tantan的博客

Notes, ideas, and observations

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#1. 引言

基于日志布局合并 (LSM) 的键值存储 LSM 树如今被广泛用作现代 NoSQL 键值存储的存储层. LSM 树采用 out-of-place 范式来实现快速数据写入. 传入的键值对被缓冲在主存中, 并定期刷新到持久存储中, 形成 sorted immutable runs. 随着磁盘上 run 数量的增加, 它们会被排序合并, 从而构建更少但更长的 sorted runs. 这个过程被称为 Compaction. 为了便于快速查询, LSM 树使用辅助的内存数据结构 (Bloom Filter 和 Fence Pointer) 辅助减少每次查询执行的平均磁盘 I/O 次数. 由于这些优势, LSM 树被多个生产级键值存储系统采用, 包括 Google 的 LevelDB 和 BigTable、Facebook 的 RocksDB、阿里巴巴的 X-Engine、MongoDB 的 WiredTiger、Cockroach Labs 的 CockroachDB、LinkedIn 的 Voldemort、Amazon 的 DynamoDB、Apache 的 AsterixDB、Cassandra、HBase、Accumulo 以及 Yahoo 的 bLSM 和 cLSM. 基于 LSM 树的学术系统包括 Monkey、SlimDB、Dostoevsky、LSM-Bush、Lethe、Silk、LSbM-tree、SifrDB 和 Leaper.

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1996 年在 Linux 2.0 版本中引入了 slab allocator 之后, 逐渐暴露出一些问题. 因此在 2.6.22 版本对原有的算法进行了简化, 得到 Slub.

  • 深入理解 Linux 内存管理（八）slab，slob 和 slub 介绍

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#引言

一个完整的 Linux 操作系统包括多少个组件？涉及多少个 deb 包？如何从零开始构建一个最小化的 Linux 系统？本文将带你了解最小化 Linux 系统的构建过程, 涵盖内核, 引导加载程序, 基本工具链和必要的用户空间组件。

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#gettext 是什么

gettext 是 GNU 的国际化与本地化 (i18n) 函数库。它常被用于编写多语言程序。

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