Riak存储引擎bitcask与leveldb测试

最新推荐文章于 2024-08-24 01:42:19 发布
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本文对Riak数据库的两种存储引擎——Bitcask和LevelDB进行了深入的测试与分析，探讨了它们在性能、稳定性及适用场景上的差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

测试工具使用basho_bench

测试集群共四台X86PC
CPU:Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU     E7500
Mem:4G
SATA:500G
system:Ubuntu Server X64
Riak Version:1.0

一Bitcask测试
Bitcask config:
{dead_bytes_merge_trigger, 134217728},
{dead_bytes_threshold, 67108864},
{small_file_threshold, 20971520}

bench配置与结果
测试1
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Bitcask存储模型
人既无名的专栏
07-14 1万+
----《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》读书笔记 最近一直在分析OceanBase的源码，恰巧碰到了OceanBase的核心开发者的新作《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》.看完样章后决定入手，果然物有所值。对于准备学习分布式的同学，这是一本不错的书籍，相对系统，全面的介绍了分布式的相关技术和项目，基本都是干货。还有一半是在介绍OceanBase的内容，对我来说，正是
作为内存数据库的riak
好记性不如烂博客
07-19 358
riak的邮件列表最近的讨论 [url=http://lists.basho.com/pipermail/riak-users_lists.basho.com/2013-July/012585.html]riak_kv_memory_backend in production[/url] Here are some suggestions for running the memory ...
PHP操作Riak
老鹰之歌的学习笔记
01-22 1904
Riak是Basho开发的一个开源的分布式的, key-value NoSQL. 他的存储引擎使用了google的levelDb,所以它性能极其的快速高效,而且操作简便. 他从底层上提供了HTTP/JSON的查询接口,这让性能更进一步. 现在只对使用PHP操作riak的get,put做一个简单的实例: <?php $conn = new \Riak\Connection("192.1
bitcask：Go用Go编写的高性能KeyValue存储，具有可预测的读写性能和高吞吐量。 使用类似于Riak的Bitcask磁盘布局（LSM + WAL）
02-03
木桶 用编写的高性能键/值存储，具有可预测的读/写性能和高吞吐量。 使用类似于的磁盘布局（LSM + WAL） 对于功能更完备的Redis兼容服务器，分布式键/值存储可以查看 ，它使用该库作为后端。 使用作为起点，或者如果要嵌入到应用程序中，则需要如果您需要具有Redis兼容API的完整服务器/客户端解决方案以及高可用性。 产品特点 嵌入式（ import "github.com/prologic/bitcask" ） 内置CLI（ bitcask ） 内置Redis兼容服务器（ bitcaskd ） 可预测的读/写性能 低延迟 高吞吐量（请参阅：） Bitcask适合我的项目吗？ 注意：请仔细阅读以确认使用Bitcask是否适合您的需求。 bitcask非常适合： 根据默认配置存储成千上万的键/值对。 使用每个密钥64个字节和64kB值的默认配置（可配置），1M密钥将消耗大约600-700MB的内存〜65-70GB的磁盘存储空间。 当您使用具有功能样式选项的bitcask.Open(...)创建新数据库时，这些都可以配置，您可以通过WithXXX()进行传递。 作为
Go使用Go编写的高性能键/值存储，具有可预测的读/写性能和高吞吐量。 使用类似于Riak的Bitcask磁盘布局（LSM + WAL）。-Golang开发
05-26
使用类似于Riak的Bitcask磁盘布局（LSM + WAL）获得功能更完善的Redis兼容的bitcask用Go编写的高性能键/值存储，具有可预测的读/写性能和高吞吐量。 使用类似于Riak的Bitcask磁盘布局（LSM + WAL）。对于功能更完整...
Bitcask：Riak分布式数据库的起源与Log-Structured Hash Table
在Riak集群中，每个节点使用可插拔的本地存储，允许对存储引擎进行改进和测试而不影响其余代码库。在评估这些存储引擎时，目标包括低延迟读写、高吞吐量、处理超出内存的大数据集能力、崩溃友好性、备份和恢复的便利...
Riak存储适配器的实现与应用
结合“JavaScript”标签，我们可以推测Riak存储适配器可能提供与JavaScript环境的交互能力，允许开发者使用JavaScript代码与Riak数据库进行交互。这通常会通过提供JavaScript库或者API来实现，使得开发人员能够方便...
Riak DC复制功能详解与单元测试指南
'运行所有eunit测试，EQC测试，并将输出存储在要点中'强调了发布前全面测试的重要性，并且要记录测试输出以备将来参考。 在创建发布包的过程中，'创建一个tar文件'指的是将相关文件打包成tar格式的压缩文件，而'请...
哈希存储引擎——Bitcask
07-25 1043
Bitcask是一个基于哈希表结构的键值存储系统，Append-only，所有的写操作只追加不修改老的数据。每个文件有一定的大小限制，当文件增加到相应大小，就会产生一个新文件，老的文件只读不写。数据结构Bitcask数据文件中的数据是一条一条写入操作，记录包含，key，value，主键长度，value长度，时间戳(timestamp)以及crc校验值。(删除操作不会删除旧的条目，而是将value设定
Bitcask:键值存储系统，使用bitcask
07-12
Bitcask 采用Bitcask存储模型 顺序写，随机读 采用变长编码,大大节约内存空间,抛弃了论文中的TimeStamp 支持多线程 Benchmark key int 类型 4个字节 value 1--2000个长度的随机字符串 put 1000000 ,cost 45.656 ms remove 1000000 cost 12.818 ms 下一步计划 1.随机读增加 LRU cache 2.增加复制功能,支持HA ...
basho_bench：一种负载生成和测试工具，基本上可以为您编写返回的Erlang函数
02-23
basho_bench 概述 :: Basho Bench是一种基准测试工具，旨在进行准确且可重复的性能测试和压力测试，并生成性能图。 它最初是为了对Riak进行基准测试而开发的，它公开了可插拔的驱动程序接口，并已扩展为在各种项目中用作基准测试工具。 Basho Bench专注于两个绩效指标： 吞吐量：在一个时间范围内执行的操作数，跨所有操作类型汇总捕获 延迟：完成单个操作的时间，以每次操作的分位数表示 快速开始 您必须具有或更高版本才能构建和运行Basho Bench，并且必须具有才能生成基准测试图。 如果要使用make来构建项目，则还需要一个健全的GNU风格的构建系统。 git clone git://github.com/basho/basho_bench.git cd basho_bench make all 这将构建一个可执行脚本basho_bench ，您可以使用它
神奇的Bitcask
xuyinzan的博客
02-22 1350
1.日志型的数据文件 何谓日志型？就是append only，所有写操作只追加而不修改老的数据，就像我们的各种服务器日志一样。在Bitcask模型中，数据文件以日志型只增不减的写入文件，而文件有一定的大小限制，当文件大小增加到相应的限制时，就会产生一个新的文件，老的文件将只读不写。在任意时间点，只有一个文件是可写的，在Bitcask模型中称其为active data file，而其他的已经达到限制
Riak 简介，第 2 部分: 将 Riak 集成为 Web 应用程序的重负荷缓存服务器
zhangxinrun的专栏
08-17 1584
转载：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-riak2/ 简介 某些类型的数据表现出使自己适合于被缓存的访问模式。例如，在线投注站点具有一个有趣的负载特征：用户常常请求提供赔率和投注单，而这些信息相对来说很少被更新。 本系列中的其他文章 查看 Riak 简介 系列中的更多文章。 这些情况需要具
BitCask 持久化hash存储引擎 原理介绍
天行健，地势坤
04-11 1585
十年前的持久化hash存储引擎 bitcask
rosedb01--Bitcask 简单实现
最新发布
m0_72618948的博客
08-24 1100
Bitcask 是一种简单而高效的键值存储机制，主要通过顺序写入和合并操作来优化性能。存储索引：如何高效存储索引信息，减少内存和磁盘空间的使用。高效构建内存哈希表：如何利用提示文件（hint file）等方式加速内存哈希表的构建。
推荐开源项目：Bitcask - 快速键值数据的Log-Structured Hash Table
gitblog_00088的博客
05-14 382
推荐开源项目：Bitcask - 快速键值数据的Log-Structured Hash Table 1、项目介绍 Bitcask 是一个基于Erlang语言实现的高效Key/Value存储系统，它设计用于快速读取和写入大量键值对的数据场景。这个开源项目采用了Log-Structured Hash Table的数据结构，旨在提供简洁、高性能的解决方案，尤其适用于分布式系统和NoSQL数据库。 2、项...
谈谈在Bitcask中用读写锁实现并发控制的性能表现
m0_71777195的博客
07-11 258
可以看到，对于存储引擎，IO才是最大的瓶颈。那么为什么MySQL要实现MVCC呢。MySQL一般是读多写少，所以做MVCC收益比较大。另外MySQL是有数据缓存在内存的，可能对于大多数读取操作来说，根本不需要磁盘IO去读取。这样一来，又是一大波优化。但是当我们把目光拉会到bitcask，读写操作都需要经过磁盘，批次写只是延迟写入,我认为这样只是降低了写操作的比例，因为几个写操作合并成一个写入磁盘了。本质上没多大差别。所以这也符合了我一开始心中的想法，读写锁，也没那么不堪。
《大规模分布式存储系统》——基础篇
艰难困苦如同欢乐，终将成为人生最后的财富
01-30 2497
分布式存储系统按照所存储的数据对象不同，分为四类：分布式文件系统（存储图片、音频、视频等非结构化的Blob对象、定长块以及大文件等）、分布式表格系统（存储关系较为复杂的半结构化数据）、分布式键值系统（存储关系简单的半结构化数据）和分布式数据库（存储结构化数据）等。
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