1. Основные возможности RocksDB

1. высокая производительность：RocksDBДля высокой скоростихранилище Устройства оптимизированы,Он использует ряд технических средств,Например, многопоточное компактное письмо、Сжатие данные и отложенное удаление и т. д. для достижения высокого производительностьоперации чтения и записи。
2. Постоянное хранилище：какключевое значениехранилищесистема,RocksDB предоставляет гарантии сохранности данных. Даже после существования системы сбой или перезагрузка,Хранилищесуществовать данные в RocksDB все равно можно безопасно восстановить.
3. Настраиваемость：RocksDBПредоставляет богатые возможности конфигурации.,Разрешить разработчикам выполнять настройку в соответствии с конкретными сценариями приложений и характеристиками рабочей нагрузки.,Для достижения наилучшей производительности.
4. Поддерживает различное оборудование：RocksDBМожетсуществовать Работает на нескольких аппаратных платформах,Включая, помимо прочего, SSD, HDD, NVMe и т. д. Он также способен использовать многоядерные процессоры для параллельной обработки данных.,дальнейшее улучшение производительности.
5. совместимость：RocksDBПоддержка нескольких операцийсистемаиязык программирования,Это позволяет легко интегрировать его в существующие системы.

2. Внутренняя структура RocksDB.

Внутреннюю структуру RocksDB можно разделить на несколько ключевых компонентов:

1. MemTable：Это в памятиданныеструктура,Используется для кэширования последних операций записи. Когда MemTable достигает определенного размера,Его содержимое будет сброшено в SSTable на диске.
2. SSTable（Sorted String Table）：Это настойчивый、отсортировано по ключуданныеструктура,хранилищесуществовать на диске. Каждая таблица SSTable содержит серию пар ключ-значение.,Эти пары ключ-значение расположены в порядке ключей.
3. Write-Ahead Logging（WAL）：Чтобы обеспечитьданныедолговечность и устойчивость,RocksDBсуществованные перед записью в MemTable,Операция записи сначала будет записана в WAL. так,Сбой системы происходит даже несмотря на то, что существующиеMemTableданные не сбрасываются на диск.,Также укажите данные восстановления WAL.
4. Compaction：через некоторое время,На диске может быть несколько версий SSTable. Процесс сжатия объединит эти таблицы SSTables.,Удалить данные с истекшим сроком действия,И реорганизуйте данные, чтобы уменьшить использование пространства и повысить эффективность чтения.
5. Bloom Filter：Чтобы улучшить производительность чтения,RocksDBиспользовалBloom Фильтр, чтобы быстро определить, может ли ключ существовать в SSTable. Это позволяет избежать ненужных операций ввода-вывода с диска.

3. Сценарии применения RocksDB

Благодаря своей высокой производительности и надежности RocksDB широко используется в самых разных сценариях:

1. система баз данных：RocksDBМожеткак Первый этажхранилищедвигатель,Поддерживает реляционную библиотеку данных или нереляционную систему баз данных.
2. распределенная система：существоватьраспределенная система, RocksDB может каклокальное хранилище,Обеспечьте быстрый доступ к данным,В то же время в сочетании с сервисами распределенной координации (такими как ZooKeeper),Для достижения согласованности и доступности данных.
3. обработка больших данных：существовать Справляйтесь с большими масштабамиданные Время сбора,RocksDBВысокая пропускная способность и низкая задержка делают его идеальным выбором.。это МожеткакHadoop、Sparkждатьобработка больших серверная часть хранилища для инфраструктуры данных.
4. Аналитика и потоковая передача в реальном времени：Для приложений, требующих ответа в реальном времени,нравиться Аналитика и потоковая передача в реальном временисистема,RocksDB может обеспечить быстрое чтение и запись данных.,Соответствуйте требованиям реального времени.

Применение RocksDB в TiDB

существоватьTiDBсередина（TiDBявляется распределеннымSQLданные Библиотека,Его движок хранилища TiKV представляет собой распределенный движок хранилища с ключом и значением),TiKViспользовалRocksDB как лежащий в его основе движок хранилища.,Используйте хранилище значений ключа и функции чтения и записи, предоставляемые RocksDB.,А архитектура LSM-дерева обеспечивает постоянство и эффективное чтение и запись данных.

Применение RocksDB позволяет TiKV эффективно работать в многопроцессорных сценариях, полностью использовать быстрое хранилище, такое как SSD, и поддерживать эластичную архитектуру расширения. Эти функции позволяют TiDB поддерживать высокую производительность и масштабируемость при обработке крупномасштабных данных.

Применение RocksDB во Flink

Уровень хранения и извлечения данных Apache Flink использует RocksDB в качестве серверной части состояния по умолчанию. Эффективность, надежность и гибкость RocksDB делают его идеальным для управления состоянием в Flink.

В Flink управление состоянием является основной функцией, особенно при работе с крупномасштабными потоками данных. Flink нужен способ хранения и извлечения состояния своего приложения, чтобы оно могло восстановить состояние и продолжить обработку данных при необходимости. RocksDB предоставляет такую ​​возможность и благодаря своим конструктивным особенностям хорошо подходит в качестве серверной части состояния для Flink.

Вот некоторые ключевые преимущества RocksDB как государственного бэкэнда для Flink:

1. локальное хранилище：RocksDB Разместить статус хранилища данныхсуществовать на локальном диске,а не в распределенной файловой системе. Это значительно снижает задержку доступа к состоянию.,Потому что доступ к локальному диску обычно намного быстрее, чем доступ к сети.
2. Эффективное письмо：RocksDB использовал Write-Ahead Ведение журнала (WAL) и в памяти MemTable для оптимизации операций записи. ВАЛ Гарантированная долговечность данных, при этом MemTable Это обеспечивает высокую производительность записи.
3. Сжатие данных：RocksDB Поддерживает несколько алгоритмов сжатия, таких как Snappy、Zlib ждать。Эти алгоритмы сжатия Может Уменьшите использование дискового пространства,и улучшить производительность чтения,Потому что нужно меньше данных загружать с диска в память.
4. Многоверсионный параллельный контроль（MVCC）：RocksDB проходить MVCC Поддерживает одновременный доступ к библиотеке данных нескольких устройств чтения и записи, не мешая друг другу. Это существует Flink важен в среде параллельной обработки, поскольку позволяет нескольким задачам одновременно получать доступ и обновлять состояние.
5. Восстановление：потому что RocksDB Сохраняйте данные состояния на локальном диске, чтобы даже в случае сбоя существующего узла Flink также может восстанавливать состояние из резервных копий данных других узлов.,И продолжаем разбираться с данными.
6. Масштабируемость：RocksDB предназначен для легкого масштабирования до нескольких дисков и нескольких узлов. Это делает Flink Способность поддерживать высокий уровень при обработке крупномасштабных потоков данных. производительностьи Масштабируемость。

Таким образом, RocksDB, как серверная часть состояния Flink, обеспечивает эффективный, надежный и масштабируемый способ управления состоянием приложения. Это позволяет Flink поддерживать высокую производительность при обработке крупномасштабных потоков данных и обеспечивает высокую отказоустойчивость и возможности восстановления.

4. Резюме и перспективы

RocksDB как высокопроизводительный механизм хранения данных типа «ключ-значение» играет все более важную роль в области больших данных и распределенных систем. Гибкие возможности конфигурации и оптимизированная структура хранения позволяют адаптировать его к различным сценариям применения. Учитывая постоянное развитие аппаратных технологий и постоянный рост масштаба данных, мы с нетерпением ожидаем, что RocksDB продолжит развиваться в будущем, чтобы обеспечить мощную и надежную поддержку хранения для большего количества приложений.

Навыки обновляются благодаря обмену ими, и каждый раз, когда я получаю новые знания, мое сердце переполняется радостью. Искренне приглашаем вас подписаться на публичный аккаунт 『 код тридцать пять 』 , для получения дополнительной технической информации.