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2.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
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HTML/CSS
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Ajax
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Struts 2.1.6
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LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,剖析被广泛应用于数据库系统中,源码如HBase、剖析Cassandra、源码LevelDB和SQLite,剖析spring prototype 源码甚至MongoDB 3.0也引入了可选的源码LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的剖析写入吞吐量,通过避免随机的源码本地更新操作实现。
LSM-Tree的剖析核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的源码差距。因此,剖析简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的源码写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,剖析但它有一个明显的源码点刷源码缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,源码大全ndk通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,从而提高读取性能。umltool源码下载
在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,跟庄起爆源码已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。
读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。
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