首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么rocksdb不直接缓存键值对而不是block?

RocksDB是一个高性能的键值存储引擎,它选择缓存block而不是直接缓存键值对的原因有以下几点:

  1. 内存效率:缓存block可以更好地利用内存空间。在内存中缓存键值对需要存储键和值的元数据,而且每个键值对的大小可能不同,这会导致内存碎片化和浪费。相比之下,缓存block可以更紧凑地存储数据,减少内存碎片化的问题。
  2. 数据局部性:缓存block可以更好地利用数据的局部性原理。在键值存储引擎中,通常会有大量的读取操作,而这些读取操作往往是以block为单位进行的。通过缓存block,可以提高读取操作的命中率,减少磁盘访问的次数,从而提高整体的读取性能。
  3. 磁盘IO优化:缓存block可以减少磁盘IO的次数。当需要读取一个键值对时,如果该键值对在内存中不存在,就需要从磁盘中读取相应的block。相比之下,如果直接缓存键值对,每次读取都需要从磁盘中读取对应的键值对,这会导致大量的磁盘IO操作,降低整体的读取性能。
  4. 数据一致性:缓存block可以更好地保持数据的一致性。在键值存储引擎中,写入操作通常是以block为单位进行的。如果直接缓存键值对,当一个键值对发生变化时,需要更新缓存中的对应数据,这可能会导致数据的不一致。相比之下,缓存block可以更好地保持数据的一致性,减少数据不一致的风险。

综上所述,RocksDB选择缓存block而不是直接缓存键值对,主要是为了提高内存效率、利用数据局部性、优化磁盘IO和保持数据一致性。如果您对RocksDB感兴趣,可以了解腾讯云的分布式数据库TDSQL,它基于RocksDB引擎,提供高性能、高可靠性的分布式数据库服务。详情请参考:TDSQL产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一文科普 RocksDB 工作原理

RocksDB 提供了很少的几个用于修改 kv 集合的函数底层接口: put(key, value):插入新的键值或更新已有键值 merge(key, value):将新值与给定键的原值进行合并 delete...MemTable 是一个内存缓冲区,在键值写入磁盘之前,Memtable 会缓存住这些键值。所有插入和更新操作都会过 MemTable。...当然也包括删除操作:不过,在 RocksDB 中,并不会直接原地修改键值,而是通过插入墓碑记录(tombstone )来进行标记删除。 MemTable 具有可配置的字节数限制。...有序性使得 MemTable 刷盘时更高效,因为可以直接按顺序迭代键值顺序写入磁盘。将随机写变为顺序写是 LSM-Tree 的核心设计之一。...SST: 带有索引的外存查找文件 例如,我们在查找 lynx,索引会告诉我们这个键值可能在 block 2,因为按照字典序,lynx 在 chipmunk 之后,但在 raccoon 之前。

2K30

【图文详解】一文全面彻底搞懂HBase、LevelDB、RocksDB等NoSQL背后的存储原理:LSM-tree 日志结构合并树

至于为什么 LevelDB 的布隆过滤器数据不是整个块而是分成一段一段的,这个原因笔者也没有完全整明白。期待有读者可以提供思路。...,每一个键值存储的是 DataBlock 的元信息,SSTable 中有几个 DataBlock,IndexBlock 中就有几个键值。...RocksDB读写简介 直接上图说明。...RocksDB的写缓存(即LSM树的最低一级)名为memtable,对应HBase的MemStore;读缓存名为block cache,对应HBase的同名组件。...为什么会出现空间放大呢?很显然,LSM-based存储引擎中数据的增删改都不是in-place的,而是需要等待compaction执行到对应的key才算完。

2.8K40
  • tikv是什么_10千伏高压变频器工作原理

    sync_log=true),然后再写入缓存;可以防止掉电丢数;一般默认2个WAL文件,数据落盘成功后即可清理; 数据将先写入内存的MemTable,当数据量超过write_buffer_size大小后...;对于每个文件使用二分法进行查找键值信息; 删除和更新的时候直接操作MemTable中即可,待查询的时候MemTable会直接返回; RocksDB查询操作 Block Cache: 最近,高频访问的数据存储在...Block Cache中; 其次依次按照写入最新时间查找MemTable; 再其次按从磁盘中的Level 0依次往后查找到SST文件; 根据查找的KEY 判断是否在SST的min_key和max_key...中间; 布隆过滤器判断如果KEY不在,则查找下一个SST文件,如果数据在该SST文件,则二分法查找; Column Families–CF 列簇 CF属于RocksDb的数据分片技术,可以将数据的键值按照不同的属性分配给不同的...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

    32410

    揭秘分布式文件系统大规模元数据管理机制:以Alluxio文件系统为例

    每一个inode通过锁进行并发控制,保证在并发读写中inode的线程安全。 数据块(block)元数据 如果inode对应一个文件,则它有0个(空文件)或多个数据块。...Block Metadata是不变的(Immutable)。Alluxio不支持已经写完的数据块进行随机更改或追加。...在ROCKS模式下,Alluxio Master内嵌了一个RocksDB,将文件(和数据块)的元信息从之前的JVM堆上挪到了RocksDB中,RocksDB的存储介质实际是硬盘而非内存。...以下示例中,我们查看一个运行中的Alluxio集群的RocksDB存储,可以见到Alluxio在RocksDB中保存的Inode和Block元数据各有一个存储目录,并维护了由RocksDB管理的数据文件...因此Alluxio Master在内存中加入了一个缓存来加速RocksDB的访问。换言之,在ROCKS模式下,元信息存储的内存占用变成了这部分缓存的内存占用。

    45220

    揭秘分布式文件系统大规模元数据管理机制——以Alluxio文件系统为例

    Block Metadata是不变的(Immutable)。Alluxio不支持已经写完的数据块进行随机更改或追加。...在ROCKS模式下,Alluxio Master内嵌了一个RocksDB,将文件(和数据块)的元信息从之前的JVM堆上挪到了RocksDB中,RocksDB的存储介质实际是硬盘而非内存。...以下示例中,我们查看一个运行中的Alluxio集群的RocksDB存储,可以见到Alluxio在RocksDB中保存的Inode和Block元数据各有一个存储目录,并维护了由RocksDB管理的数据文件...因此Alluxio Master在内存中加入了一个缓存来加速RocksDB的访问。换言之,在ROCKS模式下,元信息存储的内存占用变成了这部分缓存的内存占用。...时,缓存数据会开始驱逐,将缓存中的数据内容写入RocksDB存储。

    39320

    Flink on RocksDB 参数调优指南

    概念 RocksDB 是一个基于 LevelDB 衍生的键值存储数据库,它内部的数据以 ColumnFamily(列族,亦有译为列簇)为逻辑单位进行存储,类似于关系数据库中的“表”(Table)。...RocksDB 还提供了参数可以把 L0 的索引等结构长期保留在 Block Cache 中,以加快查找速度;但这样也会长期占用 Block Cache 的空间,让能缓存的数据块个数变得更少。...如果内存已经吃紧,那么建议继续增加 Block Cache Size,否则会有 OOM 的风险(如果在容器环境下限定了使用的内存总将的话,会更明显),那相对来说,也就不建议继续增加 Block Size...相对于默认的 LEVEL 方式,UNIVERSAL 属于 Tiered 的一种,可以减少写放大效应,但是副作用是会增加空间放大和读放大效应,因此只适合写入量较大读取频繁,同时磁盘空间足够的场景。...经过我们的调研,默认参数进行优化后,读性能有将近 800% 的提升,写性能也有不同程度的改善,因此 RocksDB 调优是非常值得进行的。

    16.4K102

    常见存储引擎_存储引擎

    RocksDB 简介 RocksDB 是由 Facebook 基于 LevelDB 开发的一款提供键值存储与读写功能的 LSM-tree 架构引擎。...用户写入的键值会先写入磁盘上的 WAL (Write Ahead Log),然后再写入内存中的跳表(SkipList,这部分结构又被称作 MemTable)。...RocksDB 的内存占用 为了提高读取性能以及减少磁盘的读取,RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block(默认是 64KB),读取 block 时先去内存中的 BlockCache...中查看该块数据是否存在,存在的话则可以直接从内存中读取不必访问磁盘。...这部分占用内存较少,建议用户自行更改。 RocksDB 的空间占用 多版本:RocksDB 作为一个 LSM-tree 结构的键值存储引擎,MemTable 中的数据会首先被刷到 L0。

    1.7K20

    如何在Apache Flink中管理RocksDB内存大小

    当您选择RocksDB作为状态后端时,您的状态将被序列化成字节存在堆外内存或本地磁盘中。RocksDB是一个键值存储,它被组织为一个日志结构的合并树(LMS树)。...当用于在Flink中存储Keyed状态时,Key由的序列化字节组成,value由序列化之后的state的字节组成。...每次注册keyed状态时,它都会映射到column family(类似于传统数据库中的表),并且键值将作为序列化字节存储在RocksDB中。...以下三个配置是帮助您有效管理RocksDB资源消耗的良好起点: 1.block_cache_size 此配置将最终控制在内存中缓存的未压缩的最大的块数。...表缓存不仅会占用RocksDB中的额外内存,它还会保存打开文件描述符到默认情况下不受限的SST文件,如果配置不正确,可能会和操作系统的配置发生冲突。

    1.9K20

    拥抱云原生!COS数据湖加速器GooseFS存算分离实践及性能优化

    当客户端请求的数据不在Worker中的话,会从底层存储去加载,按照局部性原理,期望下次数据读取会直接命中缓存,减少IO延时这就是对应加载流程。...如何保障在侵入业务的前提下,透明的使用缓存计算任务加速,成为GooseFS遇到的第一个挑战。...方案上线之后,失败的任务减少了很多,但是还会有极少量的失败任务,继续查找问题--为什么配置进行的修改还会有客户端的配置没有修改呢。...为了解决这个问题,我们在Client中做了配置文件的定时加载,能够让配置热生效不是重新实例化客户端,上线之后流量切换做了任务0失败,业务无感知,这对于客户的体验是极好的。...如上图,block存储布局中,分为两部分blockMeta存储所有block的元数据,blockLoc存储block的在worker中的存储位置。

    64530

    干货 | 携程分布式图数据库Nebula Graph运维治理实践

    如果使用Virtual IP的话,由于一个Virtual IP会对应多个物理IP,就没有办法直接这样操作。...针对这个问题,客户端进行了如下优化: 修改 1 将创建session行为由并发改为串行,每次只允许一个线程进行创建工作,参与创建的线程监听session pool 2 进一步增强session的复用...3)尝试减小锁的颗粒度 考虑到在分片级别的balance不起作用,cpu的上升主要是因为锁竞争造成的,那我们想到如果减小锁的颗粒度,是不是就可以尽可能减小竞争?...使用block cache,是为了在合理的缓存空间中尽可能的提高缓存命中率,以提高缓存的效率。...但如果缓存空间非常充足,且命中长期的数据长期处于特定的范围内,实际上并没有观察到大量的缓存淘汰的情况,且当前服务的缓存实际上也并没有用满,所以想到,是不是可以通过关闭block cache,直接访问page

    75120

    Ceph:关于 Ceph 中 BlueStore 架构以及 OSD 创建的一些笔记

    BlueStore 将对象直接存储在原始块设备上,免除了对文件系统层的需要,提高了读写操作速度,通过直接操作底层块设备来管理数据,不是传统的文件系统。...BlueStore 架构 Ceph 集群中存储的对象有下面三部分构成: 集群范围的唯一标识符 二进制对象数据 对象元数据 BlueStore 将 对象 元数据 存储在 块数据库 中,块数据库将元数据作为键值存储在...RocksDB 数据库中,这是一种高性能的键值存储,块数据库驻留于存储设备上的一个小型 BlueFS 分区,BlueFS 是一种最小的文件系统,设计用于保存 RocksDB 文件,BlueStore...BlueStore 在用户空间内运行,管理自己的缓存,并且其内存占用比 FileStore 少,BlueStore 使用 RocksDB 存储键值元数据,BlueStore默认是自调优,但如果需要,可以手动调优...这里使用了 binned LRU 策略作为块缓存的替换策略。 L: 这是 BlueStore 的 日志设置,表示将日志写入硬盘不是内存。

    1.7K40

    基于Java语言构建区块链(三)—— 持久化 & 命令行

    在 blocks 这个桶中,存储的键值: 'b' + 32-byte block hash -> block index record 区块的索引记录 'f' + 4-byte file number...各种可以打开或关闭的flag标志 't' + 32-byte transaction hash -> transaction index record 交易索引记录 在 chainstate 这个桶中,存储的键值...因此,我们不要存储和文件编码相关的数据,这样一来,我们所用到的键值就简化为: 32-byte block-hash -> Block structure (serialized) 区块数据与区块hash...的键值 'l' -> the hash of the last block in a chain 最新一个区块hash的键值 序列化 RocksDB的Key与Value只能以byte[]的形式进行存储...:保存最新一个区块的Hash值 getLastBlockHash:查询最新一个区块的Hash值 putBlock:保存区块 getBlock:查询区块 注意:BoltDB 支持 Bucket 的特性,RocksDB

    1.8K80

    聊聊TiDB的那些事?

    但是 TiKV 没有选择直接向磁盘上写数据,而是把数据保存在 RocksDB 中,具体的数据落地由 RocksDB 负责。...这个选择的原因是开发一个单机存储引擎工作量很大,特别是要做一个高性能的单机引擎,需要做各种细致的优化, RocksDB 是由 Facebook 开源的一个非常优秀的单机 KV 存储引擎,可以满足 TiKV...数据的写入是通过 Raft 这一层的接口写入,不是直接RocksDB。...在TiDB中同样支持 AUTO_INCREMENT,不能保证严格递增,只能保证趋势递增,具体原理是:,对于每一个自增列,都使用一个全局可见的键值用于记录当前已分配的最大 ID。...由于分布式环境下的节点通信存在一定开销,为了避免写请求放大的问题,每个 TiDB 节点在分配 ID 时,都申请一段 ID 作为缓存,用完之后再去取下一段,不是每次分配都向存储节点申请。

    1.1K40

    Flink状态后端和CheckPoint 调优

    RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优,如果全部采用默认配置,读写性能有可能会很差。 但是,RocksDB 的配置也是极为复杂的,可调整的参数多达百个,没有放之四海皆准的优化方案。...本地恢复目前仅涵盖键值类型的状态后端(RocksDB)。...缓存 整个RocksDB共享一个block cache,读数据时内存的cache大小,该参数越大读数据时缓存命中率越高,默认大小为8MB,建议设置到64~256MB 。...默认为1,可以调整为3. state.backend.rocksdb.writebuffer.number-to-merge: 3 开启分区索引功能 Flink 1.13 中 RocksDB 增加了分区索引功能...,复用了 RocksDB 的 partitioned Index & filter 功能,简单来说就是 RocksDB的 partitioned Index 做了多级索引。

    1.5K30
    领券