RocksDB介绍：一个比LevelDB更彪悍的引擎
RocksDB基本介绍：
嵌入式数据库RocksDB是非死book基于LevelDB开发的一种嵌入式Key-value存储系统，该数据库能够充分利用闪存的性能，大大提升应用服务器的速度。
Rocksdb. 这个开源引擎是基于 Google 的 leveldb 1.5 版本, 但据称做了许多优化, 性能相对 leveldb 有了很大的提升, 而且解决了 leveldb 主动限制写的问题.
非死book 用RocksDB来驱动一些面向用户的应用，这些应用由于需要通过网络访问外部存储而性能低下，此外非死book还用RocksDB来解决固态硬盘 IO利用率不高相关的一些问题。非死book的数据库工程师Dhruba Borthakur在其个人博客介绍了RocksDB的设计原由和原理，但实际上催生RocksDB的最大动力来自服务器闪存存储卡的价格大幅下滑，非死book的定制服务器已经开始全面采用闪存。
随着闪存存储时代的到来，一些新的应用可以在闪存中管理并快速访问自己的数据集，无需通过网络访问外部数据。这些新应用使用的就是我们所说的嵌入式数据库。
数据库查询如果在本地闪存中进行，速度理论上会比通过数据中心内部网络查询快一倍，因为数据库中心内部网络有50微妙的延迟。
RocksDB 的能够充分利用闪存的高IOPS性能，同时也能利用多核服务器的计算性能，非死book目前已经在RocksDB的GitHub页面上发布了 RocksDB在Fusion-io服务器上的跑分基准测试结果，非死book声称其速度比Google的LevelDB嵌入式key-value存储系统快很多。
RocksDB和LevelDB的区别：
关于LevelDB的资料网上还是比较丰富的，如果你尚未听说过LevelDB，那请稍微预习一下，因为RocksDB实际上是在LevelDB之上做的改进。本文主要侧重在架构上对RocksDB对LevelDB改进的地方做个简单介绍并添加一些个人的看法，更详细的信息读者可参考其官网：http://rocksdb.org/
RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的，所以在用法上与LevelDB非常的相似。如下，就是简单的把原来Leveldb信息替换为Rocksdb，从继承的角度看，Rocksdb就像是Leveldb的后辈。
RocksDB:
#include "rocksdb/db.h" rocksdb::DB* db; rocksdb::Options options; options.create_if_missing = true; rocksdb::Status status = rocksdb::DB::Open(options, "/tmp/testdb", &db); assert(status.ok()); status = db->Get(rocksdb::ReadOptions(), key1, &value); status = db->Put(rocksdb::WriteOptions(), key2, value); status = db->Delete(rocksdb::WriteOptions(), key1); delete db;
LevelDB:
#include "leveldb/db.h" leveldb::DB *db; leveldb::Options options; options.create_if_missing = true; leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "/tmp/testdb", &db); assert(status.ok()); status = db->Get(leveldb::ReadOptions(), key1, &value); status = db->Put(leveldb::WriteOptions(), key2, value); status = db->Delete(leveldb::WriteOptions(), key1); delete db;
RocksDB 虽然在代码层面上是在LevelDB原有的代码上进行开发的，但却借鉴了Apache HBase的一些好的idea。在云计算横行的年代，开口不离Hadoop，RocksDB也开始支持HDFS，允许从HDFS读取数据。而 LevelDB则是一个比较单一的存储引擎，有点我就是我，除了我依然只有我的感觉。也是因为LevelDB的单一性，在做具体的应用的时候一般需要对其作进一步扩展。
RocksDB支持一次获取多个K-V，还支持Key范围查找。LevelDB只能获取单个Key
RocksDB 除了简单的Put、Delete操作，还提供了一个Merge操作，说是为了对多个Put操作进行合并。站在引擎实现者的角度来看，相比其带来的价值，其实现的成本要昂贵很多。个人觉得有时过于追求完美不见得是好事，据笔者所测（包括测试自己编写的引擎），性能的瓶颈其实主要在合并上，多一次少一次Put 对性能的影响并无大碍。
RocksDB提供一些方便的工具，这些工具包含解析sst文件中的K-V记录、解析MANIFEST文件的内容等。有了这些工具，就不用再像使用LevelDB那样，只能在程序中才能知道sst文件K-V的具体信息了。
RocksDB 支持多线程合并，而LevelDB是单线程合并的。LSM型的数据结构，最大的性能问题就出现在其合并的时间损耗上，在多CPU的环境下，多线程合并那是 LevelDB所无法比拟的。不过据其官网上的介绍，似乎多线程合并还只是针对那些与下一层没有Key重叠的文件，只是简单的rename而已，至于在真正数据上的合并方面是否也有用到多线程，就只能看代码了。
RocksDB增加了合并时过滤器，对一些不再符合条件的K-V进行丢弃，如根据K-V的有效期进行过滤。
压缩方面RocksDB可采用多种压缩算法，除了LevelDB用的snappy，还有zlib、bzip2。LevelDB里面按数据的压缩率（压缩后低于75%）判断是否对数据进行压缩存储，而RocksDB典型的做法是Level 0-2不压缩，最后一层使用zlib，而其它各层采用snappy。
在故障方面，RocksDB支持增量备份和全量备份，允许将已删除的数据备份到指定的目录，供后续恢复。
RocksDB支持在单个进程中启用多个实例，而LevelDB只允许单个实例。
RocksDB 支持管道式的Memtable，也就说允许根据需要开辟多个Memtable，以解决Put与Compact速度差异的性能瓶颈问题。在LevelDB里面因为只有一个Memtable，如果Memtable满了却还来不及持久化，这个时候LevelDB将会减缓Put操作，导致整体性能下降。笔者目前写的引擎在这方面竟然跟RocksDB不谋而合，这里偷偷乐一下，呵呵。
看完上面这些介绍，相比LevelDB是不是觉得RocksDB彪悍的不可思议，很多该有的地方都有，该想的都想到了，简直不像在做引擎库，更像是在做产品。不过虽然RocksDB在性能上提升了不少，但在文件存储格式上跟LevelDB还是没什么变化的， 稍微有点更新的只是RocksDB对原来LevelDB中sst文件预留下来的MetaBlock进行了具体利用。
个人觉得RocksDB尚未解决的地方：
- 依然是完全依赖于MANIFEST，一当该文件丢失，则整个数据库基本废掉。
- 合并上依然是整个文件载入，一些没用的Value将被多次的读入内存，如果这些Value很大的话，那没必要的内存占用将是一个可观的成本。
关于这两个问题，尤其是后面那个问题，笔者已有相应的解决方案，至于结果如何只等日后实现之后再作解说了。
如何给RocksDB使用类似C/S的架构：
为了满足各位对 非死book 出品的 rocksdb 的爱好, SSDB 数据库也可以使用 rocksdb.
这个项目就是 ssdb-rocks: https://github.com/ideawu/ssdb-rocks
据说 rocksdb 性能不错, 在某些场景比 leveldb 更佳, 欢迎各位试用. 注意, rocksdb 和 leveldb 不兼容, 所以, 旧数据不能直接用于这两个引擎. 原来你用了 leveldb, 就能不直接换成 rocksdb, 你必须自己写脚本导数据.
RocksDB官网：http://www.rocksdb.org/
RocksDB源码：https://github.com/非死book/rocksdb/