RocksDB简介
RocksDB是FaceBook起初作为实验性质开发的，旨在充分实现快存上存储数据的服务能力。由Facebook的Dhruba Borthakur于2012年4月创建的LevelDB的分支，最初的目标是提高服务工作负载的性能，最大限度的发挥闪存和RAM的高度率读写性能。
Key和value是任意大小的字节流支持原子的读和写。除此外，RocksDB深度支持各种配置，可以在不同的生产环境（纯内存、Flash、hard disks or HDFS）中调优，RocksDB针对多核CPU、高效快速存储（SSD)、I/O bound workload做了优化，支持不同的数据压缩算法、和生产环境debug的完善工具。
RocksDB的主要设计点是在快存和高服务压力下性能表现优越，所以该db需要充分挖掘Flash和RAM的读写速率。 例如360开源的Pika， 是由360 DBA 和基础架构组联合开发的类 Redis 存储系统，完全支持 Redis 协议，用户不需要修改任何代码，就可以将服务迁移至 Pika，Pika底层存储引擎用的就是Rocksdb。
RocksDB需要支持高效的point lookup和range scan操作，需要支持配置各种参数在高压力的随机读、随机写或者二者流量都很大时性能调优，基于LSM树数据结构( log-structured merge-tree),由C++编写并官方提供C、C++、Java(官方提供的称为RocksJava)三种语言的API，社区提供了不少第三方API，如python、go等。
尽管RocksDB不是一个SQL 数据库，但是有facebook有修改了代码的MyRocks存储引擎作为MySQL的存储引擎。和其他的NoSQL类似，RocksDB不提供关系型数据模型、不支持SQL查询，没有直接对辅助索引(secondary indexes)支持。
文件介绍：
*.log: 事务日志用于保存数据操作日志，可用于数据恢复
*.sst: 数据持久换文件
MANIFEST：数据库中的 MANIFEST 文件记录数据库状态。压缩过程会添加新文件并从数据库中删除旧文件，并通过将它们记录在 MANIFEST 文件中使这些操作持久化。
CURRENT：记录当前正在使用的MANIFEST文件
LOCK：rocksdb自带的文件锁，防止两个进程来打开数据库。
Rocksdb中引入了ColumnFamily(列族, CF)的概念，所谓列族也就是一系列kv组成的数据集。所有的读写操作都需要先指定列族。写操作先写WAL，再写memtable，memtable达到一定阈值后切换为Immutable Memtable，只能读不能写。后台Flush线程负责按照时间顺序将Immu Memtable刷盘，生成level0层的有序文件(SST)。后台合并线程负责将上层的SST合并生成下层的SST。Manifest负责记录系统某个时刻SST文件的视图，Current文件记录当前最新的Manifest文件名。 每个ColumnFamily有自己的Memtable， SST文件，所有ColumnFamily共享WAL、Current、Manifest文件，用户可以基于RocksDB构建自己的column families。很多应用程序把RocksDB当做库(libary),尽管他提供server或者CLI接口。
Memtable
可插拔 memtable，RocksDB 的 memtable 的默认实现是一个 skiplist。skiplist 是一个有序集，当工作负载使用 range-scans 并且交织写入时，这是一个必要的结构。然而，一些应用程序不交织写入和扫描，而一些应用程序根本不执行范围扫描。对于这些应用程序，排序集可能无法提供最佳性能。因此，RocksDB 支持可插拔的 API，允许应用程序提供自己的 memtable 实现。开发库提供了三个 memtable：skiplist memtable，vector memtable 和前缀散列（prefix-hash） memtable。Vector memtable 适用于将数据批量加载到数据库中。每个写入在向量的末尾插入一个新元素; 当它是刷新 memtable 到存储的时候，向量中的元素被排序并写出到 L0 中的文件。前缀散列 memtable 允许对 gets，puts 和 scans-within-a-key-prefix 进行有效的处理。
SSTFile(SSTTable)
RocksDB在磁盘上的file结构sstfile由block作为基本单位组成，一个sstfile结构由多个data block和meta block组成， 其中data block就是数据实体block，meta block为元数据block， 其中data block就是数据实体block，meta block为元数据block。 sstfile组成的block有可能被压缩(compression)，不同level也可能使用不同的compression方式。 sstfile如果要遍历block，会逆序遍历，从footer开始。
RocksDB是一个嵌入式的K-V（任意字节流）存储。所有的数据在引擎中是有序存储，可以支持Get(key)、Put（Key）、Delete（Key）和NewIterator()。RocksDB的基本组成是memtable、sstfile和logfile。memtable是一种内存数据结构，写请求会先将数据写到memtable中，然后可选地写入事务日志logfile。logfile是一个顺序写的文件。当内存表溢出的时候，数据会flush到sstfile中，然后这个memtable对应的logfile也会安全地被删除。sstfile中的数据也是有序存储以方便查找。
RocksDB支持将一个数据库实例分片为多个列族。类似HBase，每个DB新建时默认带一个名为"default"的列族，如果一个操作没有携带列族信息，则默认使用这个列族。如果WAL开启，当实例crash再恢复时，RocksDB可以保证用户一个一致性的视图。通过WriteBatch API，可以实现跨列族操作的原子性。
写流程：
rocksdb写入时，直接以append方式写到log文件以及memtable，随即返回，因此非常快速。
memtable/immute memtable触发阈值后， flush 到Level0 SST，Level0 SST触发阈值后，经合并操作(compaction)生成level 1 SST， level1 SST 合并操作生成level 2 SST，以此类推，生成level n SST.
读流程：
按照 memtable --> Level 0 SST–> Level 1 SST --> … -> Level n SST的顺序读取数据。这和记录的新旧顺序是一的。因此只要在当前级别找到记录，就可以返回。
因为RocksDB 改自LevelDB,现在来对比下他们优缺点：
LevelDB 特点：
1） LevelDB是一个持久化存储的KV系统，和Redis这种内存型的KV系统不同，LevelDB不会像Redis一样狂吃内存，而是将大部分数据存储到磁盘上。
2） LevleDB在存储数据时，是根据记录的key值有序存储的，就是说相邻的key值在存储文件中是依次顺序存储的，而应用可以自定义key大小比较函数。
3） LevelDB支持数据快照（snapshot）功能，使得读取操作不受写操作影响，可以在读操作过程中始终看到一致的数据。
4） LevelDB还支持数据压缩等操作，这对于减小存储空间以及增快IO效率都有直接的帮助。
RocksDB 对LevelDB的优化：
- 增加了column family，这样有利于多个不相关的数据集存储在同一个db中，因为不同column family的数据是存储在不同的sst和memtable中，所以一定程度上起到了隔离的作用。
- 采用了多线程同时进行compaction的方法，优化了compact的速度。
- 增加了merge operator，优化了modify的效率。
- 将flush和compaction分开不同的线程池，能有效的加快flush，防止stall。
- 增加了对write ahead log(WAL)的特殊管理机制，这样就能方便管理WAL文件，因为WAL是binlog文件。
RocksDB的典型场景（低延时访问）:
1)需要存储用户的查阅历史记录和网站用户的应用
2)需要快速访问数据的垃圾检测应用
3)需要实时scan数据集的图搜索query
4)需要实时请求Hadoop的应用
5)支持大量写和删除操作的消息队列
参考资料：
https://cloud.tencent.com/developer/news/359358
https://blog.csdn.net/gunri_tianjin/article/details/83444651