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Leveldb Compile and Use
先clone下来 git clone --recurse-submodules https://github.com/google/leveldb.git 再Build mkdir -p build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. && cmake --build . && cd .. && sudo cp build/libleveldb.a /usr/local/libImplementing a Key-Value Store – Part 4: API Design
Implementing a Key-Value Store – Part 4: API Design This is Part 4 of the IKVS series, “Implementing a Key-Value Store”. You can also check the Table of Contents for other parts. I finally settled on a name for this whole key-value store project, which frleveldb-Impl: Version.java
Manifest与Current文件是LevelDB保存在稳定存储中的文件版本信息,在LevelDB被打开后,其会先通过Current文件找到当前的Manifest文件,读取并反序列化其中数据,并在内存中维护文件版本信息,以便后续操作。 先来说说Version,Version表示了当前leveldb的版本信息,版本信息内容包括:1当前每一层leveldb-impl:SnapshotImpl.java
实现leveldb-api的snapshot接口: public class SnapshotImpl implements Snapshot 在leveldb快照中每次都是用一个序列号保存当前插入的这一条记录,因此当插入多条相同的记录时,通过序列号来确定那一条是最新的记录,在leveldb的快照中,在调用一个快照时,只要获取在当前快照序leveldb-impl:WriteBatchImpl.java
实现leveldb-api中的WriteBatch接口:WriteBatch的实现类为WriteBatchImpl public class WriteBatchImpl implements WriteBatch 可以看到WriteBatch中有一个变量为batch用来保存每一次的操作,还有一个变量为approximateSize,用来保存key和value的大小 private final Listleveldb-api:WriteBatch
LevelDB使用WriteBatch来替代简单的异步写操作,首先将所有的写操作记录到一个batch中,然后执行同步写,这样同步写的开销就被分摊到多个写操作中,降低同步写入的成本。 public interface WriteBatch extends Closeable { WriteBatch put(byte[] key, byte[] value);leveldb-api:WriteOption.java
leveldb/WriteOptions.java at master · dain/leveldb · GitHub 定义写操作方式 public class WriteOptions { private boolean sync; private boolean snapshot; public boolean sync() { return sync; } public WriteOptions sync(boolean哪些C++源代码项目值得阅读
必须是 Facebook Folly!这是facebook 开源的基于C++14的库,在facebook内部广泛使用 很多 C++ 项目都不错,但是不适合全部阅读,比如 Chromium ,源码总计 2000w+行,可以说没有任何人能够完全掌握,就算是1/100难度也不小,我看有不少博主在鼓吹看了 Chromium,这种除了是内核开发者,其它人说大概leveldb实现之写入流程
leveldb的写入流程是先写入预写日志(WAL)然后写入memtable,最后通过只读memtable刷盘为sstable 知识准备 写入示例 leveldb的写入流程 #include <iostream> #include "leveldb/db.h" #include <cassert> using namespace std; namespace ld=leveldb; int main(){ ld::DB *db;【转载】rocksdb对leveldb做了哪些优化?
作者:godj链接:https://www.zhihu.com/question/328622742/answer/713388283 RocksDB Features that are not in LevelDB Performance Multithread compaction Multithread memtable inserts Reduced DB mutex holding Optimized level-based compaction style and universal coLevelDB 学习笔记3:合并策略
LevelDB 学习笔记3:合并策略 LSM 树常见的合并策略有两种: Leveled Compaction 和 Size-tiered Leveled Compaction LevelDB 和 Rocksdb 选择的合并策略叫 Leveled Compaction 每个 level 是有序的 sstable 内有序,多个 sstable 的 key 不重叠 每层有大小阈值 触发阈值后,选择至LevelDB 代码阅读- 编译使用
[LevelDB] 编译和使用 1、LevelDB简介 LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,具有很高的随机写,顺序读/写性能,但是随机读的性能很一般,也就是说,LevelDB很适合应用在查询较少,而写很多的场景。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略,lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理,并调试leveldb1
0)安装gdb apt-get update apt install -y gdb 1)修改编译 修改编译配置Makefile第五行 OPT ?= -O0 -gdwarf-2 -g3 2)调试代码 参考https://blog.csdn.net/a1165741556/article/details/104028855 g++ -o demo demo.cpp -pthread -lleveldb -std=c++11 -g #include <cassert> #inclu把rocksdb配置成leveldb
将rocksdb配置成leveldb 1.配置方法 配置方式有三种: 第一种适合进行性能测试对比:是以参数形式在运行db_bench或ycsb-c的时候以参数形式将rocksdb将其配置成leveldb。 第二种属于一劳永逸模式,但改回来麻烦:是改动rocksdb的options.h文件的默认参数,以后直接运行就行。这种方式在改之LevelDB的Python开发包 py-leveldb基本使用方法的代码
下面内容段是关于LevelDB的Python开发包 py-leveldb基本使用方法的内容,希望能对码农们有帮助。 import leveldb db = leveldb.LevelDB(’./db’) single put db.Put(‘hello’, ‘world’) print db.Get(‘hello’) single delete db.Delete(‘hello’) print db.Get(‘helloleveldb代码阅读(一)
leveldb是一个由谷歌开源的高效的单机key-value存储系统,该系统提供了key到value的有序映射,现有的主流的kv存储系统有很多基于或者借鉴了leveldb的思想。主体代码大约1w行。基于 LSM(LOG Structured Merge Tree) 实现,将所有的 Key/Value 按照 Key 的词法序有序地储存在文件中,具有很leveldb memdb源码分析(上)
前言 最近在研究学习leveldb的源码,并且尝试用Rust进行重写leveldb-rs,leveldb中memdb模块是使用skiplist作为一个kv的内存存储,相关代码实现非常漂亮,所以有了这篇文章。 leveldb通过使用Arena模式来实现skiplist。简单来说,就是利用线性数组来模拟节点之间的关系,可以有效避免循levelDB的学习
学习资料 (3条消息) leveldb kv数据库可视化操作小工具(增删查改)_melon-gaga的博客-CSDN博客_leveldb 可视化 (3条消息) 半小时学会LevelDB原理及应用_紫魔戒-CSDN博客_leveldbLevelDB的BlockHandle和Footer和读取block
LevelDB的BlockHandle和Footer和读取block 主要作用就是记录一个block在sstable文件中的偏移量和大小 代码:table/format.h和table/format.cc class BlockHandle { public: // Maximum encoding length of a BlockHandle enum { kMaxEncodedLength = 10 + 10 }; BlockHandllevelDB数据结构之slice
levelDB数据结构之slice //两个数据成员 //char *data_ 真正的数据 //size_t size_ char*数据成员的长度 #include <cassert> #include <cstddef> #include <cstring> #include <string> #include "leveldb/export.h" namespace leveldb { class LEVELDB_EXPORTLevelDB跳表skipList
LevelDB跳表skipList db/skiplist.h #include <atomic> #include <cassert> #include <cstdlib> #include "util/arena.h" #include "util/random.h" namespace leveldb { class Arena; template <typename Key, class Comparator解决levelDB导致ActiveMQ一直占用1个CPU的100%使用率的问题
最开始的问题表现为,ActiveMQ一直占用1个CPU的100%使用率。一直也没找到问题在哪里。最后去看日志,发现日志更新特快,内容如下。然后我想,之所以100%的CPU,也肯定是因为这个写日志的原因。 2021-05-25 22:28:29,606 | WARN | Could not load message seq: 1483 from DataLocator(39b2leveldb
1.varint压缩算法 varint是一种对正整数进行可变长字节编码的方法,大多数情况下可起到数据压缩的作用。通常,一个int型整数占4个字节,若该整数的数值小于256,显然一个字节的空间就能存储,浪费了3个字节的空间,而varint就起到了压缩数据的作用。整数数值越小,需要存储的字节数就越少。 varleveldb源码分析(一)概述
leveldb是key-value模式数据库,出自Jeff Dean和Sanjay Ghemawat之手,适用于顺序读写场景。各大厂均有以leveldb为积木搭建的成熟数据库产品,如google的bigtable,baidu的tera等,在工程实践上取得了广泛成功。leveldb以其良好的编程风格和设计理念为人称道,阅读leveldb源码对提升自己的LevelDB顺序存储操作Golang模块封装及持久化队列实现
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