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??Redis作為NOSQL的典型代表，已經(jīng)成為KV存儲最為常用的方案，它通過支持多種格式的數(shù)據(jù)，比如字符串，列表，圖集，哈希表等，以及簡單易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)快速訪問數(shù)據(jù)庫，是目前多數(shù)Web應(yīng)用服務(wù)所依賴的持久化技術(shù)。但是，隨著業(yè)務(wù)量的不斷增加，Redis在處理大容量KV鍵值對時，性能已無法滿足其發(fā)展需求，在這種情況下，性能更強(qiáng)的KV存儲方案，對突破Redis的性能瓶頸有著重要的意義。
??目前的KV存儲方案應(yīng)用最廣泛的是Google提出的LevelDB和Facebook提出的RocksDB，其采用Log Structured Merge Tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以靈活處理特定工作場景，提供更強(qiáng)的性能。與其相比，Redis則只能依賴于單線程，通過增加服務(wù)節(jié)點(diǎn)類實現(xiàn)多線程，很大程度上降低了處理效率。
??LevelDB和RocksDB的核心原理均為Log Structured Merge Tree，這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以有效的應(yīng)對大容量數(shù)據(jù)的處理，從而提高了KV存儲方案的處理性能。此外，在更新時，LSTM總會將臟的數(shù)據(jù)暫存在內(nèi)存濾波器中，而不是立即更新到磁盤，這有效的節(jié)省了Redis在大量讀寫操作時所耗費(fèi)的大量時間，實現(xiàn)了大容量快速處理。
下面是參考代碼實現(xiàn)：
“`js
// LevelDB
const level = require(‘level’);
const db = level(‘my-db’)
db.put(‘foo’, ‘bar’, ERR => {
db.get(‘foo’, (err, value) => {
console.log(err || value)
})
})
// RocksDB
const client = new RocksDB(‘my-db’);
client.put(‘foo’, ‘bar’, (err) => {
client.get(‘foo’, (err, value) => {
console.log(err || value);
});
});
??總的來講，LevelDB/RocksDB及其Log Structured Merge Tree這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在處理大容量KV鍵值對時，具有更強(qiáng)的性能比Redis，能夠有效的支撐許多對于數(shù)據(jù)高性能要求的業(yè)務(wù)。
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分享名稱：突破Redis性能更強(qiáng)的KV存儲方案（性能超越redis）
文章URL：http://m.5511xx.com/article/cccsdgh.html
