基本源自二分查找法和哈希查询。例如关系数据库中常用的B+存储模型就是使用二分查找的思想,当然,实际实现比二分查找复杂很多。B+存储模型支持顺序扫描。另外一类则是基于哈希思想的键值模型,这类模型不支持顺序扫描,仅支持随机读取。

    今天要讨论的Bitcask模型是一种日志型键值模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。有两个好处:

    • 提高随机写入的吞吐量,因为写操作不需要查找,直接追加即可
    • 如果使用SSD作为存储介质,能够更好的利用新硬件的特性

    Bitcask中存在3种文件,包括数据文件,索引文件和线索文件(hint file,姑且就叫线索文件吧)。数据文件存储于磁盘上,包含了原始的数据的键值信息;索引文件存在于内存,用于记录记录的位置信息,启动Bitcask时,它会将所有数据的位置信息全部读入一个内存中的哈希表,也就是索引文件;线索文件(hint file)并不是Bitcask的必需文件,它的存在是为了提供启动时构建索引文件的速度。

    2.1 日志型的数据文件

    Bitcask的数据文件组织如下图:任意时刻,系统中只有一个数据文件支持写入,称为active data file。其余的数据文件都是只读文件,称为older data file。




    文件中的数据结构非常简单,是一条一条的数据写入操作,每一条数据的结构如下:


    上面数据项分别为:后面几项的crc校验值,时间戳,key,value,key的大小,value的大小。
    数据文件中就是连续一条条上面格式的数据,如下图:


    2.2 索引哈希表

    索引哈希表记录了全部记录的主键和位置信息,索引哈希表的值包含了:记录文件的编号,value长度,value的在文件中的位置和时间戳。Bitcask的总体数据结构如下图:


    2.3 线索文件(hint file)

    Bitcask启动时要重建索引哈希表,如果数据量特别大,则会导致启动很慢。而线索文件(hint file)则是用来加速启动时重建哈希表的速度。线索文件(hint file)的记录与数据文件的格式基本相同,唯一不同的是数据文件记录数据的值,而线索文件(hint file)则是记录数据的位置。


    这样在启动的时候就可以不用读数据文件,而是读取线索文件(hint file),一行行重建即可,大大加快了哈希表的重建速度。

    3. Bitcask功能介绍

    上节提到,存储系统的基本功能包括:增、删、读、改。那么Bitcask中如何实现的呢?

    1. 如何增加记录?
      用户写入的记录直接追加到活动文件,因此活动文件会越来越大,当到达一定大小时,Bitcask会冻结活动文件,新建一个活动文件用于写入,而之前的活动文件则变为了older data file。写入记录的同时还要在索引哈希表中添加索引记录。

    2. 如何删除记录?
      Bitcask不直接删除记录,而是新增一条相同key的记录,把value值设置一个删除的标记。原有记录依然存在于数据文件中,然后更新索引哈希表。

    3. 如何修改记录?
      Bitcask不支持随机写入。因为对于存储系统的基本功能中的增和改,实际上都是一样的,都是直接写入活动数据文件。同时修改索引哈希表中对应记录的值。(这个时候,实际上数据文件中同一个key值对应了多条记录,根据时间戳记录来判断,以最新的数据为准。)

    4. 如何读取记录?
      读取时,首先从索引哈希表中定位到记录在磁盘中位置,然后通过IO读取出对应的记录。

    5. 合并(Marge)操作
      Bitcask这种只增不减地不断写入,必然会是数据文件不断的膨胀。而其中有许多是被标记删除和修改后留下的无用记录。合并操作就是为了剔除这部分数据,减小数据文件大小。
      merge操作,通过定期将所有older data file中的数据扫描一遍并生成新的data file(没有包括active data file 是因为它还在不停写入)。如果同一个Key有多条记录,则只保留最新的一条。从而去掉数据文件中的冗余数据。而且进行合并(Marge)操作时,还可以顺带生成线索文件(hint file)。合并(Marge)操作通常会在数据库较闲的时候进行,比如凌晨一两点等。

    4.总结

    Bitcask是一个精炼的键值存储模型。采用日志型的数据结构,只追加不改写就记录,提高了随机写入的吞吐量,通过建立哈希表来加快查询速度,定期合并数据文件,并生成线索文件(hint file),提高启动时重建哈希表的速度。

    这是我参考了网上的一个python实现,并增加了部分功能后的代码:https://github.com/Winnerhust/Code-of-Book/blob/master/Large-Scale-Distributed-Storage-System/bitcask.py
    除了增删读写外,主要还实现了:

    • 数据文件合并,合并时可以选择生成线索文件(hint file)
    • 可以使用线索文件(hint file)启动

    原文地址:
    http://blog.csdn.net/qq910894904/article/details/37756377
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  • bitcask

    2015-08-06 21:02:00
    Bitcask模型是一种日志型kv模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。 任意时刻,系统中只有一个数据文件支持写入,称为active data file。...
  • 优雅的Bitcask

    2013-12-06 10:16:31
    Bitcask模型: 1.日志型的数据文件 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不修改老的数据,就像我们的各种服务器日志一样。在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一 定的大小...
  • 优雅的Bitcask

    2011-05-23 22:07:00
    Bitcask模型指导下的存储系统有Riak和豆瓣的beansdb新版本(beansdb新版本信息,参见这里),下面就简单的介绍一下Bitcask模型:1.日志型的数据文件 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不...
  • 神奇的Bitcask

    2017-02-22 21:16:31
    Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大小限制,当文件大小增加到相应的限制时,就会产生一个新的文件,老的文件将只读不写。在任意时间点,只有一个文件是可写的,在Bitcask模型中...
  • 优雅的bitcask

    2011-03-24 00:52:00
    Bitcask模型指导下的存储系统有Riak和豆瓣的beansdb新版本(beansdb新版本信息,参见这里),下面就简单的介绍一下Bitcask模型:1.日志型的数据文件 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而...
  • Bitcask存储系统架构设计思想

    千次阅读 2017-09-02 16:13:40
    Bitcask模型是一种日志型键值模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。有两个好处: 提高随机写入的吞吐量,因为写操作不需要查找,直接...
  • [转]优雅的Bitcask

    2011-09-29 10:41:00
    Bitcask是一个日志型的基于hash... Bitcask模型指导下的存储系统有Riak和豆瓣的beansdb新版本(beansdb新版本信息,参见这里),下面就简单的介绍一下Bitcask模型: 1.日志型的数据文件 何谓日志型?就是append onl...
  • 采用Bitcask存储模型 顺序写,随机读 采用变长编码,大大节约内存空间,抛弃了论文中的TimeStamp 支持多线程 Benchmark key int 类型 4个字节 value 1--2000个长度的随机字符串 put 1000000 ,cost 45.656 ms remove ...
  • Bitcask哈希存储系统

    千次阅读 2014-01-01 10:23:12
    Bitcask哈希存储系统 一. 简介  bitcask来自于riak,是一个日志(log-structured)存储系统。用在riak的分布式数据库的底层key-value的存储,是基于哈希表结构的键值存储系统,它仅支持追加操作,即所有的写...
  • 日志结构的kv存储——Bitcask

    万次阅读 2013-12-06 19:55:28
    Bitcask是一个日志型的基于hash表结构和key-value存储模型: Bitcask的一些基本特征: 1. key/value以日志的形式按顺序存储,只能追加(append-only)写入key/value,每次写操作都是顺序写入。当某个key...
  • 基于bitcask日志模型的k-v数据库有多个实现,比如豆瓣db, riak里的,nodejs也有一个140代码的简单实现(node-cask),我这里实现的目的是,我需要在nodejs中找到一个简单的, 方便,完全异步的kv存储机制,不需要跨...
  • 一个Bitcask实例就是一个目录,我们保证在一个时刻只有一个系统进程可以打开Bitcask进行写操作。 在一个时刻,只有一个文件是“active”的。当文件达到一定的大小限制就会关闭,并创建一个新的“active”文件。 一旦...
  • Bitcask来自于riak,是一个日志(log-structured)存储系统。用在riak的分布式数据库的底层key/value的存储。 Bitcask的一些基本特征: 1. key/value以日志的形式按顺序存储,只能追加(append-only)写入key/...
  • 今天要讨论的Bitcask模型是一种日志型键值模型。所谓日志型,是指它不直接支持随机写入,而是像日志一样支持追加操作。Bitcask模型将随机写入转化为顺序写入。有两个好处: 提高随机写入的吞吐量,因为写操作不...
  • LSM树存储模型

    2017-05-16 15:41:01
    之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者虽然同属于基于键值的日志型存储模型。但是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引。这一差别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化。为此,...

空空如也

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