突破Redis性能更强的KV存储方案（性能超越redis）

  Redis作为NOSQL的典型代表，已经成为KV存储最为常用的方案，它通过支持多种格式的数据，比如字符串，列表，图集，哈希表等，以及简单易用的数据结构，实现快速访问数据库，是目前多数Web应用服务所依赖的持久化技术。但是，随着业务量的不断增加，Redis在处理大容量KV键值对时，性能已无法满足其发展需求，在这种情况下，性能更强的KV存储方案，对突破Redis的性能瓶颈有着重要的意义。

  目前的KV存储方案应用最广泛的是Google提出的LevelDB和Facebook提出的RocksDB，其采用Log Structured Merge Tree数据结构，可以灵活处理特定工作场景，提供更强的性能。与其相比，Redis则只能依赖于单线程，通过增加服务节点类实现多线程，很大程度上降低了处理效率。

  LevelDB和RocksDB的核心原理均为Log Structured Merge Tree，这个数据结构可以有效的应对大容量数据的处理，从而提高了KV存储方案的处理性能。此外，在更新时，LSTM总会将脏的数据暂存在内存滤波器中，而不是立即更新到磁盘，这有效的节省了Redis在大量读写操作时所耗费的大量时间，实现了大容量快速处理。

下面是参考代码实现：

“`js

// LevelDB

const level = require(‘level’);

const db = level(‘my-db’)

db.put(‘foo’, ‘bar’, err => {

db.get(‘foo’, (err, value) => {

console.log(err || value)

})

})

// RocksDB

const client = new RocksDB(‘my-db’);

client.put(‘foo’, ‘bar’, (err) => {

client.get(‘foo’, (err, value) => {

console.log(err || value);

});

});

  总的来讲，LevelDB/RocksDB及其Log Structured Merge Tree这种数据结构，在处理大容量KV键值对时，具有更强的性能比Redis，能够有效的支撑许多对于数据高性能要求的业务。