一个稳定高性能快速内嵌的 k-v 数据库

Posted 2021-07-03 非著名程序员

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大家好，我是章鱼猫。

今天给大家推荐的这个开源项目还是来自于读者的投稿。

这个开源项目名叫：rosedb，看名字就知道是跟数据库有关的开源项目哈。

rosedb 是一个稳定、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。

rosedb 基于简单的 bitcask 模型，数据文件布局类似 LSM Tree 中的 WAL 日志，纯 Golang 实现，易于使用、扩展。

这个数据库的特性有哪些呢？

• 支持丰富的数据结构：字符串、列表、哈希表、集合、有序集合。

• 内嵌使用简单至极，无需任何安装部署（import "github.com/roseduan/rosedb"）。

• 低延迟、高吞吐（具体请见英文 README 的 Benchmark）。

• 不同数据类型的操作可以完全并行。

• 支持客户端命令行操作。

• 支持过期时间。

• String 数据类型支持前缀和范围扫描。

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达到了设置的上限，那么这个文件会被关闭，然后创建一个新的活跃文件。

其余的文件，称之为已归档文件，这些文件都是已经被关闭，不能在上面进行写操作，但是可以进行读操作。

所以整个数据库实例就是当前活跃文件、已归档文件和其他配置的一个集合：

在每一个文件中，写数据的操作只会追加到文件的末尾，这保证了写操作不会进行额外的磁盘寻址。写入的数据是以一个个被称为 Entry 的结构组织起来的，Entry 的主要数据结构如下：

因此一个数据文件可以看做是多个 Entry 的集合：

所有的写入、删除、更新操作，都会被封装成一个 Entry，追加到数据文件的末尾。一个 key 可能会被多次更新，或者被删除，因此数据文件当中可能存在冗余的 Entry 数据。在这种情况下，我们需要合并数据文件，来清除冗余的 Entry 数据，回收磁盘空间。

具体使用方法：

作者非常用心，还专门在 B 站上录制了学习视频，供大家学习使用，如下：

开源项目作者的愿景是打造一个高效的 k-v 存储引擎，你可以给他们提任何建议，也请给他们一个 start ✨ 吧，非常感谢！

开源项目地址：https://github.com/roseduan/rosedb

开源项目作者：roseduan

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