LevelDB

LevelDB是Google传奇工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开源的KV存储引擎

无论从设计还是代码上都可以用精致优雅来形容，非常值得细细品味。

一、这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题

二、这个技术的优势和劣势分别是什么

三、这个技术适用的场景。任何技术都有其适用的场景，离开了这个场景

四、技术的组成部分和关键点。

五、技术的底层原理和关键实现

六、已有的实现和它之间的对比

产品 一致性 角色
ZooKeeper 过半 leader,followers,Observer（只读节点）
Redis conf Master,Slave

庖丁解LevelDB之概览 【todo任务执行中】

来呀：http://catkang.github.io/2017/01/07/leveldb-summary.html

接下来就将用几篇博客来由表及里的介绍LevelDB的设计和代码细节。

本文将从设计思路、整体结构、读写流程、压缩流程几个方面来进行介绍，从而能够对LevelDB有一个整体的感知。

设计思路

LevelDB的数据是存储在磁盘上的，采用LSM-Tree的结构实现。

LSM-Tree将磁盘的随机写转化为顺序写，从而大大提高了写速度。

为了做到这一点LSM-Tree的思路是将索引树结构拆成一大一小两颗树，较小的一个常驻内存，较大的一个持久化到磁盘，他们共同维护一个有序的key空间。

写入操作会首先操作内存中的树，随着内存中树的不断变大，会触发与磁盘中树的归并操作，而归并操作本身仅有顺序写。如下图所示：

LSM示意

随着数据的不断写入，磁盘中的树会不断膨胀，为了避免每次参与归并操作的数据量过大，以及优化读操作的考虑，LevelDB将磁盘中的数据又拆分成多层，每一层的数据达到一定容量后会触发向下一层的归并操作，每一层的数据量比其上一层成倍增长。这也就是LevelDB的名称来源。

LSM-Tree示意图来源于论文：The Log-Structured Merge-Tree

Source Code：https://github.com/google/leveldb

看完了上面文字，我还是不懂 怎么办？不要说自己理解差 笨，拿出更多时间吧

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git clone --recurse-submodules https://github.com/google/leveldb.git

从看文档开始：https://github.com/google/leveldb/blob/master/doc/index.md

  • 如何读写操作的！！！