数据缓存,可以尝试RocksDB了

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shigen在最近的学习中,接触到了一款新的缓存数据库RocksDB,起因是在学习公司内部的一款产品DRM动态配置,其中的底层就用到了这一款RocksDB数据库。但是我当时想到的就是既然是缓存,为什么不去用redis或者guava呢?为此,借助周末,我研究一下了RocketsDB的相关使用。

首先学习的话,肯定是得借助于RocksDB官网了,官网对于它的解释是:

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HBase的设计理念。原始代码从leveldb 1.5 上fork出来。同时Rocksdb也借用了一些Facebook之前就有的理念和代码。

巴拉巴拉一大堆,概括起来就是:

  1. 高速存储的数据库
  2. 灵活的配置,可以保存在内存、闪存、Flash、HDFS
  3. 数据二进制压缩

对比起来Redis,顿时觉得这个高级在它的高速存储和灵活的配置了。手已经有点痒痒了,准备开始适用一下了。

参照rocksDB的使用文档,我写了如下的代码进行测试:

结合springboot实现单元测试出现了一点问题:

集合springboot出现的问题

目前还没有找到解决方案。代码如下:

配置:

@Configuration
public class RocksDBConfig {@Value("${rocksdb.path}")private String dbPath;@Bean(destroyMethod = "close")public RocksDB rocksDB() throws Exception {Options options = new Options().setCreateIfMissing(true);return RocksDB.open(options, dbPath);}
}

其中,我的配置如下:

rocksdb:
path: ~/rocksdb_data

Service层:

@Service
public class RocksDBService {@Resourceprivate RocksDB rocksDB;public void putData(String key, String value) throws RocksDBException {rocksDB.put(key.getBytes(), value.getBytes());}public String getData(String key) throws RocksDBException {byte[] valueBytes = rocksDB.get(key.getBytes());return valueBytes != null ? new String(valueBytes) : null;}public void updateData(String key, String value) throws RocksDBException {rocksDB.put(key.getBytes(), value.getBytes());}public void deleteData(String key) throws RocksDBException {rocksDB.delete(key.getBytes());}
}

很奇怪的操作,那就先来看下理论的知识吧。借助GPT,我总结了它和redisguava之间的区别:

特征RocksDBRedisGuava Cache
类型持久化键值存储引擎内存键值存储引擎内存缓存引擎
存储引擎LSM树哈希表内存哈希表
内存使用低(可配置)中等
持久性
事务支持
数据结构键值对键值对键值对
支持数据类型字符串、字节流、字节数组等字符串、哈希、列表、集合、有序集合等任何Java对象
缓存策略不适用(持久化存储)LRU、TTL等LRU、最大条目数、定时过期等
分布式支持可以通过RocksDB的其他工具实现是,通过集群和主从复制
优势适合大规模数据、高吞吐量、低延迟速度快、支持丰富的数据结构轻量级、易于集成、适合单机应用
劣势配置和维护复杂内存受限、不支持持久化不支持持久化、不适合大规模数据

其中,涉及到管理、LSM Tree的原理可以参看文章:RocksDB零基础学习

最后,还是借助工具对于RocksDB和redis进行了一波总结:

  • 如果你需要在本地文件系统中持久化存储大量数据,并且对数据的读写性能有较高的要求,那么可以选择RocksDB。
  • 如果你需要在内存中存储数据,并且对数据的实时性要求较高,或者需要支持复杂的数据结构和功能,那么可以选择Redis。

总结就是:读写性能——RocksDB,实时性——redis

与shigen一起,每天不一样!

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