离线生成sst的意义 我们有亿级别的kv数据， 原来是存储在mongodb中，存储满了后，扩容较难，并且每天增量的大数据量写入会影响现网性能，我们考虑每天增量的数据可以离线写好生成一个数据文件，线上的kv...这样的好处： 数据文件可以有版本，在多套环境时，只要加载的数据文件一致，数据就一致 扩容方便，当服务器资源不够时，直接增加服务器，加载新的分片并将新启动的服务注册到配置中心即可 数据写入都是离线写入好的...rocksdb 可以离线生成好sst文件，将sst文件拷贝到现网，导入SST文件即可，并且新的sst里会覆盖老的同key数据，正好符合我们的需求。... 8.8.1 然后通过SstFileWriter 创建sst文件写入即可，需要注意的是，写入时...java生成好的sst 我们已经有一个golang开发的分布式框架，因此可以java在大数据平台生成好sst文件，传输到现网供go服务load。
前言 大家好，我是 Vic，今天给大家带来Java中的读文件，文件的创建，写文件的概述，希望你们喜欢 ?..."); }catch(IOException e){ e.printStackTrace(); } } 文件的创建 public class FileDemo{ public static..."); }catch(IOException e){ System.out.println("写文件失败"); } } 获取文件的属性 String getName() boolean...，若成功返回true boolean createNewFile()：创建一个文件 boolean delete()：删除一个文件 Java中流的分类 流的运动方向:分为输入流和输出流两种 流的数据类型...❤️ 总结 本文讲了Java中的读文件，文件的创建，写文件，如果您还有更好地理解，欢迎沟通 定位：分享 Android&Java知识点，有兴趣可以继续关注
RocksDB 具有高度灵活的配置设置，可以调整为在各种生产环境中运行，包括 SSD、硬盘、ramfs 或远程存储。它支持各种压缩算法和良好的生产支持和调试工具。...RocksDB使用布隆过滤器来判定键在哪个sst文件中。为了避免随机写，它将数据积累到内存中的memtable中，然后一次性刷写到硬盘中。RocksDB的文件是不可变的，一旦生成就不会继续写该文件。...Creating and Ingesting SST files，当用户想要快速导入大批量数据到系统内时，可以通过线下创建有效格式的 SST 文件并导入的方式，而非使用 API 进行 KV 值的单独PUT...在SST文件内，还额外包含以下特殊信息：Bloom Fileter，用于快速判断目标查询key是否存在于当前SST文件内。...Block Cache，纯内存存储结构，存储SST文件被经常访问的热点数据。System Behavior在RocksDB内部，有着许多系统操作行为来保障系统的平稳运行。
一、类加载 在JVM中并不是一次性把所有的文件都加载到，而是一步一步的，按照需要来加载。 比如JVM启动时，会通过不同的类加载器加载不同的类。...因此，按照这个过程可以想到，如果同样在CLASSPATH指定的目录中和自己工作目录中存放相同的class，会优先加载CLASSPATH目录中的文件。...这是因为Eclipse中的src文件夹中的文件Java以及webContent中的JSP都会在Tomcat启动时，被编译成class文件放在 WEB-INF/class中。...而Eclipse外部引用的jar包，则相当于放在 WEB-INF/lib 中。 因此肯定是 Java文件或者JSP文件编译出的class优先加载。...通过这样，我们就可以简单的把Java文件放置在src文件夹中，通过对该Java文件的修改以及调试，便于学习拥有源码Java文件、却没有打包成xxx-source的jar包。
如果没找到的话，还要向下层查找（关于层数下文会解释），不过 L1 之后的 SST file 都是有序分段的，因此可以用二分查找来找到 key 所在的数据文件，再在这个文件中用二分查找来找到这个 key。...为了降低搜索的代价，RocksDB 还使用了 Bloom filter 来判断数据是否在某个文件中（有误判，但能显著减少需要搜索的文件数）。...而合并不重叠的数据文件是很快的，因此顺序写还是要比随机写快，但合并可以在其他线程中执行，在不会持续随机写入大量数据的情况下，基本能保持 O(1) 的写入。...Universal 这种风格就是尽量只用 L0，并将新的 SST 不断合并到老的 SST，因此数据文件的大小是不等的。...虽然空间占用比 RocksDB 要高一些（大概 10%），但是打开数据库的速度却要快几倍，也许是只需要加载 key 的原因。
RocksDB 使用 C++ 编写而成，因此除了支持 C 和 C++ 之外，还能通过 С binding 的形式嵌入到使用其他语言编写的应用中，例如 Rust、Go 或 Java。...RocksDB 支持各种压缩 SST 文件的压缩算法，例如 Zlib、BZ2、Snappy、LZ4 或 ZSTD 算法。与 WAL 的记录类似，每个数据块中都包含用于检测数据是否损坏的校验和。...但其实 SST 文件中并没有 lynx，但我们仍然需要从磁盘加载 block 以进行搜索。RocksDB 支持启用布隆过滤器，一种具有高效空间利用率的概率性数据结构，可以用来检测某个元素是否在集合中。...注：RocksDB 提供了不同 Compaction 策略来在空间、读放大和写放大之间进行权衡。 看到这里，你还记得上文提过 SST 文件中的 key 是有序的吗？...搜索最近 flush 过的 L0 层中的所有 SST 文件。 对于 L1 层及以下层级，首先找到可能包含该 key 的单个 SST 文件，然后在文件内进行搜索。
所有的 ColumnFamily 共享同一份 WAL（Write-Ahead Log，用于崩溃恢复的流水日志），但是独享自己的 MemTable（可以认为是内存中的写入缓存，默认是基于 Skip-List...调优参数说明 Block Cache 系列参数 Block 块是 RocksDB 保存在磁盘中的 SST 文件的基本单位，它包含了一系列有序的 Key 和 Value 集合，可以设置固定的大小。...Block Size 默认值为 4KB，文档中建议生产环境调整到 16 ~ 32 KB；如果采用机械硬盘（HDD）来存放 SST 文件，那么在内存容量重组的情况下，可以调整为 128 KB，这样单次读取的数据量可以多一些...SST 文件中，如果返回 False 就不再继续找索引了。...前者将 MemTable 的内容刷写到磁盘的 SST 文件中；后者则会对多个 SST 文件做归并和重整，删除重复值，并向更高的层级（Level）移动。例如 L0 -> L1 等。
存储端使用 RocksDB 作为存储引擎 RocksDB 作为一款存储引擎/嵌入式数据库，在各种数据库中作为存储端得到了广泛地使用。...在我们的知识图谱业务中，很多场景需要向用户展示经过分页的一度关系，同时我们的数据中存在一些超级节点，但根据我们的业务场景，超级节点一定会是用户访问可能性最高的节点，所以这不能被简单归类到长尾问题上；又因为我们的用户量并不大...秒会打印 rocksdb.stats 信息到 LOG 文件 compaction_readahead_size 压缩过程中预读取硬盘的数据量。...依据 sst 文件的 index_block 的组织方式判断，一般来说 index_block 比 data_block 大 1 到 2 个数量级，所以每次读取数据必须要先加载 index_block，...在 memtable 创建 bloomfilter，其中映射的 key 是 memtable 的完整 key 名，所以这个配置和 enable_rocksdb_prefix_filtering 冲突，
如下图所示，RocksDB 持久化的 SST文件在本地文件系统上通过多个层级进行组织，不同层级之间会通过异步Compaction 合并重复、过期和已删除的数据。...SST 文件，并将返回的结果所在的 Data Block 加载到 BlockCache，返回给上层应用。...记录 sst 文件对应的引用计数 CP-2：RocksDB 中的 sst-1 和 sst-2 通过 compaction 生成了 sst-1,2，并且新生成了 sst-3 文件，Task 将两个新增的文件上传至...DFS，JM 记录 sst 文件对应的引用计数 CP-3：RocksDB 中新生成 sst-4 文件，Task 将增量的 sst-4 文件上传至 DFS，且在 CP-3 完成后，由于只保留最近 2 次...state.backend.rocksdb.writebuffer.count: 5 增大后台线程数和write buffer阈值大小 增大线程数 用于后台flush和合并sst文件的线程数，默认为1.
RocksDB简介 2.1 RocksDB LSM Tree架构 ? RocksDB使用LSM Tree存储结构，数据组织为一组在内存中的MemTable和磁盘上若干层的SST文件。...L1层~L5层，每层内的SST中的记录都是有序的，SST文件之间不会有记录范围的交叠。...RocksDB的SST文件一般设置为MB量级或者更大，文件要4K对齐产生的浪费比例很低，SST内部虽然也划分为Block，但Block是不需要对齐的。...另外，RocksDB的SST文件采用前缀压缩，相同的前缀只会记录一份，同时RocksDB不同层的SST可以采用不同的压缩算法，进一步降低存储空间开销。...sst文件的范围，则需要查找多个文件。
要在CentOS Linux中引入适用于目录和文件的权限，让我们看看下面的命令输出。...root 970 Nov 15 08:30 /etc/yum.conf drwxr-xr-x. 2 root root 187 Nov 15 08:30 /etc/yum.repos.d 注 - 您将看到的三种主要对象类型是...“ - ” - 纯文件的短划线 “d” - 用于目录 “l” - 用于符号链接 我们将重点关注每个目录和文件的三个输出块 - drwxr-xr-x：root：root -rw-r - r--：root...：root drwxr-xr-x：root：root 现在让我们分解这些，以更好地理解这些线 - d 意味着对象类型是一个目录 rwx 指示应用于所有者的目录权限 r-x 指示应用于组的目录权限 r-x...指示适用于世界的目录权限 root 第一个实例表示目录的所有者 root 第二个实例表示应用了哪些组权限的组
RocksDB 允许用户创建多个 ColumnFamily ，这些 ColumnFamily 各自拥有独立的内存跳表以及 SST 文件，但是共享同一个 WAL 文件，这样的好处是可以根据应用特点为不同的...RocksDB 的内存占用 为了提高读取性能以及减少对磁盘的读取，RocksDB 将存储在磁盘上的文件都按照一定大小切分成 block（默认是 64KB），读取 block 时先去内存中的 BlockCache...L0 层的 SST 之间的范围可能存在重叠（因为文件顺序是按照生成的顺序排列），因此同一个 key 在 L0 中可能存在多个版本。...空间放大：RocksDB 的每一层文件总大小都是上一层的 x 倍，在 TiKV 中这个配置默认是 10，因此 90% 的数据存储在最后一层，这也意味着 RocksDB 的空间放大不超过 1.11 (L0...RocksDB 后台线程与 Compact RocksDB 中，将内存中的 MemTable 转化为磁盘上的 SST 文件，以及合并各个层级的 SST 文件等操作都是在后台线程池中执行的。
存储过程有以下优点： 简化操作，将重复性很高的一些操作，封装到一个存储过程中，简化了对这些 SQL 的调用 批量处理，SQL + 循环，减少流量，也就是“跑批” 统一接口，确保数据的安全 一次编译多次执行...TTL compaction RocksDB 文件组织方式 图数据库 Nebula Graph 底层存储使用的是 RocksDB，RocksDB 在磁盘上的文件是分为多层的，默认是 7 层，如下图所示：...[fltk56h3ru.png] SST文件在磁盘上的组织方式 Level 0 层包含的文件，是由内存中的 Memtable flush 到磁盘，生成的 SST 文件，单个文件内部按 key 有序排列...TTL compaction 原理 除了上述默认的compaction操作外（sst文件合并），RocksDB 还提供了CompactionFilter 功能，可以让用户自定义个性化的compaction...该功能是 RocksDB 在 compaction 过程中，每读取一条数据时，都会调用一个定制的Filter 函数。
Tree的异同 在B+Tree中，数据插入是原地更新的。...，Leader可以同时唤醒其余writer，降低了系统线程调度开销 如果没有批量提交，只能链式唤醒，链式唤醒加大前台延迟 写完WAL还要写MemTable，RocksDB在继承LevelDB的基础上又添加了并发...& SuperVision RocksDB数据由3部分组成，Memtable / Immemtable / SST，持有这三部分数据并提供快照功能的组件叫做SuperVision Memtable和SST...为了加速点查，一般LSMT引擎都会在SST中嵌入BloomFilter Compact Compact在LSMT中是将Key区间有重叠或无效数据较多的SST进行合并，以此来加速读取或者回收空间。...Level Level策略来自于LevelDB，也是RocksDB的默认策略。每一个层不允许有SST的Key区间重合。
当我们在做数据分析的时候，可能会由于数据量过大导致内存不足。如果我们没有条件使用更高配置的电脑，也没有办法优化数据，那么我们可以先把计算的中间值存放在一个文本文件中。...例如： # 第一步计算分成中间数据with open('temp.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('中间数据') # 从内存中清空中间数据，...with open('temp.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: 中间数据 = f.read() # 使用中间数据进一步计算 这种方案虽然有效，但是中间数据写成的临时文件如果不清理...当然你也可以每一次都覆盖临时文件，这样它虽然不会堆积，但当你的分析程序已经停止的时候，临时文件还在硬盘上占用空间。 Python实际上早就考虑到了这个需求，专门有模块用于读写临时文件。...这个模块的名字就叫做 tempfile。
我们知道 RocksDB 支持使用用户自定义 table builder 创建 SST，这使得我们可以不对 build table 流程做侵入性的改动就可以将 value 从 SST 中分离出来。...Version Titan 使用 Version 来代表某个时间点所有有效的 BlobFile，这是从 LevelDB 中借鉴过来的管理数据文件的方法，其核心思想便是 MVCC，好处是在新增或删除文件的同时...右边 BlobFileSizeProperties 中的每一行代表一个 BlobFile 以及 SST 中有多少数据保存在这个 BlobFile 中，第一列代表 BlobFile 的文件 ID，第二列代表数据大小...这使得点读操作在大多数情况下仅需要一次 IO 即可（主要是用于从 BlobFile 中读取数据）。...>Delete(rocksdb::WriteOptions(), key1); 在 TiKV 中使用 Titan 目前 Titan 在 TiKV 中是默认关闭的，我们通过 TiKV 的配置文件来决定是否开启和设置
它与LSM-Tree基本结构在主体上保持一致，不同点在于RocksDB的内存中增加了Immutable MemTable部分，这是用于Flush操作的写缓存机制。...RocksDB中还增加了WAL日志，用于crash时的数据恢复。...在LSM-Tree中，compaction操作会将多个SST文件反复读取，合并为新的SSTable文件后再次写入磁盘，因此导致一条kv数据的多次反复写入操作，由此带来的IO性能损失即写放大。...RocksDB将每个sorted run切割为多个SST文件，每个SST文件都有大小阈值。...L0层的SST文件通常互相重叠，RocksDB对此进行优化，提出subcompaction概念，将L0层有SST重叠的情况也做并发。
LSM-Tree 能将离散的随机写请求都转换成批量的顺序写请求（WAL + Compaction），以此提高写性能。但也带来了一些问题： 读放大（Read Amplification）。...RocksDB 和 LevelDB 通过后台的 compaction 来减少读放大（减少 SST 文件数量）和空间放大（清理过期数据），但也因此带来了写放大（Write Amplification）的问题...在 HDD 作为主流存储的时代，RocksDB 的 compaction 带来的写放大问题并没有非常明显。这是因为： HDD 顺序读写性能远远优于随机读写性能，足以抵消写放大带来的开销。...RocksDB 的写放大分析： +1 - redo log 的写入 +1 - Immutable Memtable 写入到 L0 文件 +2 - L0 和 L1 compaction（L0 SST 文件的...不过 L0 比较特殊，当 L0 的 SST 文件数量达到 level0_file_num_compaction_trigger 时，触发 L0 -> L1 的 comapction。
这导致了诸如Nova之类的探索，它是一个用于持久内存的日志结构文件系统。...最后将 Block 加载到内存中，通过二分查找 Block 中记录的行索引查找到具体某一行。...MetaIndexBlock 在文件中的偏移量信息，它是元信息的元信息，它位于 sstable 文件的尾部。...这时就会选择L1中的至少一个SST，将其数据合并到L2层与其key有交集的那些文件中，并从L1删除这些数据。...相邻文件大小比例 有一个参数size_ratio用于控制相邻文件大小比例的阈值。
在整个导入过程中，TiDB 需要： 保证 ACID 特性，需要执行完整的事务流程。 保证各个 TiKV 服务器数据量平衡及有足够的副本，在数据增长的时候需要不断的分裂、调度 Regions。...TiKV 是使用 RocksDB 以 KV 对的形式储存数据，这些数据会压缩成一个个 SST 格式文件。...TiDB-Lightning Toolset使用新的思路，绕过SQL层，在线下将整个 SQL dump 转化为 KV 对、生成排好序的 SST 文件，然后直接用 Ingestion 推送到 RocksDB...而「排序」就相等于将 KV 对全写入到 engine file 里，RocksDB 就会帮我们合并、排序，并得到 SST 格式的文件。...目前来说 Lightning 主要用于在进入生产环境之前导入全量数据，所以在此期间暂停对外提供服务还可以接受。
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