Так же как LevelDB, SQLite и BerkeleyDB, проект RocksDB оформлен в виде разделяемой библиотеки, подключаемой к приложениям в процессе компиляции (для работы с базой из командной строки поставляется утилита ldb). Библиотека может быть использована в качестве низкоуровневого звена для создания более сложных серверов хранения. Ключевым отличием от LevelDB является переработанная структура хранилища, оптимизированная для Flash-накопителей. Хранение в базе организовано в форме лога (Log-Structured-Merge-Database), при этом разработчики Facebook попытались найти оптимальный компромисс между различными сценариями использования БД (интенсивное добавление/чтение/удаление, большой размер базы). При необходимости оптимизации для конкретных применений или типов аппаратных устройств архитектура RocksDB предусматривает возможность замены различных подсистем на свои обработчики и изменение формата хранилища. Например, можно выбирать разные методы кэширования в памяти, алгоритмы сборки мусора и методы сжатия данных.

Ключами и привязанными к ним значениями могут выступать произвольные байтовые массивы данных. Связки ключ/значение хранятся в отсортированном по ключу упорядоченном виде, метод сортировки задаётся через задаваемую пользователем функцию сравнения (comparator). Управление данными производится через базовые операторы Put, Write (запись в пакетном режиме) , Get, MultiGet, Delete и Scan, RangeScan (переход на удовлетворяющие определённым критериям соседние элементы отсортированного списка).

В рамках одной атомарной операции в базу может быть внесено сразу несколько изменений. Поддерживается создание снапшотов со срезом состояния БД в текущий момент времени. Для контроля за возможным повреждением данных для каждого блока сохраняется контрольная сумма. Возможно открытие базы в режиме только для чтения. Данные могут автоматически сжиматься перед сохранением с использованием библиотек snappy, zlib и bzip2. Для отладочных целей предусмотрена возможность ведения детализированного отладочного лога. Доступны инструменты для полного и инкрементального хранения данных, а также механизм для реплицирования лога изменений на другую систему (например, для создания горячего бэкапа на удалённой системе).

В библиотеке реализован встроенный многопоточный упаковщик, занимающийся чисткой устаревших записей (блоки данных в RocksDB не изменяются, а только добавляются новые с последующим освобождением устаревших) и пригодный для использования в ситуациях размещения в одном хранилище терабайт данных. В процессе работы RocksDB операции записи вначале сохраняются в размещённой в памяти структуре memtable, после чего сбрасываются в последовательно заполняемый лог, а после заполнения пула, данные из лога сохраняются в основное упорядоченное SST-хранилище.

C позиции производительности RocksDB позволяет выжать максимум из возможностей кластеров Flash-накопителей. Тестирование производительности показало, что RocksDB в 10 раз быстрее обрабатывает запросы на запись и в 30 раз быстрее операции случайного чтения по сравнению с использованием LevelDB на том же накопителе, дополнительно предоставляя гибкие возможности по масштабированию хранилища на несколько накопителей. Если один SSD-накопитель демонстрирует производительность до 100 тысяч случайных операций записи и чтения в секунду, то при распределении хранилища на десять таких накопителей, производительность может быть увеличена до миллиона операций в секунду.

Система уже достаточно хорошо отлажена и используется в Facebook для хранения почти петабайта данных. Наиболее востребованным применением RocksDB являются приложения, требующие минимальной задержки при сохранении или чтении данных. Например, RocksDB может использоваться для сохранения состояния пользователя и истории его действий на сайте; в программах определения спама; в системах, занимающихся перебором набора данных в режиме реального времени; для организации очередей сообщений с большим числом операций добавления и удаления записей.

Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=38499