java使用Rocksdb

最新推荐文章于 2025-07-26 09:17:01 发布
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分类专栏： # Rocksdb 文章标签： java 开发语言 后端
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Rocksdb下进行编译

make -j64 rocksdbjava DEBUG_LEVEL=0

产生的.so文件需要放到java/libs目录下面!!!!否则正式执行的时候会找不到

然后

cd java

执行

打包：

mvn clean package -DskipTests

或者install到本地 maven 库：

mvn clean install -DskipTests

java使用rocksdb_RocksDB简单使用
weixin_39642990的博客
03-02 1396
RocksDB编译运行环境：CentOS 7C++11支持直接通过make/make all会生成debug模式，这会比release模式慢环境准备安装g++，确保g++版本足够新yum install gcc48-c++g++ --version安装RocksDB所需的依赖git由于需要从github获取所以需要先安装gityum install gitgflagsgit clone https...
java速成_Java的简单RocksDB-速成课程
专业的开发者“讨论”
07-09 1120
java速成 在本文中，我们将使用RocksDB实现一个非常简单的客户端持久键值存储。 想法是将最简单的实现方式作为初始参考。 您可以在文章末尾的“参考”部分中找到包含该文章完整源代码的链接。 来自RocksDB文档 ： RocksDB is a persistent and embeddable key-value store for fast storage environments...
Java RocksDB安装与应用
08-28
本篇文章主要给大家介绍了JAVA中RocksDB的安装与应用，有需要到的朋友一起学习参考下。
RocksDB Java基本操作、乐观锁、事务及性能测试
HumorChen的博客
12-09 3664
基于Google的LevelDB改进而来，redis是基于内存的会存在丢失情况，而RocksDB不会丢失且性能极好（硬盘和SSD）。rocksdb是一款由Facebook使用C/C++开发的嵌入式的持久化的KV数据库。​ 1.对写性能要求很高，同时有较大内存来缓存SST块以提供快速读的场景；​ 2.SSD等对写放大比较敏感以及磁盘等对随机写比较敏感的场景；（线程安全需要用事务）建立连接，创建事务，对事务操作，提交事务，失败时回滚，最终关闭。​ 1.大value的场景，需要做kv分离；
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03-16
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flink在生产环境中常用RocksDB作为状态后端1、subtask在taskmanager中作为一个线程运行，如果设置了RocksDB状态后端，RocksDB也会启动一个独立的线程，供subtask来使用。2、RocksDB是一个kv数据库，因此只能存储flink的键控状态，算子状态还是会放到subtask中。3、RocksDB会单独占据一块flink内存，它不受JVM GC管控4、RocksDB会把数据存储到taskmanager所在磁盘上。
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04-23
标签：flink、11、rocksdb_2、apache、statebackend、jar包、java、API文档、中文版； 使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。 人性化翻译，文档中的代码和结构保持不
RocksDB Java API 操作示例
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1. RocksDB特点 rocksDB 是一个可嵌入的，持久性的key-value存储。基于Google的LevelDB，但提高了扩展性可以运行在多核处理器上，可以有效使用快速存储，支持IO绑定、内存和一次写负荷。特点如下： HighPerformance：RocksDB使用一个日志结构化数据库引擎，完全用c++编写，以获得最大的性能。键和值可以是大小任意的字节流。 OptimizedforFastStorage：RocksDB为快速、低延迟存储(如闪存驱动器和高速磁盘驱动器...
RocksDB
Shrimp_millet
03-06 843
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杂记一：rocksdb架构及其java读写api
Cape_sir
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1、架构 Rocksdb中引入了ColumnFamily(列族, CF)的概念，所谓列族也就是一系列kv组成的数据集。所有的读写操作都需要先指定列族。 写操作先预写日志（Write-Ahead Logging(WAL)），再写memtable，memtable达到一定阈值后切换为Immutable Memtable，只能读不能写。 后台Flush线程负责按照时间顺序将Immutable Memtable刷盘，生成level0层的有序文件(SST)。后台合并线程负责将上层的SST合并生成下层的SST。 M
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rocksdb是一款本地数据库，目前已经在企业应用中用于报表的流式计算的中间缓存，该数据库主要存储在本地硬盘文件中，读取和存储的速度极快，可节约服务器内存，本文提供的rocksdb工具类，可以创建表以及对于表的对象插入读取等操作，但是rocksdb无法同时创建两个连接，否则会报错，具体未知 ```java /** * @author ：hzz * @description：TODO * @date ：2020/12/14 17:38 */ @Slf4j public class RocksdbTa
【数据库知识】Rocksdb详细介绍
wendao76的专栏
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深入浅出带你走进 RocksDB
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AllocateAligned 从内存块的低地址开始分配，Allocate 从高地址开始分配。从内存管理架构图可以看出，RocksDB 维护了 CoreLocal 内存数组，每个线程从所在 CPU 对应的本地 Shard 上分配内存，若不足再去主内存 Arena 进行分配。Arena 负责实现 RocksDB 的内存分配，我们从中可以看到其针对不同大小的内存分配请求，采取不同的分配策略，从而减少内存碎片。如图所示，RocksDB 的内存管理器是支持并发的，接下来让我们一起从源码入手，看看具体如何实现的。
数据缓存，可以尝试RocksDB了
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`shigen`，一个专注于Java、Python、Vue和Shell的博主，探讨了为何在学习阿里云DRM产品时选择RocksDB而非Redis或Guava。RocksDB是一个高速、可配置的存储系统，适用于Flash和HDFS，支持数据压缩。与Redis相比，RocksDB在高速存储和灵活性上更具优势。在尝试使用RocksDB与SpringBoot集成时遇到问题，目前尚未解决。他还对比了RocksDB、Redis和Guava Cache的特性，强调RocksDB适合大规模、高性能场景，而Redis适合内存
RocksDB Java 使用指南
05-23
### RocksDB Java 使用教程 RocksDB 是一种高性能的键值存储库，适用于多种应用场景。以下是关于如何在 Java 中使用 RocksDB 的详细说明以及示例代码。 #### 1. 初始化 RocksDB 实例 为了使用 RocksDB，在初始化阶段需要加载其本地库并创建一个 `RocksDB` 对象实例。这通常涉及设置选项参数和指定数据库文件路径[^1]。 ```java import org.rocksdb.Options; import org.rocksdb.RocksDB; public class RocksDBExample { private static final String PATH = "/path/to/your/database"; public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载 RocksDB 库 RocksDB.loadLibrary(); try (Options options = new Options().setCreateIfMissing(true); RocksDB db = RocksDB.open(options, PATH)) { // 插入数据 db.put("key".getBytes(), "value".getBytes()); // 查询数据 byte[] valueBytes = db.get("key".getBytes()); if (valueBytes != null) { System.out.println(new String(valueBytes)); } } } } ``` 此代码片段展示了如何打开或创建一个新的 RocksDB 数据库实例，并执行基本的插入 (`put`) 和查询 (`get`) 操作[^1]。 --- #### 2. 配置 RocksDB 参数 可以通过 `Options` 类来调整 RocksDB 行为以满足特定需求。例如： - 设置压缩算法。 - 调整缓存大小。 - 启用写前日志（WAL）等功能。 下面是一个更复杂的配置例子： ```java import org.rocksdb.*; public class AdvancedConfigExample { private static final String DB_PATH = "/path/to/db"; public static void configureAndRun() throws RocksDBException { RocksDB.loadLibrary(); // 创建自定义选项 Options options = new Options() .setCreateIfMissing(true) .setMaxBackgroundCompactions(4) .setCompressionType(CompressionType.LZ4_COMPRESSION); BlockBasedTableConfig tableConfig = new BlockBasedTableConfig(); tableConfig.setBlockSize(16 * 1024); // 设置块大小为 16KB options.setTableFormatConfig(tableConfig); try (RocksDB db = RocksDB.open(options, DB_PATH)) { db.put("custom_key".getBytes(), "custom_value".getBytes()); byte[] result = db.get("custom_key".getBytes()); System.out.println(new String(result)); } options.close(); tableConfig.close(); } } ``` 这段代码演示了如何通过高级配置优化性能[^3]。 --- #### 3. 处理依赖冲突 如果项目中有多个版本的 RocksDB JAR 文件，则可能会引发类加载错误或其他兼容性问题。解决办法之一是替换旧版 JAR 并确保只保留最新版本的依赖项[^2]。 具体步骤如下： - 删除现有 `rocksdbjni-x.x.x.jar` 文件。 - 将新生成的 `rocksdbjni-y.y.y.jar` 放入目标目录中。 --- #### 4. 常见注意事项 - **线程安全**：默认情况下，单个 `RocksDB` 实例不允许多线程并发访问。若需支持多线程操作，请启用读取器池功能。 - **资源管理**：始终记得关闭不再使用的数据库连接及其关联对象，以免造成内存泄漏。 - **异常处理**：捕获可能抛出的 `RocksDBException` 错误以便优雅退出程序逻辑。 --- ### 总结 以上介绍了 RocksDB 在 Java 环境下的基础用法及一些进阶技巧。无论是简单应用还是复杂场景调优，都可以借助这些工具实现高效的数据管理和检索能力。
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