突破Redis性能更强的KV存储方案(性能超越redis)

  Redis作为NOSQL的典型代表,已经成为KV存储最为常用的方案,它通过支持多种格式的数据,比如字符串,列表,图集,哈希表等,以及简单易用的数据结构,实现快速访问数据库,是目前多数Web应用服务所依赖的持久化技术。但是,随着业务量的不断增加,Redis在处理大容量KV键值对时,性能已无法满足其发展需求,在这种情况下,性能更强的KV存储方案,对突破Redis的性能瓶颈有着重要的意义。

  目前的KV存储方案应用最广泛的是Google提出的LevelDB和Facebook提出的RocksDB,其采用Log Structured Merge Tree数据结构,可以灵活处理特定工作场景,提供更强的性能。与其相比,Redis则只能依赖于单线程,通过增加服务节点类实现多线程,很大程度上降低了处理效率。

  LevelDB和RocksDB的核心原理均为Log Structured Merge Tree,这个数据结构可以有效的应对大容量数据的处理,从而提高了KV存储方案的处理性能。此外,在更新时,LSTM总会将脏的数据暂存在内存滤波器中,而不是立即更新到磁盘,这有效的节省了Redis在大量读写操作时所耗费的大量时间,实现了大容量快速处理。

下面是参考代码实现:

“`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);

});

});


  总的来讲,LevelDB/RocksDB及其Log Structured Merge Tree这种数据结构,在处理大容量KV键值对时,具有更强的性能比Redis,能够有效的支撑许多对于数据高性能要求的业务。

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