尽管 SST 中的 kv 对是有序的，我们也并非总能进行二分查找，尤其是数据块在压缩过后，会使得查找很低效。RocksDB 使用索引来优化查询，存储在紧邻数据块之后的索引块。...Leveled Compaction 是 RocksDB 中的默认 Compaction 策略。使用 Leveled Compaction，L0 层中的不同 SST 文件键范围会重叠。...注：RocksDB 提供了不同 Compaction 策略来在空间、读放大和写放大之间进行权衡。 看到这里，你还记得上文提过 SST 文件中的 key 是有序的吗？...读路径 使用持久化在磁盘上不可变的 SST 文件，读路径要比写路径简单很多。要找寻某个 key，只需自顶而下遍历 LSM—Tree。...Merge 非常适合于需要持续对已有值进行少量更新的写入密集型场景。那么，代价是什么？读将变得更加昂贵——读时的合并值没有写回。
使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写，但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题，而且hbase的数据是存储在Hdfs，而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的，就难免带来效率的下降...Memstore中积累一定量的数据才会写HFile，这使得压缩比会比较高，而写HLog要求实时append record导致压缩比（HBASE-8155）相对较低，导致写被放大4倍以上。 ...Compaction操作导致写被放大17倍以上，说明每部分数据平均被重复读写了17次，所以对于内容不变的大附件是不适合存储在HBase中的。...由于读操作在FM业务中占主要比例，所以加速读操作对业务非常有帮助，所以compaction策略会比较激进。 HBase的数据reliable是靠HDFS层保证的，即HDFS的三备份策略。...这个架构的缺点就是DB层需要处理底层文件系统的问题，还要保证和其他节点的DB层协调一致，太复杂了。 图中c)的架构是在a的基础上的一种改进，Spark使用的就是这个架构。
CPU 密集型 CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成...都是属于CPU密集型程序。 此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...单核CPU处理CPU密集型程序，就不要使用多线程了。 假如是6个核心的CPU，理论上运行速度可以提升6倍。每个线程都有 CPU 来运行，并不会发生等待 CPU 时间片的情况，也没有线程切换的开销。...IO密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，但CPU的使用率不高。...所以用脚本语言像python去做I/O密集型操作，效率就很快。 简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。...在视频流服务的环境中，低延迟对于提供无缝的用户体验至关重要。为了奠定高性能的基础，您需要设计一个符合您需求的数据模型。让我们继续以数据建模过程的示例来了解其具体情况。...; 这是一个类似于在“继续观看”页面上运行的查询。因此，对于这个查询，同样的模式也适用。...（UDF）使用了 Lua，但你也可以使用 WASM 来创建 ScyllaDB 中的 UDF。...="datacenter1" 迁移数据库并插入示例数据： npm run migrate 运行服务器： npm run dev 总结 希望您喜欢我们的视频流应用，并且它有助于您使用 ScyllaDB 构建低延迟和高性能的应用程序
这篇论文第一次揭示了（1）HPC中的各个文件是读密集型，还是写密集型，或是读写密集型；（2）在多个任务中，反复访问同一个文件的时间间隔；（3）多个应用程序对同一个文件的共享行为。...然而，这种研究还是极具价值的，它对于我们存储研发人员更深入理解针对文件的IO、文件反复读写的模式、IO性能上的波动、优化文件放置策略，都非常有意义。...统计的指标包括读/写数据量、读/写/元操作的总时间、执行IO的进程ID，以及不同应用程序进程中IO大小和IO时间的波动。...在IO上下文中，作者将读密集型任务简称为“读任务”，将写密集型任务称为“写任务”。作者发现其中69％是读密集型任务，而31％是写密集型任务。...每个应用程序的平均到达间隔时间为31小时，比单个读任务的平均到达间隔时间（> 50小时）要低得多。因此，对于大多数文件，有两个或多个应用程序充当生产者和使用者，而不只是被单个应用程序访问。
二级索引意义更大，因为索引数据同样可以被压缩； （3）通过使用更少的db大小来减少io，不过需要消耗一部分CPU资源来做压缩操作。...拥有出色的数据压缩功能，如果数据写多读少，而且数据量比较大，使用tokuDB可以节省空间成本，并大幅度降低存储使用量和IOPS开销，不过相应的会增加 CPU 的压力。...在所有压缩策略中，innodb_compress的访问延时在各个并发情况下均是最低的，仅次于未使用压缩的用例 3、INSERT性能 5.jpg 对于insert操作不开启压缩的性能明显好于压缩（不论是...innodb_compress还是tokudb的压缩策略） innodb_compress对写性能的影响高于tokudb的各类压缩策略 toku_QUICKLZ写性能在几种策略中比较有优势 4、CPU使用率...: 当测试SQL为写操作的时候，为TPS，当测试SQL为读操作的时候，表示QPS，若混合读写，则需要根据读写比例计算TPS和QPS。
当JanusGraph以JanusGraph Server的形式使用时，就不区分master JanusGraph Serv程序可以连接到任何JanusGraph Server实例。...他们还可以使用负载均衡策略把请求分发给不同的实例。 JanusGraph Server实例本身不直接相互通信，这使得在需要处理更多遍历时可以轻松扩展它们。...后者描述了将部署向高级部署转换的方式。 任何可扩展存储后端都可以通过这种方案来使用。 但是，对于Scylla，当托管与此方案中的其他服务共存时，需要进行一些配置。...这对于前期测试调研尤其有吸引力，例如，当JanusGraph只支持单个应用，该应用也可以在同一服务器上运行。 ? 与之前的部署方案相反，此方案对于使用不可扩展的后端是最有意义的。...内存存储可用于测试调研目的，或者Berkeley DB用于生产，Lucene作为可选的索引后端。 4.
由于这个原因，数据库通常不会默认索引所有内容，但要求应用程序开发人员或数据库管理员手动地选择索引，可以选择使应用程序受益最大的索引，而不需要引入更多的开销。...文件的压实操作.png 合并和压缩可以由后台线程完成，并且在进行合并和压缩操作时，我们仍然可以使用旧的文件继续正常地服务读写请求。...只需要保留部分键的索引 可以进行分组压缩，每个索引可以指向压缩块的起始点，来节省存储空间与减少I/O带宽的使用。 但是，如何让我们写入的键值对有序呢？...而相比之下，树型索引将数据分成固定大小的块或页，通常为4KB大小（有时更大），每次读或写都基于页的大小。这种设计更接近于底层硬件，因为磁盘也是按固定大小的页来排列的。...确定哪种类型的存储引擎更适合应用场景，并没有一个简单易用的规则，因此需要我们对业务逻辑有更深层次的理解。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。 这就涉及到CPU密集型程序和I/O密集型程序的区别了。...CPU 密集型程序 CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成...IO密集型 IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，但CPU的使用率不高。...所以用脚本语言像python去做I/O密集型操作，效率就很快。 简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。 如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。...假如在一个请求中，计算操作需要5ms，DB操作需要100ms，对于一台8个CPU的服务器，总共耗时100+5=105ms，而其中只有5ms是用于计算操作的，CPU利用率为5/(100+5)。
当系统压力过大、无法承载时，必须确保等级高是应用、核心的调用链路优先确保畅通，而对于重要性不那么高的应用，可以暂时“丢车保帅” 开关 预定义一些开关来控制程序的服务提供策略 应急预案 高并发系统设计...时间 方法响应时间 java 环境下动态跟踪工具 -- btrace GC日志分析 数据库查询 (慢日志) 系统资源使用 （CPU密集型、网络密集型、磁盘I/O密集型、内存使用密集型等） 性能测试工具...反向代理引流 （负载均衡） TCP Copy 性能优化措施 前端性能优化 页面的http请求数量 是否使用cdn网络 是否使用压缩 程序优化 单例模式 对于I/O处理、数据库连接、配置文件解析加载等一些非常耗费资源的操作...对于多读少写的情况下，使用读写锁能够比使用独占锁提供更高的并发数量 压缩 结果缓存 数据库查询性能优化 1.合理使用索引 (mysql的MyISAM使用B树)(mysql的InnoDB是哦用B+树)...参数 jstack 生成虚拟机当前的线程快照信息 jmap 查看待回收对象的队列，查看堆的概要信息(包括采用哪种GC手机器，堆空间的使用情况，以及通过JVM堆的转储快照) ==注jmap执行堆dump
引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后，对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣，于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现，最终阅读了一下源代码.../s，写操作要远快于读操作。...用户可以创建临时快照以获得一致的数据视图。 支持对数据进行前向和后向迭代。 使用Snappy 压缩库自动压缩数据。 外部活动（文件系统操作等）通过虚拟接口中继，因此用户可以自定义操作系统交互。...，Level-DB和多数的LSM-Tree没有太大区别，日志的主要作用是数据库崩溃之后进行数据恢复，比如当程序出现下面的问题之后可以通过Log进行数据恢复： 写log期间进程异常。...❞ 其实两个操作类似，只不过一次读操作之前加入了快照，但是快照读到的数据不会因为后续的记录操作出现改动。 快照类似数据库某一个时刻状态的一个拷贝，对于大量的读操作来说可以减轻数据查找的压力。
StampedLock StampedLock是Java8新增的读写锁，除读写分离外，它的亮点在于乐观读模式，就是在读多写少的情况下，先乐观的读(不阻塞写)，而后通过冲突检测来决定是做后续操作，...StampedLock与ReadWriteLock的区别： StampedLock可以做乐观读，而ReadWriteLock使用的都是悲观策略； StampedLock关注的是读写比例，而ReadWriteLock...而volatile修饰的变量则要求工作内存与主内存保持同步，发生更新立即回写、读的时候读主内存。其实是，JVM在volatile变量前后会插入一个内存屏障指令Store-Load。...一个CPU内存访问的一个同步点，屏障之前的写操作都要写入内存、屏障之后的读操作都可以读到屏障之前的写操作结果。这其实是必须要保证的，CPU硬件级别也是有缓存的，就是寄存器。...它也是无界的，而且活跃线程数只会是corePoolSize值； 有界队列：使用列表阻塞队列，这时maxPoolSize有效，队列未满则放入队列阻塞，队列已满则跑拒绝策略； 具体使用哪种排队策略，
LSM-Tree - LevelDb了解和实现 引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 这篇文章完成之后，对于LSM-Tree.../s，写操作要远快于读操作。...用户可以创建临时快照以获得一致的数据视图。 支持对数据进行前向和后向迭代。 使用Snappy 压缩库自动压缩数据。 外部活动（文件系统操作等）通过虚拟接口中继，因此用户可以自定义操作系统交互。...和多数的LSM-Tree没有太大区别，日志的主要作用是数据库崩溃之后进行数据恢复，比如当程序出现下面的问题之后可以通过Log进行数据恢复： 写log期间进程异常。...其实两个操作类似，只不过一次读操作之前加入了快照，但是快照读到的数据不会因为后续的记录操作出现改动。 快照类似数据库某一个时刻状态的一个拷贝，对于大量的读操作来说可以减轻数据查找的压力。
完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。...完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。...= 、时候是不会使用索引的，对于这样的处理只会进行全表扫描。 对索引字段进行计算操作，函数操作时不会使用索引。 当全表扫描速度比索引速度快的时候不会使用索引。...AOF AOF 方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍。 AOF 优点： 使用 AOF 会让你的 Redis 更加持久化。...AOF 缺点： 对于相同的数据来说，AOF 文件大小通常要大于 RDB 文件。 根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB。
ASSert，可以用于程序中判断逻辑是否有问题！...一、redis 命令处理是单线程 对于单线程来说不能有耗时操作（所谓耗时是指阻塞IO或者CPU运算数据的时间比较长），对于redis而言耗时会影响响应性能。...此外，redis还有aof的持久化策略，在bio_aof_fsync线程中进行异步刷盘，也不会占用redis-server主线程。 （2）IO密集型，网络IO。...3.1、redisDb redis默认支持16个Db，但只会使用一种Db。可以通过select来选择使用哪种Db，默认是 select 0。...；这里涉及到写时复制原理。
3.2 受到影响IO的场景 1 磁盘io被其他任务占用 有些备份策略为了减少备份空间的使用，基于xtrabckup备份的时候 使用了compress选项将备份集压缩。...当我们需要在数据库服务器上恢复一个比较大的实例，而解压缩的过程需要耗费cpu和占用大量io导致数据库实例所在的磁盘io使用率100%，会影响MySQL 从磁盘获取数据的速度，导致大量慢查询。...NOOP倾向于饿死读而利于写，因此NOOP对于闪存设备，RAM以及嵌入式是最好的选择。...3.3 cpu 类型 cpu 电源策略是控制cpu运行在哪种模式下的耗电策略的，对于数据库服务器推荐最大性能模式 以下内容摘自 《Red Hat Enterprise Linux7 电源管理指南》 ?...对于读请求，单独查询c1 int类型的性能并无差异。查询字段c2时，随着字段占用的实际字节大小增大，耗费的时间增加，也即rt增大。带宽逐步增大，text的带宽147MB 对于千兆网卡已经满了。 ?
3.2 受到影响IO的场景 磁盘io被其他任务占用 有些备份策略为了减少备份空间的使用，基于xtrabckup备份的时候 使用了 compress 选项将备份集压缩。...当我们需要在数据库服务器上恢复一个比较大的实例，而解压缩的过程需要耗费cpu和占用大量io导致数据库实例所在的磁盘io使用率100%，会影响MySQL 从磁盘获取数据的速度，导致大量慢查询。...NOOP倾向于饿死读而利于写，因此NOOP对于闪存设备，RAM以及嵌入式是最好的选择。...3.3 cpu 类型 cpu 电源策略是控制cpu运行在哪种模式下的耗电策略的，对于数据库服务器推荐最大性能模式 以下内容摘自 《Red Hat Enterprise Linux7 电源管理指南》：...对于第二种方式 我们推荐使用"延迟关联"的方法来优化排序操作，何谓"延迟关联" ：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据。
继续扩容是肯定的，核心点在于采用哪种扩容策略。如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...方案2：MySQL 数据库 InnoDB 自带的数据压缩能力 优势： 利用 InnoDB 已有的能力进行数据压缩，对于上层程序无需做任何改造，且不影响后续select数据查询。...劣势： 适用于数据量较大，读多写少的业务场景，且对要求高查询性能的业务不太合适。...非压缩表： 准备数据：使用存储过程同时向t_nocompress表和t_compress表插入10W条相同的数据。...InnoDB 数据压缩适用于以下场景： 业务数据量较大，且数据库磁盘有空间压力的业务； 适用于读多写少的业务场景，对性能、QPS有高要求的业务不太适用； 适用于业务数据表结构中存在大量字符串类型的数据，
传统的关系型数据库大多是使用 B+ 树，这种数据结构可以很快地进行顺序读写，也能以 O(log(N)) 的时间复杂度来进行随机读，但不适合随机写（会导致 B+ 树重新调整平衡，造成写放大）。...它还能搭配 TTL 使用，也就是优先把过期时间较早的数据删掉。这种策略一般只用于缓存，但是对于不超过内存容量的缓存，我更倾向于放 Redis 里。...相对于手动分到多个 db 而言，利用 Column Family 可以原子性地操作多个 Column Families 中的数据，并且能保持它们在一个事务中的一致性。...替代品，因为大部分情况下是读多写少的。...另外，全局压缩比 RocksDB 使用的块压缩的压缩率更高，所以需要写入的数据会减少，也会改善写入速度。而在合并时，它选择采用 universal 的风格以减少写入放大。
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