分享一个纯 Go 编写的高性能内嵌型 KV 数据库 NutsDB,支持事务以及多种数据结构

NutsDB是纯Go语言编写一个简单、高性能、内嵌型、持久化的key-value数据库。

NutsDB支持事务,从v0.2.0之后的版本开始支持ACID的特性,建议使用最新的版本。v0.2.0之前的版本,保持高性能,没有作sync,但是具备高性能的写(本地测试,百万数据写入达40~50W+/s)。所有的操作都在事务中执行。NutsDB从v0.2.0版本开始支持多种数据结构,如列表(list)、集合(set)、有序集合(sorted set)。

项目地址

https://github.com/xujiajun/nutsdb

中文文档

https://github.com/xujiajun/nutsdb/blob/ma...

Feature

  • 支持事务
  • 支持基本的Put、Delete、Get操作
  • 支持前缀扫描
  • 支持范围扫描
  • 支持多种数据结构,类似Redis的Api,如列表(list)、集合(set)、有序集合(sorted set)。

目前项目还在试验阶段状态,没有经过实际生产环境考验。欢迎star、提issue,贡献!

为什么有NutsDB

对于现状或多或少的不满
我想找一个用纯go编写,尽量简单(方便二次开发、研究)、高性能(读写都能快一点)、内嵌型的(减少网络开销)数据库,最好支持事务。因为我觉得对于数据库而言,数据完整性很重要。如果能像Redis一样支持多种数据结构就更好了。 而像Redis一般用作缓存,对于事务支持也很弱。

找到几个备选项:

BoltDB

BoltDB是一个基于B+ tree,有着非常好的读性能,还支持很实用的特性:范围扫描和按照前缀进行扫描。有很多项目采用了他。虽然现在官方不维护,由etcd团队在维护 他也支持ACID事务,但是他的写性能不是很好。如果对写性能要求不高也值得尝试。

GoLevelDB

GoLevelDB是google开源的leveldb的go语言版本的实现。他的性能很高,特别是写性能,他基于LSM tree实现。可惜他不支持事务。

Badger

Badger同样是基于LSM tree,不同的是他把key/value分离。据他官网描述是基于为SSD优化。同是他也支持事务。但是我自己测试发现他的写性能没我想象中高,具体见我的benchmark。

此外,以上DB都不支持多种数据结构例如list、set等。

好奇心的驱使

对于如何实现kv数据库的好奇心吧。数据库可以说是系统的核心,了解数据库的内核或者自己有实现,对更好的用轮子或者下次根据业务定制轮子都很有帮助。

基于以上两点,我决定尝试开发一个简单的kv数据库,性能要好,功能也要强大(至少他们好的功能特性都要继承)。

如上面的选项,我发现大致基于存储引擎的模型分:B+ tree和LSM tree。基于B+ tree的模型相对后者成熟。一般使用覆盖页的方式和WAL(预写日志)来作崩溃恢复。而LSM tree的模型他是先写log文件,然后在写入MemTable内存中,当一定的时候写回SSTable,文件会越来越多,于是他一般作法是在后台进行合并和压缩操作。 一般来说,基于B+ tree的模型写性能不如LSM tree的模型。而在读性能上比LSM tree的模型要来得好。当然LSM tree的模型也可以优化,比如引入BloomFilter。 但是这些模型还是太复杂了。我喜欢简单,简单意味着好实现,好维护,相对不容易出错。

直到我找到bitcask这种模型,他其实本质上也算LSM tree的范畴吧。 他模型非常简单很好理解和实现,很快我就实现了一个版本。但是他的缺点是不支持范围扫描。我尝试去优化他,又开发一个版本,基于B+ tree作为索引,满足了范围扫描的问题。现在这个版本基本上都实现上面提到的数据库的一些有用的特性,包括支持范围扫描和前缀扫描、包括支持bucket、事务等,还支持了更多的数据结构(list、set、sorted set)。

天下没有银弹,NutsDB也有他的局限,比如随着数据量的增大,索引变大,启动会慢,只想说NutsDB还有很多优化和提高的空间,由于本人精力以及能力有限。所以把这个项目开源出来。更重要的是我认为一个项目需要有人去使用,有人提意见才会成长。

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