分析均基于v6.27.3。以下流程为了方便理解均经过了简化。首先，我们通过调用DB::Open来创建数据库，它返回了一个DB*。DB::Open内部调用了DBImpl::Open，在里面构造了一个DBImpl*并转换成DB*返回。所以我们拿到的DB*其实是DBImpl*。然后我们调用DB::Put来写入数据。DB::Put是个virtual

这里我们主要分析VersionSet::LogAndApply是怎么管理writer队列的。参数里的edit_lists是需要被apply的改动。每个传入的columnfamilydata对应edit_lists里的一个editlist，即autovector<VersionEdit*>。接下来把每个editlist打包成一个ManifestWriter，放进std::deque<Manifest

这里从DBImpl::MaybeScheduleFlushOrCompaction开始讲起。DBImpl::MaybeScheduleFlushOrCompaction可能会scheduleDBImpl::BGWorkFlush和DBImpl::BGWorkCompaction。这里主要看Flush。Compaction部分见：{%post_linkStorage/'RocksDB代码分析——Compaction流程'%}DBImpl::BGWo

这里主要分析LevelCompactionBuilder::PickCompaction是如何选择输入文件的。SetupInitialFiles();找一个需要compact到下层的SSTfile。只会在score>=1的level里找。score的计算见VersionStorageInfo::ComputeCompactionScore（{%post_linkStorage/'RocksDB代码分析——Compa

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开始喜欢ceph的话欢迎关注奋斗的cepher微信公众号阅读更多好文！关于osd的问题总是各种各样，奇奇怪怪，有bug相关的，也有环境相关的，或者是配置相关的，对于osd各种问题的处理，重点在思路，思路对了，问题就好解决了。本篇是一个集群有ssd的osd发生down，这本不是什么值得关注的事，osd的do

7.9.0(2022-11-21)现在可以提供对宽列数据模型的基本支持。可以使用API存储宽列实体PutEntity，并使用GetEntity和迭代器的新columnsAPI进行检索。为了兼容，经典APIGet和MultiGet以及迭代器的valueAPI返回宽列实体的匿名默认列的值；此外，GetEntity和迭代器的APIcolumns以仅具

6.20.0(2021-04-16)修复了在分布式/网络文件系统中，当服务器成功但客户端返回错误时处理文件重命名错误的错误。该错误会导致CURRENT文件指向不存在的MANIFEST文件，从而无法打开DB。6.19.0(2021-03-21)在flush过程中，只有WALsync可重试IOerror才会被映射到hard

错误严重性等级：Status::Severity::kSoftError -ErrorsofthisseveritydonotpreventwritestotheDB,butitdoesmeanthattheDBisinadegradedmode.Backgroundcompactionsandflushmaynotbeabletoruninatimelymanner.Status::Severity::kHardErr

ApacheFlink的状态后端是其状态管理的核心组件，负责存储和管理Flink程序的状态信息。状态后端的选择直接影响到Flink程序的容错能力、性能以及与外部系统的集成能力。本文将详细介绍Flink中的不同状态后端，包括它们的工作原理、特点、适用场景以及如何配置和使用。一、Flink

首先要安装gcc7.3以上版本，依赖于c++17.参见gcc7安装及4.8.5和7.5并存。需要rpm方式或源码安装gflags2.2，否则系统可能内置了gflags2.1，从而导致链接时一直找不到gflags库。如下：/tmp/ccUXmr9R.o:Infunction`__static_initialization_and_destruction_0(int,int)':/home/

Flink状态编程:为什么不建议在ValueState里面存Map？文章目录先说结论性能：TTL：State需要存什么数据Heap模式ValueState和MapState如何存储StateBackend模式如何存储和读写State数据1.RocksDB模式ValueState和MapState如何存储1.1ValueState如何映射为RocksDB

GreatSQL里也能用上RocksDB引擎1.前言RocksDB是基于Facebook开源的一种支持事务的、高度可压缩、高性能的MyRocks存储引擎，特别适用于高度压缩和大容量的数据。以下是一些关键特点：高性能：LSM树结构使得RocksDB在写入密集型负载下表现卓越。它能够处理大量的写入操作，并且

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文档课题：mysqldump之where用法.数据库：MySQL5.7.21应用场景：实际生产中，需要运用mysqldump导出指定条件的数据，并且以insert语句的形式呈现，如下为相关测试.1、数据库信息mysql>select*fromstaffs;+----+------+-----+---------+---------------------+|id|name|age|p

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作者：雷颜菲、夏瑞、俞航翔、梅源｜阿里云Flink存储引擎团队摘要：我们在“Flink1.15新功能架构解析：高效稳定的通用增量Checkpoint”【1】一文介绍了通用增量Checkpoint的原理和背后的思考以及执行性能、空间放大等方面的初步测试结果。该功能在Flink1.16中经过优化，已达到生

为什么我们要创建另外一个数据库？在前面三十年基本上是关系数据库的时代，那个时代创建了很多伟大的公司，比如说IBM、Oracle、微软也有自己的数据库，早期还有一个公司叫Sybase，有一部分特别老的程序员同学在当年的教程里面还可以找到这些东西，但是现在基本上看不到了。另外是NoSQL。NoS

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