1.南宫28这类源码怎么搭建的棋牌棋牌？
2.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 16 - leveldb源码分析与调试-2
3.toydb源码阅读02-MVCC
4.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
5.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?源码源码
6.深入源码解析LevelDB

南宫28这类源码怎么搭建的？

       南宫这类源码的搭建过程跟普通网站搭建流程差不多。jd通常.cc涉及一系列技术步骤，棋牌棋牌以下是源码源码一个基本的搭建流程，供您参考：

       一、棋牌棋牌准备工作

       获取源码：首先，源码源码openvpn安卓源码您需要获取南宫的棋牌棋牌源码。这通常可以通过购买、源码源码下载或其他合法途径获得。棋牌棋牌请确保您有权使用该源码，源码源码并遵守相关法律法规。棋牌棋牌

       准备服务器环境：您需要一台支持PHP和MySQL的源码源码服务器。服务器可以是棋牌棋牌虚拟主机或云服务器，具体取决于您的源码源码需求和预算。确保服务器环境支持PHP7以上版本和MySQL数据库。棋牌棋牌

       数据库准备：在服务器上创建一个新的MySQL数据库，并为其分配一个用户名和密码。这将用于存储南宫网站的数据。

       二、上传和配置源码

       上传源码：使用FTP客户端（如FileZilla）将南宫的源码文件夹上传到服务器的指定目录。

       配置数据库连接：在源码中，找到数据库配置文件（如db.php或config.php），并修改其中的数据库连接信息，包括数据库名称、用户名、密码和主机地址。

       导入数据库：使用MySQL数据库管理工具（如phpMyAdmin）导入源码中包含的数据库文件（通常为.sql格式）。这将创建所需的数据库结构和初始数据。

       三、安装和设置

       访问安装向导：通过浏览器访问您的网站地址，通常会自动跳转到安装向导页面。如果没有，您可能需要手动访问安装脚本（如install.php）。

       填写安装信息：在安装向导中，填写必要的信息，如管理员账号、密码、网站名称等。这些信息将用于网站的谷歌的源码笔记日常管理和访问。

       完成安装：按照安装向导的提示完成安装过程。安装完成后，您将被重定向到网站的前台或管理后台。

       四、测试和调试

       测试网站功能：在网站前台和管理后台进行功能测试，确保所有功能都能正常工作。

       调试和优化：如果发现任何问题或错误，及时进行调试和优化。这可能包括修改代码、调整配置或更新服务器环境。

       五、维护和更新

       定期备份：定期备份网站数据和数据库，以防数据丢失或损坏。

       安全更新：关注南宫源码的更新和安全公告，及时应用安全补丁和更新。

       内容更新：根据需要更新网站内容，保持网站的时效性和吸引力。

       请注意，以上步骤仅供参考，具体搭建过程可能因源码版本、服务器环境和个人需求而有所不同。在搭建过程中，请务必遵循相关法律法规和道德规范，确保网站内容的合法性和健康性。

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-2

       继续探讨leveldb的内部操作，首先解析写入过程。write-batch和leveldb key是核心数据结构，它们在数据写入中的角色至关重要。

       1. 数据写入流程：当通过DBImpl::Put或DB::Put添加键值对时，数据会被封装成write-batch。这个batch随后交给DBImpl::Write，最终由log::Writer::AddRecord负责将数据写入log。这样，数据便有了持久化的记录。

       2. 写入memtable：写入log后，数据还会被添加到memtable，便于快速查询。同样，美洲财富源码DBImpl::Write通过MemTableInserter::Put调用MemTable::Add，将数据写入memtable，形成内存中的临时存储。

       3. 数据读取：对于查询，DBImpl::Get是起点，通过MemTable::Get调用SkipList::FindGreaterOrEqual在SortedTable的SkipList中搜索，提供即时的数据访问。

       总结：通过上述调用栈，我们可以对leveldb的写入和读取有更深入的理解。在后续的内容中，我们将关注大量数据写入对内存和磁盘影响的详细分析。

       期待在下次与您分享更多内容，再见！

       联系信息：email: castermode@gmail.com | 网站：vectordb.io | 项目未指定

toydb源码阅读-MVCC

       实现MVCC（多版本并发控制）的DBMS内部维持着单个逻辑数据的多个物理版本，当事务修改数据时，就创建新的版本。事务读取时，根据事务的开始时间，读取事务开始时刻之前的最新版本。MVCC的核心概念是，只读事务无需加锁即可读取数据库某一时刻的快照，保留数据的所有历史版本，DBMS甚至能支持读取任意历史版本的数据。在toydb中，这种特性被实现，即不实现垃圾回收（GC），保留所有版本，开发者特别强调这是功能而非错误。

       并发控制方面，MVCC主要解决读写（R-W）冲突，但对于写入（W-W）冲突，仅靠MVCC本身无法解决，需要引入其他并发协议。toydb实例中，事务的时间或版本基于事务的开始决定。例如，事务T2读取的物理时间可能落后于T5，但T2事务开始早于T5，-25源码是多少因此T2能读取到的数据版本早于T5。记录真正可见是根据提交的时刻决定的，事务未提交前，其写入的数据对自身可见，但对其他事务不可见。理解这一概念需要结合具体的并发控制协议。

       在Miniob中，MVCC的实现相对简洁。版本基于tid（事务标识），每条记录会生成两个sys_field，分别存储事务的开始时间（begin）和结束时间（end），标识事务的可见性。Miniob中的隔离级别为快照隔离，未提交事务的begin值小于0，因此无法读取到新写入的记录，避免了幻读情况。判断记录是否可见的逻辑在visit_record函数中提供。

       toydb的MVCC实现集中在src/storage/mvcc.rs文件中，文件结构清晰，辅助支持如debug.rs、keycode.rs提供额外功能，但核心在于Transaction和MVCC结构体的实现。TransactionState结构体用于安全地传递事务状态，有助于简化事务管理，但并未在MVCC实现中体现。在TransactionState中，提供了一个函数来判断给定版本是否对当前事务可见，基于事务的状态和版本信息进行判断。

       toydb中，事务和存储引擎之间通过KV存储引擎交互，实现MVCC功能。对于只读事务和读写事务，toydb提供了不同的开始函数。在写入和删除操作中，toydb通过write_version函数实现，首先检查冲突，然后写入TrnWrite和Version。MVCC的软件源码干嘛用实现包括begin、commit、rollback等关键操作，保证了事务的原子性、可重复读和时间一致性。active_set机制帮助解决了事务提交或回滚时更改的可见性问题，确保了原子性提交和可重复读的实现。

       toydb的MVCC模块设计简洁，功能强大，仅余行代码就实现了关键的并发控制逻辑。复合类型Key的支持使得复合数据结构的实现更加直观，同时KV存储引擎不仅用于数据存储，还用于事务日志记录，实现了功能整合。此外，toydb提供了完善的测试和调试支持，简化了功能验证和性能优化的过程。总体来说，toydb的MVCC实现是高效、灵活且易于维护的。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。

RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?

       本文旨在深入剖析RocksDb源码，从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类，提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类，分别集成memkind和jemalloc库的功能，实现内存分配与释放。

       接着，重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口：内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配，先分配一个block大小的内存，后续满足需求时，优先从block中划取，以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中，Arena通过两个指针（aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_）分别管理对齐与非对齐内存，提高内存利用效率。

       分配内存时，Arena通过构造函数初始化成员变量，包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理，减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰，尤其在分配新block时，仅使用new操作，无需额外内存对齐处理。

       分配内存流程中，AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存，而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑，实现了灵活高效地内存分配。

       此外，Arena还提供AllocateAligned函数，针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时，允许用户自定义对齐大小，优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时，Arena巧妙地利用位运算优化计算过程，提高了代码效率。

       总结而言，RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码，可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节，为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来，将深入探讨多线程内存分配器的设计，敬请期待后续更新。

深入源码解析LevelDB

       深入源码解析LevelDB

       LevelDB总体架构中，sstable文件的生成过程遵循一系列精心设计的步骤。首先，遍历immutable memtable中的key-value对，这些对被写入data_block，每当data_block达到特定大小，构造一个额外的key-value对并写入index_block。在这里，key为data_block的最大key，value为该data_block在sstable中的偏移量和大小。同时，构造filter_block，默认使用bloom filter，用于判断查找的key是否存在于data_block中，显著提升读取性能。meta_index_block随后生成，存储所有filter_block在sstable中的偏移和大小，此策略允许在将来支持生成多个filter_block，进一步提升读取性能。meta_index_block和index_block的偏移和大小保存在sstable的脚注footer中。

       sstable中的block结构遵循一致的模式，包括data_block、index_block和meta_index_block。为提高空间效率，数据按照key的字典顺序存储，采用前缀压缩方法处理。查找某一key时，必须从第一个key开始遍历才能恢复，因此每间隔一定数量（block_restart_interval）的key-value，全量存储一个key，并设置一个restart point。每个block被划分为多个相邻的key-value组成的集合，进行前缀压缩，并在数据区后存储起始位置的偏移。每一个restart都指向一个前缀压缩集合的起始点的偏移位置。最后一个位存储restart数组的大小，表示该block中包含多少个前缀压缩集合。

       filter_block在写入data_block时同步存储，当一个new data_block完成，根据data_block偏移生成一份bit位图存入filter_block，并清空key集合，重新开始存储下一份key集合。

       写入流程涉及日志记录，包括db的sequence number、本次记录中的操作个数及操作的key-value键值对。WriteBatch的batch_data包含多个键值对，leveldb支持延迟写和停止写策略，导致写队列可能堆积多个WriteBatch。为了优化性能，写入时会合并多个WriteBatch的batch_data。日志文件只记录写入memtable中的key-value，每次申请新memtable时也生成新日志文件。

       在写入日志时，对日志文件进行划分为多个K的文件块，每次读写以这样的每K为单位。每次写入的日志记录可能占用1个或多个文件块，因此日志记录块分为Full、First、Middle、Last四种类型，读取时需要拼接。

       读取流程从sstable的层级结构开始，0层文件特别，可能存在key重合，因此需要遍历与查找key有重叠的所有文件，文件编号大的优先查找，因为存储最新数据。非0层文件，一层中的文件之间key不重合，利用版本信息中的元数据进行二分搜索快速定位，仅需查找一个sstable文件。

       LevelDB的sstable文件生成与合并管理版本，通过读取log文件恢复memtable，仅读取文件编号大于等于min_log的日志文件，然后从日志文件中读取key-value键值对。

       LevelDB的LruCache机制分为table cache和block cache，底层实现为个shard的LruCache。table cache缓存sstable的索引数据，类似于文件系统对inode的缓存；block cache缓存block数据，类似于Linux中的page cache。table cache默认大小为，实际缓存的是个sstable文件的索引信息。block cache默认缓存8M字节的block数据。LruCache底层实现包含两个双向链表和一个哈希表，用于管理缓存数据。

       深入了解LevelDB的源码解析，有助于优化数据库性能和理解其高效数据存储机制。