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LSM Tree
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软硬结合的艺术：透视 SSD 写入放大与 LSM 树合并策略的协同调优
在现代高性能存储体系中，基于 LSM 树（Log-Structured Merge-Tree）的存储引擎（如 RocksDB, TiKV, Cassandra）已成为处理高并发写入的首选。然而，开发者往往会面临一个棘手的现实：即便使用了 ...
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RocksDB 在 NVMe-oF 架构下的挑战：RDMA 网络延迟如何影响 LSM-Tree 压缩性能
随着存算分离架构在数据中心普及，将 RocksDB 部署在 NVMe-oF（尤其是基于 RDMA 的实现）之上已成为提升资源利用率的主流选择。然而，这种架构将原本的本地 PCIe 访问转变为网络 IO，虽然 RDMA 提供了微秒级的极低延...
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彻底告别写放大：ZNS 如何重塑分布式存储性能？
随着数据中心对存储密度和性能要求的不断压榨，传统的 NVM Express (NVMe) 块设备协议逐渐显现出其局限性。在 NVMe 2.0 时代， ZNS (Zoned Namespaces) 规范的正式引入，标志着存储架构从“黑盒管...
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社交产品高并发消息存储架构设计与成本优化：告别I/O瓶颈和历史查询慢
最近看到同行们在社交产品领域取得的用户增长成绩，心里既高兴又替他们捏把汗——高速增长带来的往往是基础设施的巨大压力。用户量暴增，尤其是一对一和群聊消息量直线上升，现有数据库写入I/O即将打满，历史消息查询速度变慢，用户抱怨不断，这几乎是每...
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海量聊天消息存储：NoSQL数据库选型与实践深度解析
在构建支持海量聊天消息的系统时，选择合适的NoSQL数据库是架构成功的关键。聊天消息数据通常具有写入密集、数据量大、访问模式多样（点对点、群聊、消息漫游）、对实时性有要求以及历史消息查询频繁等特点。同时，数据一致性与灾备方案是不可忽视的基...
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云原生数据成本优化：应对高并发实时写入与历史查询的挑战
相信不少数据团队都曾面临这样的困境：业务飞速发展，数据量和请求并发水涨船高，每月的云账单也跟着“心惊肉跳”。尤其是那些需要同时处理 高并发实时写入 和 复杂历史查询 的场景，基础设施的存储和计算压力如同两座大山，让成本优化成为一道难以逾越...
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如何评价MongoDB WiredTiger引擎在高并发读取场景下的性能表现？
MongoDB是一款广受欢迎的开源非关系型数据库，而WiredTiger是MongoDB 3.2版本之后引入的默认存储引擎。当数据库需要处理大量并发读取请求时，WiredTiger引擎的表现如何呢？这篇文章将深入探讨这一问题。 测试场...
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实时推荐系统特征存储：RocksDB如何平衡低延迟与高一致性
在构建现代广告推荐系统时，特征服务的性能与可靠性无疑是决定系统成败的关键因素。用户行为特征的实时更新与快速查询，对底层存储提出了严苛的要求：既要保证数据的 低延迟 读写以响应毫秒级的推荐请求，又要确保 数据一致性 和 持久化 ，避免因系统...
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告别慢查询！大规模数据高效检索的N种姿势，不止索引
在海量数据中快速检索特定信息，一直是程序员和数据工程师面临的挑战。传统数据库索引虽然是基础，但在面对爆炸式增长的数据量时，往往显得力不从心。今天，我们就来聊聊几种更高效的数据检索“姿势”，帮你告别慢查询的烦恼。 1. 倒排索引 (In...
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Pulsar集群故障时，如何确保关键消息可靠性及快速恢复
在生产环境中，系统故障是不可避免的。对于Apache Pulsar集群，尤其当处理订单和支付这类高敏感、强一致性的消息时，部分节点故障或网络分区带来的挑战尤为突出。本文将从实践角度，探讨如何在Pulsar集群出现故障时，确保消息的可靠投递...