RocksDB 详解
性能好，支持事务。
秒杀库存扣减中使用了缓存 + Write-Ahead Logging 技术。
事务随机读写。Redo日志是追加文件顺序读写，性能差异有30-40倍。
事务的实现上，MySQL使用的是WAL机制来的。所有的修改都先被写到日志中，然后再被应用到系统重。包括
redo,undo.
RocksDB是Facebook开源的高性能，持久化的KV存储引擎，最初是Facebook数据库工程师团队基于 Google LevelDB开发。
一般很少使用到RocksDB保存数据。
越来越多的新生代数据库都选择RocksDB作为他们的存储引擎。比如：CockroachDB(蟑螂)一个开源，可伸缩，跨地域复制且
兼容事务的ACID特性的分布式数据库，思路来源于Google的全球性分布式数据库Spanner，其理念是将数据分布在多数据中心的
多台服务上。
YugabyteDB，Tidb 作为CockroachDB的竞争产品，底层也是RocksDB.
MyRocks使用RocksDB给MySQL做引擎，目的是取代现有的InnoDB存储引擎。MySQL的请兄弟MariaDB已经接纳了MyRocks作为
它的存储引擎。
实时计算引擎Flink,其State就是一个KV存储，它用的也是RocksDB
MongoDB，Cassandra,Hbase都在开发基于RocksDB的引擎。
原因是 RocksDB性能高，并且支持事务。
随机读写能达到: 18w-19w qps
覆盖操作能达到：9w tps
多读单鞋：10w qps
所以用RocksDB实现 Write-Ahead Logging
RocksDB为什么这么快呢
内存+磁盘IO,读写性能主要取决于他的存储结构。MySql B+树,Oracle B*,RocksDB LSM-tree
LSM-Tree
保证顺序写入的前提下，还能保证很好的查询性能。
WAL,跳表和一个分层的有序表（sorted String table,SSTable).LSM-Tree专门为key-value设计的
存储系统，以牺牲部分读性能为代价提高写入性能。通常适合于写多读上的场景。
LSM-Tree 描述图如下
在SSD搞并行下，扩展LevelDB以显示利用SSD的多通道，优化并发I/O请求的调度和调度策略，将常规SSD
上运行LevelDB的吞吐量再提高4倍。
Log写入是使用的WAL机制，顺序写。
MemTable，跳表（类似红黑树)
c端过来写MemTable和log后就可以返回了。MemTable 32M,写满后会Dump成ImultableMemTable（不可变）
如果write继续，会重新创建一个MemTable.
问题：写入磁盘，部分有序全局无序。
解决方案：Level0,Level1，会进行合并。
SSTable分层，越热的数据越靠上。对热数据比较友好。