RocksDB：Facebook的开源嵌入式KV数据库，基于LevelDB

最新推荐文章于 2025-08-03 15:30:00 发布
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#RocksDB #Facebook研发 #Facebook #NoSQL #KV数据库

RocksDB是一款由Facebook维护的高性能键值存储数据库，它基于Google的LevelDB，提供了更好的扩展性，适用于多核处理器环境。RocksDB支持快速存储、IO绑定、内存管理及一次写操作负载。了解其架构和Facebook工程师的演讲，通过GitHub和官方网站获取更多信息。

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刘江总编
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【数据库系统】RocksDB 极简教程
AI天才研究院
03-15 2万+
LevelDB 是一个google实现的非常高效的kv数据库，是典型的LSM-tree的实现。leveldb是一个写性能十分优秀的存储引擎，是典型的LSM树(Log Structured-Merge Tree)实现。LSM树的核心思想就是放弃部分读的性能，换取最大的写入能力。LSM树写性能极高的原理，简单地来说就是尽量减少随机写的次数。对于每次写入操作，并不是直接将最新的数据驻留在磁盘中，而是将其拆分成：（1）一次日志文件的顺序写（2）一次内存中的数据插入。
RocksDB使用场景和特性
xingdianp的博客
11-20 2872
存储和访问数百PB的数据是一个非常大的挑战，开源的RocksDB就是FaceBook开放的一种嵌入式、持久化存储、KV型且非常适用于fast storage的存储引擎。   传统的数据访问都是RPC，但是这样的话访问速度会很慢，不适用于面向用户的实时访问的场景。随着fast storage的流行，越来越多的应用可以通过在flash中管理数据并快速直接的访问数据。这些应用就需要使用到一种嵌入式的database。   使用嵌入式的database的原因有很多。当数据请求频繁访问内存或者fast storage
FaceBook开源的key-value 存储系统 RocksDB.zip
07-19
RocksDB 是一个来自 facebook 的可嵌入式的支持持久化的 key-value 存储系统，也可作为 C/S 模式下的存储数据库，但主要目的还是嵌入式。RocksDB 基于 LevelDB 构建。关于 RocksDB 的性能说明。 标签：RocksDB
RocksDB 6.0.1 发布，Facebook 推出的存储系统
cpongo5
04-17 143
开发四年只会写业务代码，分布式高并发都不会还做程序员？ >>> RocksDB 6.0.1 发布了，...
RocksDB
qq_52240237的博客
06-23 1073
RocksDB 是一种可持久化的、内嵌型 kv 存储。它是为了存储大量的 key 及其对应 value 设计出来的数据库。可以基于这种简单 kv 数据模型来构建倒排索引、文档数据库、SQL 数据库、缓存系统和消息代理等复杂系统。
rocksdb使用
q96456的专栏
05-03 6598
最近项目需要使用个key-value数据存储，在众多k-v数据库中，选择了rocksdb，原因只有一条，这货自称支持范围查询。 OK，git下载下来，编译，这里说一下，号称支持C++11所以对编译器的版本是有要求的，so，你得看看你的编译器是不是支持C++11.可以编译so和.a两种文件类型，这个跟其他的开源库一个套路，看看说明编译就行了，如果你发现由于Gtest的一些东西编译失败，可以试试编译
LevelDB 开源项目教程
gitblog_01098的博客
08-25 499
LevelDB 开源项目教程 项目介绍 LevelDB 是一个由 Google 开发的高性能键值存储库，它提供了持久化的键值存储，其中键和值可以是任意字节数组。LevelDB 支持批量写入、前向和后向迭代以及压缩数据等功能。该项目广泛应用于各种需要快速数据存储和检索的场景。 项目快速启动 安装 LevelDB 首先，你需要在你的系统上安装 LevelDB。以下是在不同操作系统上的安装方法： 在 U...
Rocksdb基本用法
数据库生态圈（RDB & NoSQL & Bigdata）——专注于关系库优化（Oracle&Mysql&PG&SQL Server ）
09-19 2396
本文源自：https://www.cnblogs.com/wanshuafe/p/11564148.html rocksdb 用法简单介绍 RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。 RocksDB针对Flash存储进行优化，延迟极小。RocksDB使用LSM存储引擎，纯C++编写。 打开一个数据库 rocksdb::DB* db; rocksdb::Options
RocksDB简介
weixin_45626756的博客
09-08 1469
SST数量越来越多，查询性能会越来越差，并且因为SST的不可变性，太多的更新操作会造成一定程度上的读放大效应，所以需要一个周期性的压缩操作来对LSM树进行压实，并且还可以通过Compaction来实现一些其他高级功能，比如TTL。memtable 和 immutable memtable 的数据结构是一样的，区别在于一个可写一个不可写，其中 levelDB 只支持一个 immutable memtable， RocksDB 在此基础上做了优化，支持多个，提高写入性能。合并的结果会替换掉参与合并的L2文件。
「Flink」RocksDB介绍以及Flink对RocksDB的支持
u013939918的博客
06-30 4219
RocksDB介绍 RocksDB简介 RocksDB是基于C++语言编写的嵌入式KV存储引擎，它不是一个分布式的DB，而是一个高效、高性能、单点的数据库引擎。它是由Facebook基于Google开源的kv存储LevelDB开发开发。RocksDB使用LSM存储引擎。它针对不同的生产环境进行调优，可以直接使用内存、也可以使用Flash、或者用硬盘或者HDFS。而且支持不同的压缩算法，有一整套的工具用于生产、调试使用。RocksDB是一种嵌入式、KV型、持久化的存储。 使用嵌入式的数据存储原因有很多，
性能怪兽！深入剖析RocksDB：现代数据基础设施的基石，打造你的极致数据库引擎
最新发布
wylee的博客
08-03 546
RocksDB是一个基于LSM-Tree架构的高性能嵌入式键值存储引擎，专为现代硬件优化设计。它将随机写入转换为顺序写入，显著提升写入吞吐量，同时通过MemTable、SST文件和多级合并机制实现高效存储。核心特性包括原子批处理、范围扫描、快照隔离、合并操作符和列族隔离，支持细粒度性能调优。虽然存在读取放大、空间放大等挑战，但其卓越的写入性能和可扩展性使其成为分布式数据库（如TiDB）、流处理系统（如Flink）等底层存储的首选方案。
cpp-EasyFlash是一款嵌入式Flash存储器库让Flash成为小型KV数据库
08-16
EasyFlash是一款开源的轻量级嵌入式Flash存储器库，方便开发者更加轻松的实现基于Flash存储器的常见应用开发。非常适合智能家居、可穿戴、工控、医疗等需要断电存储功能的产品，资源占用极低，支持各种 MCU 片上存储器。
tinyFlash:一个超级小型的嵌入式Flash KV存储系统
03-11
tinyFlash 一种轻量级的flash数据存储方案 设计原理 本方案采用两个垂直轮流使用的方法存储数据，每个初始4096字节，翻转状态如下表： 最高编号 使用状态 数据分布 初步一 使用中 0xAA······················································· ······ 最高二 未使用 0xFF························································ ······ 使用中的二氧化碳数据分布如下表： 顶端头部 K1 V1 K2 V2 ..... n Vn 32字节 3字节 n字节 3字节 n字节 ..... 3字节 n字节 每个KV数据存储形式如下表： 第一字节 第二字节 第三字节 n个字节 钥匙 〜关键 伦 Len个字节数据内容 第一个字节存放的是数据的Key，取
gorocksdb：gorocksdb是RocksDB的Go包装器
02-03
gorocksdb，用于RocksDB的Go包装器 安装 您需要在计算机上构建 v5.16 +。 之后，您可以使用以下命令安装gorocksdb： CGO_CFLAGS="-I/path/to/rocksdb/include" \ CGO_LDFLAGS="-L/path/to/rocksdb -lrocksdb -lstdc++ -lm -lz -lbz2 -lsnappy -llz4 -lzstd" \ go get github.com/tecbot/gorocksdb 请注意，此软件包可能会随时升级所需的RocksDB版本。 因此，如果您需要高稳定性，则强烈建议供应商。 gorocksdb不再支持 。
一个快速稳定内嵌的k-v数据库
Github导航站
06-21 645
  今天的项目来自一位粉丝的投稿，推荐一个稳定、高性能、快速、内嵌的k-v数据库，支持多种数据结构，包含 String、List、Hash、Set、Sorted Set，接口名称风格和 Redis 类似。 开源协议   使用 MIT 开源许可协议 链接地址   公众号【Github导航站】回复关键词【ros】获取git地址 介绍   一个 rosedb 实例，其实就是系统上的一个文件夹，在这个文件夹中，除了一些配置外，最主要的便是数据文件。一个实例中，只会存在一个活跃的数据文件进行写操作，如果这个文件的大小
RocksDB使用小结
深之JohnChen的专栏
01-31 1933
一、介绍 RocksDB是Facebook的一个实验项目，目的是希望能开发一套能能在服务器压力下，真正发挥高速存储硬件（特别是Flash存储）性能的高效数据库系统。这是一个C++库，允许存储任意长度二进制kv数据。支持原子读写操作。RocksDB依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存，使用Flash，使用硬盘或者HDFS。支持使用不同的压缩算法，并且有一套完整的工具供生产和调试使用。RocksDB大量复用了levedb的代码，并且还借鉴了许多HBa...
RocksDB数据库简介及使用分享
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心中的亚雷泽的博客
10-27 1万+
目录 1 介绍 2 1.1 文件介绍： 2 2 架构 3 3 特性 4 3.1 Get，Interator(迭代器)和快照 4 3.2 前缀迭代器 5 3.3 更新 5 3.4 持久化 5 3.5 ReadOnly 模式 6 3.6 数据库调试日志 6 3.7 事务日志 6 3.8 Memtable 管道 6 3.9 合并 Merge 操作 7 3.9.1 合并条件 7...
RocksDB安装及基本接口使用的初学者指南
Lion_Long的博客
04-18 7199
RocksDB 是 Facebook 的一个实验项目，目的是希望能开发一套能在服务器压力下，真正发挥高速存储硬件性能的高效数据库系统。RocksDB是一个存储引擎，不提供网络服务，只专注于具体的存储。这是一个 C++ 库，允许存储任意长度二进制 KV 数据。支持原子读写操作。RocksDB 依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存，使用 Flash，使用硬盘或者 HDFS。支持使用不同的压缩算法，并且有一套完整的工具供生产和调试 使用。
RocksDB学习笔记#1 基本概念和简单使用
qq_38876396的博客
11-03 1506
本文对RocksDB的简单使用和基本概念进行了介绍，包括WAL、MANIFEST、MemTable、SkipList，和测试程序及对应CMakeLists.txt的编写
再推荐一些
06-05
<think>我们正在寻找编写良好的C++代码库以学习和参考。之前已经推荐了一些项目，但用户希望看到更多高质量的代码库。根据之前的推荐，我们注重现代C++特性、工程实践和可读性。以下补充一些同样优秀的项目，并参考之前的引用[1]和[2]（关于Clang工具和模板编程的教程）。注意：每个项目应给出推荐理由、亮点、学习点以及示例代码（如果适用），并确保引用标识自然添加。###补充推荐项目####1.**[Folly(FacebookOpenSourceLibrary)](https://github.com/facebook/folly)★26k**-**推荐理由**：Facebook开源的C++基础库，广泛应用于其生产环境，代码高度优化且符合现代C++标准（C++17/20）。-**学习点**：-高性能并发数据结构（如`AtomicHashMap`、`MPMCQueue`）。-内存管理工具（例如`Jemalloc`集成、`hazptr`安全指针）。-现代C++特性实践（如`std::variant`、协程）。-**代码示例**（并发队列使用）：```cpp#include<folly/concurrency/UnboundedQueue.h>folly::UMPMCQueue<int>queue(100);//多生产者多消费者队列queue.enqueue(42);//生产者入队intvalue;queue.dequeue(value);//消费者出队```>注：展示了简洁的线程安全接口设计，适合学习高效并发模型[^1]。####2.**[abseil-cpp(Google'sC++CommonLibraries)](https://github.com/abseil/abseil-cpp)★13k**-**推荐理由**：Google内部基础库的开源版本，强调可移植性、稳定性和性能，代码规范严格。-**亮点**：-提供`absl::Span`、`absl::string_view`等零拷贝数据视图。-时间库（`absl::Time`）和哈希容器（`absl::flat_hash_map`）性能卓越。-**学习点**：-API设计哲学（如禁止异常、契约式编程）。-兼容性策略（支持C++11到C++20）。-**代码片段**（使用`absl::Span`）：```cpp#include"absl/types/span.h"voidProcess(absl::Span<constint>data){//只读数据视图for(intx:data){//处理逻辑（避免数据拷贝）}}```>注：展示了零拷贝设计在现代C++中的应用[^2]。####3.**[CppTemplateTutorial(中文模板教程配套代码)](https://github.com/wuye9036/CppTemplateTutorial)★3k**-**推荐理由**：引用[2]中提到，该项目通过代码示例系统教学C++模板元编程（TMP），适合深入理解泛型编程。-**亮点**：-将模板视为一门“语言”逐步拆解（如类型计算、SFINAE、概念约束）。-中文注释详尽，降低学习门槛。-**学习点**：-CRTP设计模式（CuriouslyRecurringTemplatePattern）。-编译期条件分支（`std::conditional`）与递归展开。-**代码示例**（模板递归计算阶乘）：```cpptemplate<intN>structFactorial{staticconstintvalue=N*Factorial<N-1>::value;};template<>structFactorial<0>{//模板特化终止递归staticconstintvalue=1;};static_assert(Factorial<5>::value==120);//编译期计算验证```>注：清晰展示TMP的递归与特化机制，适合理解编译期计算[^2]。###学习建议补充-**代码规范实践**：-参考GoogleC++风格指南（Abseil项目采用）或Facebook的C++标准（Folly项目），学习命名、注释和模块分割。-**调试技巧**：-使用Clang静态分析器（与引用[1]相关）检查代码潜在问题，例如：```bashclang++--analyze-Xanalyzer-analyzer-output=textmain.cpp```-**性能剖析**：-结合`perf`工具分析热点函数，优化关键路径（如Folly中的队列竞争处理）。---§§相关问题§§1.如何利用Clang工具链提升C++项目的代码质量？[^1]2.模板元编程在性能优化中的典型应用场景有哪些？[^2]3.零拷贝设计（如`absl::Span`）在哪些情况下会引发安全问题？4.并发数据结构（如Folly的队列）如何避免ABA问题？[^1]:参考Clang静态分析工具在大型项目中的应用实践。[^2]:CppTemplateTutorial项目将模板作为编程语言进行教学。</think> 以下是根据您需求精选的 GitHub 上编写规范的 C++ 项目推荐，特别注重**现代 C++ 特性应用**和**工程实践典范**： --- ### 一、基础库与模板编程 1. **[abseil-cpp](https://github.com/abseil/abseil-cpp) ★13k** - **亮点**：Google 开源的 C++ 基础库，深度使用 C++17/20 特性 - **学习点**： - 现代 API 设计（移动语义 + 完美转发） ```cpp template <typename T> void Process(T&& arg) { // 通用引用+完美转发 internal::Invoke(std::forward<T>(arg)); } ``` - 编译期计算（`constexpr` 极限优化） - **规范典范**：严格的代码审查机制，每行变更都有测试覆盖[^1] 2. **[CppTemplateTutorial](https://github.com/wuye9036/CppTemplateTutorial) ★3k** - **亮点**：将模板元编程作为独立语言教学 - **学习点**： - 模板特化与 SFINAE 技巧 ```cpp template <typename T> auto check(T) -> decltype(std::declval<T>().serialize(), std::true_type{}); ``` - 编译期类型计算（参考引用[2]的教学方法）[^2] --- ### 二、系统级项目 3. **[LevelDB](https://github.com/google/leveldb) ★34k** - **亮点**：Google 的嵌入式 KV 数据库，代码精炼（核心 <10k 行） - **学习点**： - RAII 资源管理范式 ```cpp class FileLock { public: FileLock(std::string path) : fd_(open(path.c_str())) {} // 构造即获取资源 ~FileLock() { close(fd_); } // 析构自动释放 }; ``` - 无锁并发设计（原子操作应用） 4. **[SerenityOS](https://github.com/SerenityOS/serenity) ★28k** - **亮点**：从零实现的操作系统 - **学习点**： - 硬件抽象层设计（`AK/Types.h` 定义跨平台类型） - 模块化架构（内核/驱动/GUI 分离） --- ### 三、高性能计算 5. **[oneTBB](https://github.com/oneapi-src/oneTBB) ★3.7k** - **亮点**：Intel 并行计算库 - **学习点**： - 任务窃取调度算法 - 无锁容器（`concurrent_vector`） 6. **[HighFive](https://github.com/BlueBrain/HighFive) ★500+** - **亮点**：HDF5 文件的现代 C++ 封装 - **学习点**： - 优雅的 API 封装（复杂 C 库的现代化包装） ```cpp DataSet dataset = file.createDataSet<double>("data", DataSpace(dims)); dataset.write(data); // 类型安全的数据写入 ``` --- ### 四、工程实践参考 7. **[GoogleTest](https://github.com/google/googletest) ★31k** - **亮点**：Google 官方测试框架 - **学习点**： - 测试驱动开发（TDD）实践 - Mock 对象的高级用法 --- ### 代码质量提升技巧 1. **现代化构建**：学习使用 CMake 3.0+ 的 `target_link_libraries` 规范依赖 2. **静态分析**： ```bash clang-tidy -checks='modernize-*' src.cpp # 应用现代化检查 ``` 3. **生命周期管理**： ```cpp auto resource = std::make_unique<Resource>(); // 优先使用智能指针 std::atomic<int> counter; // 并发场景用原子变量 ``` ---
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