互联网存储架构弹性扩容案例

     互联网业务持续增长需要存储架构设计也能够弹性扩容。让我们来看看：

RocksDB

RocksDB是facebook开源的NOSQL存储系统，其设计是基于Google开源的LevelDB，优化了LevelDB中存在的一些问题，其性能要比LevelDB强，设计与LevelDB极其类似。RocksDB 具有高度灵活的配置设置，可以调整为在各种生产环境（包括纯内存，闪存，硬盘或 HDFS）上运行。它支持各种压缩算法，并且有生产和调试环境的各种便利工具。RocksDB 借用了来自开源 LevelDB 项目的核心代码，以及来自 Apache HBase 的重要思想。RocksDB 的主要设计点是，它应该是快速存储和服务器工作负载的性能而设计。它应充分利用 Flash 或 RAM 提供的高速读/写速率的全部潜力。它应该支持高效的点查找以及范围扫描。它应该可配置为支持高随机读取工作负载，高更新工作负载或两者的组合。其架构应支持轻松调整参数，支持读取放大，写入放大和空间放大场景。

RocksDB适用场景      
1.对写性能要求很高，同时有较大内存来缓存SST块以提供快速读的场景；    
2.SSD等对写放大比较敏感以及磁盘等对随机写比较敏感的场景
3.需要变长kv存储的场景； 
4.小规模元数据的存取；

不适合场景
1.大value的场景，需要做kv分离；2.大规模数据的存取

系统架构

基于Redis的弹性扩容

Related Links:

https://github.com/CodisLabs/codis
https://redis.io/
https://github.com/facebook/rocksdb
http://myrocks.io/
https://github.com/mongodb-partners/mongo-rocks
https://zookeeper.apache.org/
https://github.com/twitter/twemproxy
https://hbase.apache.org/
https://www.percona.com/live/data-performance-conference-2016/sessions/rocksdb-key-value-store-optimized-flash-based-ssd

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作者：Petter Liu
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