LevelDB可以完美解决我们这种问题，存储在本地的文件当中，如果数据量不多的话，可以直接提交在代码中提交文件，然后就可以把数据放在这个数据库中。...之前写过了LevelDB Java&Go实践和LevelDB封装和功能拓展，下面分享最近在使用LevelDB的过程中，总结了几种使用场景，供大家参考。...} } Part3有状态服务 目前使用场景中还有一个就是将一个正常的Java服务变成一个有状态的服务，比如这个服务需要执行大量的耗时的任务，这些任务都是在内存中的，会分多个阶段，在分布式性能测试中经常碰见这样的情况...这个时候LevelDB就能非常好满足我们的需求。使用LevelDB将无状态服务转换成有状态服务。如果服务重启可以继续执行任务，通常是自动化性能巡检，进行大量io的操作。...取了个折中的办法，可以使用LevelDB实现这个需求。 LevelDB部分的分享就此结束了，欢迎继续关注FunTester其他内容。
摘要: Google LevelDB 锁服务 LevelDB 1. Architecture ?...MemTable LevelDb 内存中的结构，写入先写入 MemTable ，其数据结构一般采用 skipList(O(log n) 时间复杂度) ，排序规则由用户自定义。...manifest 每次 leveldb 启动时，都会创建一个新的 manifest 文件，记录每次 合并 变化的内容(增/删了哪些sstable)。...Put 无论是 put 、 delete 还是batch操作，leveldb 底层都是以 batch 作为执行实例。...internalLen int } leveldb的写入是类似线程组的模式，各个线程会将任务其放入队列中，拿到锁的线程会批量取任务然后合并后写入。 ? 3.
简介 LevelDB 的写操作是 Append-Only 的，新的数据写入后，相应的旧数据就过期了。...LevelDB 通过后台线程的 compation 来对过期数据进行 Garbage Collection。...LevelDB-多级缓存结构.PNG LevelDB 的结构，其实就是一个多级缓存的结构。看看读操作的顺序就是很好理解这个多级缓存结构。...查找的时候也是按照这个顺序，如果最新的 SST_n 文件命中目标，则直接返回结果，否则继续查找 SST_n-1、SST_n-2 ... ?...LevelDB 减慢写操作的方法是，每个写操作 sleep 1ms。 !
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。...py-leveldb 是 Google 的 K/V 数据库LevelDB的 Python 客户端开发包。...): db = leveldb.LevelDB('....下面是一个清空数据库的例子 def clear_db(): db = leveldb.LevelDB('....db = leveldb.LevelDB('.
leveldb 是google实现的一种非常高效的key-value数据库。...python版本的leveldb安装很简单，pip install leveldb 接下来重点介绍使用方法。...一 、 读写 def single_operate(): db = leveldb.LevelDB('....二 、 遍历 如何遍历数据呢，也非常方便，你可以指定开始的key和结束的key，也可以指定顺序，是否带value def test_iter(): db = leveldb.LevelDB('....下面是一个清空数据库的例子 def clear_db(): db = leveldb.LevelDB('.
本节我们将全面了解一下 LevelDB 的各种特性。LevelDB 的开发语言是 C++，考虑到会使用 C++ 语言的同学不是很多，在本节我们将使用 Java 语言来描述 LevelDB 的特性。...为此 LevelDB 提供了批处理功能，批处理操作就好比事务，LevelDB 确保这一些列写操作的原子性执行，要么全部生效要么完全不生效。...class LevelDB { ......但是对于同一个进程 LevelDB API 是支持多线程安全读写的。LevelDB 内部会使用特殊的锁来控制并发操作。 遍历 LevelDB 中的 Key 都是有序的，按照字典序从小到大整齐排列。...LevelDB 提供了遍历 API 可以逐个顺序访问所有的键值对，可以指定从中间开始遍历。 class LevelDB { ...
Count:0 Data type ("text"|"bin"|""):text Response code:200 Response message:OK 解读： 这是Apache JMeter的测试结果报告...在这个测试结果中，延迟时间是485毫秒。延迟高的高低判断取决于性能需求。 一般来说，对于大多数Web应用，如果延迟在100-200毫秒之间，用户通常会感觉到反应迅速。...最后，值得注意的是，如果这只是单个测试结果，那么它可能不完全反映出应用的平均性能。为了得到更准确的性能数据，通常需要进行多次测试，并分析得出平均值和性能波动。...注意： 查看结果树不得在负载测试期间使用，因为它会消耗大量资源（内存和 CPU）。仅将其用于功能测试或在测试计划调试和验证期间。 “查看结果树”显示所有示例响应的树，允许您查看 任何样本的响应。
阅读levelDB源码后，整理的原理剖析文档，内容大纲如下： 1，LSM-Tree核心思想 2，levelDB简介和应用场景 3，LevelDB的设计亮点和实现细节 3.1，levelDB的数据结构...3.2，levelDB的数据写入流程(内存管理，memtable等) 3.3，levelDB的数据读取流程 3.4，levelDB的compaction过程 4，LevelDB与其它存储的横向比较...levelDb原理剖析.pdf
•LevelDB：LevelDB 是一种键-值存储引擎，它提供了简单的键值对存储，不像 CouchDB 那样提供了高级的文档存储模型。...•LevelDB：LevelDB 专注于提供高性能的键值对存储和检索，适合需要快速访问大量数据的场景。...•LevelDB：LevelDB 适用于需要高性能键值对存储的应用程序，如缓存、日志记录和简单的持久化存储。...•LevelDB：LevelDB 相对较简单，易于部署和管理。 7.社区和生态系统：•CouchDB：CouchDB 拥有活跃的社区支持和丰富的生态系统，有许多第三方库和工具可用。...•LevelDB：LevelDB 也具有持久性，但通常用于需要高性能读取操作的场景。 总的来说，CouchDB 和 LevelDB 非常不同，因此选择哪个取决于你的应用需求。
Monkey测试结果分析 一....初步分析方法： Monkey测试出现错误后，一般的差错步骤为以下几步： 1、 找到是monkey里面的哪个地方出错 2、 查看Monkey里面出错前的一些事件动作，并手动执行该动作 3、 若以上步骤还不能找出...，可以使用之前执行的monkey命令再执行一遍，注意seed值要一样 一般的测试结果分析： 1、 ANR问题：在日志中搜索“ANR” 2、 崩溃问题：在日志中搜索“Exception” 二....详细分析monkey日志： 将执行Monkey生成的log，从手机中导出并打开查看该log；在log的最开始都会显示Monkey执行的seed值、执行次数和测试的包名。...首先我们需要查看Monkey测试中是否出现了ANR或者异常，具体方法如上述。
Analysis基础知识 1、创建会话 2、启动Analysis 3、整理结果 使用Analysis图 可添加的图有： 放大、缩小图片、添加注释 分析图结果 1、Running Vuser图
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。...，下面是一个测试例子： #include #include #include #include "leveldb/db.h"...当然，LevelDb除了这六个主要部分还有一些辅助的文件，但是以上六个文件和数据结构是LevelDb的主体构成元素。...先查找log，如果没有找到，然后在Level 0中查找，如果还是没有找到，再依次往更底层的Level顺序查找；如果查找了一条不存在的entry，则要遍历一遍所有的Level才能返回"Not Found"的结果...levelDb就是这样通过两个cache来加快读取速度的。
前面已经写了几篇文章介绍一些和 LevelDB 相关的内容： LSM 简介 LevelDB：整体架构 LevelDB：使用介绍 LevelDB：读操作 这篇文章，介绍一下 LevelDB 的写操作。...其中，Put 和 Delete 的实现都是通过封装 Write 来实现的，函数调用关系如下： leveldb::DBImpl::Put => leveldb::DB::Put => leveldb::...DBImpl::Write leveldb::DBImpl::Delete => leveldb::DB::Delete => leveldb::DBImpl::Write Write 接口 Write...status; // 执行结果 WriteBatch* batch; // 多个更新操作 bool sync; // 是否 flush...如果别人帮忙完成写入了，直接返回结果。下面开始执行写入数据。 调用 MakeRoomForWrite 在一个循环里面按照下面的流程进行检查，直到MemTable 的大小没有达到阈值或者出错。
LevelDB 整体架构.png 上图简单展示了 LevelDB 的整体架构。LevelDB 的静态结构主要由六个部分组成： MemTable：内存数据结构，具体实现是 SkipList。...Manifest Files：Manifest 文件中记录 SST 文件在不同 Level 的分布，单个 SST 文件的最大、最小 key，以及其他一些 LevelDB 需要的元信息。...由于 LevelDB 支持 snapshot，需要维护多版本，因此可能同时存在多个 Manifest 文件。...参考文档 LevelDB 实现原理 LevelDB Source Code MyRocks Deep Dive (slide)
本文先介绍leveldb的总体架构，然后从各个基本操作出发，介绍leveldb的底层实现细节。...三、leveldb的写操作 1、 预备知识 1.slice slice是leveldb自定义的结构体，对string的封装。能够很方便地跟string进行转化。...(sst|ldb)） refs是这个结果体的引用技术，为0是这个结构体变量会被delete掉。 ? [ 生成新的version ] 1.version是如何生成的？...有了这个sequence，比如同一个key由多个版本，大于这个sequence的用户看不到，小于sequence的，取最大的，作为用户查询结果。...leveldb中每对20k的数据进行一次bloom filter的计算，[filter i]对应算出来的结果，[offset of filter 0] 是对应filter的偏移量。
LevelDB 提供的接口其实很简单，下面举例进行简单说明。...leveldb::DB* db; leveldb::Options opts; opts.create_if_missing = true; leveldb::Status status...leveldb::DB* db; leveldb::Options opts; opts.create_if_missing = true; leveldb::Status status.../testdb ：LevelDB 数据库的根目录。一个 LevelDB 数据库存放在一个目录下。 &db ：用来返回一个 LevelDB 实例。...可以利用 LevelDB 的 Snapshot 功能实现类似 MySQL 的 MVCC。 参考文档 LevelDB Source Code LevelDB 参考文档
前面写了两篇文章介绍 LevelDB 的整体架构和接口使用。这篇文章，我们从代码的角度看看 LevelDB 的设计与实现，先从读操作开始。 LevelDB 的版本更新不是很频繁，整体变化不大。...leveldb::DB LevelDB 暴露给外部的操作接口都封装在 leveldb::DB 这个抽象类里，具体实现是 leveldb::DBImpl 。...使用时，leveldb::DB 用于引用一个 LevelDB 实例。一个 LevelDB 实例可以简单认为是一个支持并发读写和持久化的 map。...获取互斥锁 更新 SST 文件的统计信息，根据统计结果决定是否调度后台 Compaction。...释放锁（由析构函数完成），返回结果。
我们以测试场景“登录-退出”为例，对测试报告的结果进行分析说明。...参数设置 通过HP LoadRunner11.00压力测试工具，导入录制脚本，设置测试1台控制主机，3台压力测试机被控制机，设置参数如下： Start vusers：500，100Vusers every...00:00:15 Duration：Run 30 minute Stop vusers：100Vusers every 00:00:15 All user：2000 二、结果分析 指标 最大 平均...之前统计该次测试中失败数为0，之所以“HTTP404”也有值，是因为脚本有些页面的请求内容并非关键点，没有请求到并不会影响最终的测试结果。...如果两种图像的曲线都正常且基本一致，说明服务器能及时接受客户端的请求，并能返回结果。从图中可以看出，整体表现还是不错的。
levelDB为什么需要版本控制 在一个使用levelDB的服务中，必然存在多个线程同时访问数据库的情况。例如，如果正好有thread2正在访问sstable4。...之前我们在LevelDB-总体介绍 中提到一个疑问，levelDB是将磁盘文件以层的结构存在，那么哪里维护这个层结构呢，其实就是在Version类中。...版本控制 levelDB中，版本控制涉及的类有Version 、 VersionSet 、VersionEdit 以及 Build，他们之间的关系如下： VersionSet 中维护一个双向链表...levelDB中任何对磁盘sstable的修改/增加/删除，首先将变更生成一个 VersionEdit 对象，然后基于Build类，生成一个新的Version，存储到VersionSet维护的双向链表中...即让levelDB感知到新增的version。 这里只介绍添加VersionEdit对象的函数LogAndApply。
LevelDB 的大致原理已经讲完了，本节我们要亲自使用 Java 语言第三方库 leveldbjni 来实践一下 LevelDB 的各种特性。...-------------------- total 10000 total 10000 前后两次遍历从快照中获取到的数据还是一致的，也就是说中间的写操作根本没有影响到快照的状态，这就是我们想要的结果..."get:", duration/1e6, "ms") } ----------- put: 61054ms get: 104942ms get: 47269ms 再去掉注释，打开布隆过滤器，观察结果...压缩 LevelDB 的压缩算法采用 Snappy，这个算法解压缩效率很高，在压缩比相差不大的情况下 CPU 消耗很低。官方不建议关闭压缩算法，不过经过我的测试发现，关闭压缩确实可以显著提升读性能。...{ db.close(); } } ---------------- put:3785ms get:6475ms delete:1935ms 下面我们再打开压缩，对比一下结果
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