Redis 是一个服务，独立的进程，用户的程序需要与它建立连接才能向它发请求，读写数据。
RocksDB 和LevelDB 是一个库，嵌入在用户的程序中，用户程序直接调用接口读写数据。
Redis 是一个远程内存数据存储(类似于 memcached)。它是一个服务器。单个 Redis 实例非常高效，但完全不可扩展(就 CPU 而言)。 Redis 集群是可扩展的(就 CPU 而言)。
RocksDB 是一个嵌入式键/值存储(类似于 BerkeleyDB 或更确切地说是 LevelDB)。它是一个库，支持多线程和基于日志结构合并树的持久性。
总的来说，Redis 比 RocksDB 具有更多的功能。它可以原生地理解复杂数据结构的语义，例如列表和数组。
相比之下，RocksDB 将存储的值视为一团数据。如果您想进行任何进一步的处理，您需要将数据带到您的程序中并在那里进行处理(换句话说，您不能将处理委托给数据库引擎(又名 RocksDB))。
RocksDB 仅在单个服务器上运行。 Redis 有一个集群版本(虽然它不是免费的)
Redis 是为内存计算而构建的，虽然它也支持将数据备份到持久存储，但主要用例是内存用例。相比之下，RocksDB 通常用于持久化数据，并且在大多数情况下将数据存储在持久性介质上。
RocksDB 有更好的多线程支持(特别是对于读——写仍然受到并发访问的影响)。
https://stackoverflow.com/questions/31831706/redis-vs-rocksdb
Google 开源NOSQL存储引擎库LevelDB ，在它的基础之上，Facebook 开发出了另一个 NOSQL 存储引擎库 RocksDB。沿用了 LevelDB 的先进技术架构的同时还解决了 LevelDB 的一些短板。
Redis 缓存有什么问题？
当我们将 Redis 拿来做缓存用时，背后肯定还有一个持久层数据库记录了全量的冷热数据。Redis 和持久层数据库之间的数据一致性是由应用程序自己来控制的。应用程序会优先去缓存中获取数据，当缓存中没有数据时，应用程序需要从持久层加载数据，然后再放进缓存中。当数据更新发生时，需要将缓存置为失效。
function getUser(String userId) User {
User user = redis.get(userId);
if user == null {
user = db.get(userId);
if user != null {
redis.set(userId, user);
}
}
return user;
}
function updateUser(String userId, User user) {
db.update(userId, user);
redis.expire(userId);
}
在多进程高并发场合也会导致缓存不一致，比如一个进程对某个 userId 调用 getUser() 方法，因为缓存里没有，它需要从数据库里加载。结果刚刚加载出来，正准备要设置缓存，这时候发生了内存 fullgc 代码暂停了一会，而正在此时另一个进程调用了 updateUser 方法更新了数据库，将缓存置为失效(其实缓存里本来就没有数据)。然后前面那个进程终于 fullgc 结束要开始设置缓存了，这时候进缓存的就是过期的数据。
LevelDB 是如何解决的？
LevelDB 将 Redis 缓存和持久层合二为一，一次性帮你搞定缓存和持久层。有了 LevelDB，你的代码可以简化成下面这样
function getUser(String userId) User {
return leveldb.get(userId);
}
function updateUser(String userId, User user) {
leveldb.set(userId, user);
}
LevelDB 具体是什么？
前面我们说道它是一个 NOSQL 存储引擎，它和 Redis 不是一个概念。Redis 是一个完备的数据库，而 LevelDB 它只是一个引擎。如果将数据库必须成一辆高级跑车，那么存储引擎就是它的发动机，是核心是心脏。有了这个发动机，我们再给它包装上一系列的配件和装饰，就可以成为数据库。不过也不要小瞧了配件和装饰，做到极致那也是非常困难，将 LevelDB 包装成一个简单易用的数据库需要加上太多太多精致的配件。LevelDB 和 RocksDB 出来这么多年，能够在它的基础上做出非常一个完备的生产级数据库寥寥无几。
在使用 LevelDB 时，我们还可以将它看成一个 Key/Value 内存数据库。它提供了基础的 Get/Set API，我们在代码里可以通过这个 API 来读写数据。你还可以将它看成一个无限大小的高级 HashMap，我们可以往里面塞入无限条 Key/Value 数据，只要磁盘可以装下。
正是因为它只能算作一个内存数据库，它里面装的数据无法跨进程跨机器共享。在分布式领域，LevelDB 要如何大显身手呢？
如果要考虑数据库的高可用性，我们在上面这个单机数据库的基础上再加上主从复制功能就可以变身成为一个主从结构的分布式 NOSQL 数据库。在主从数据库前面加一层转发代理(负载均衡器如 LVS、F5 等)，就可以实现主从的实时切换。
如果你需要的数据容量特别大以至于单个机器的硬盘都容不下，这时候就需要数据分片机制将整个数据库的数据分散到多台机器上，每台机器只负责一部分数据的读写工作。数据分片的方案非常多，可以像 Codis 那样通过转发代理来分片，也可以像 Redis-Cluster 那样使用客户端转发机制来分片，还可以使用 TiDB 的 Raft 分布式一致性算法来分组管理分片。最简单最易于理解的还是要数 Codis 的转发代理分片。
区别Redis 是一个服务，独立的进程，用户的程序需要与它建立连接才能向它发请求，读写数据。RocksDB 和LevelDB 是一个库，嵌入在用户的程序中，用户程序直接调用接口读写数据。Redis 是一个远程内存数据存储(类似于 memcached)。它是一个服务器。单个 Redis 实例非常高效，但完全不可扩展(就 CPU 而言)。 Redis 集群是可扩展的(就 CPU 而言)。Roc...
kvrocks：基于
RocksDB
并兼容
Redis
协议的 NoSQL
数据库
。磁盘类型的
Redis
为降低存储成本而生，存储成本可以降到
Redis
的 1/3 以上
项目地址：https://ddl.ink/Ann
加速：https://ddl.ink/dl/
标题看起来是比较大了，因为无论
Redis
还是DynamoDB都堪称是各自领域的翘楚，已经非常好了。
RocksDB
：https://github.com/facebook/
rocksdb
/
RocksDB
是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于
levelDB
开发， 提供向后兼容的
levelDB
API。
RocksDB
针对Flash存储进行优化，延迟极小。
RocksDB
使用LSM存储引擎，纯C++编写。
Java
版本RocksJ.
CAP（Consistency，Availabiity，Partitiontolerance)理论告诉我们，一个
分布式
系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。关系型
数据库
通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性，但带来的是写性能的下降。MongoDB等NoSQL
数据库
背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的
数据库
，MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高，这在很多大型站点中是可行的。因为MongoDB是非原子性的，所以如果如果应用需要事务，还是需要选择MySQL等关系
数据库
。NoSQL
数据库
，顾名思义就是打破了传统关系型
数据库
的范式约束。很多N
1. 多线程网络IO
采用epoll的机制，实现一个
Redis
服务端接收多个客户端的并发网络IO请求（避免有时候
Redis
服务端处理速度快，而网络IO传输客户端请求慢，造成
Redis
CPU空闲），网络IO多线程连接，处理请求的还是单线程。
2. 客户端
缓存
Redis
服务端一次读取一定数据，将这些key-value
缓存
在客户端，下次客户端可以直接在自己内存中获取数据（当
Redis
中某些
缓存
在客户端的key-value值改变后会以广播形式通知相应的客户端，使得客户端内的数据
缓存
失效，客户端需要向
Redis
注
Kvrocks 是一个开源的键值
数据库
，基于
rocksdb
，兼容
Redis
协议。 与
Redis
相比，旨在降低内存成本并提高能力。 复制和存储的设计灵感来自rocksplicator和blackwidow 。
Kvrocks 具有以下主要功能：
Redis
协议，用户可以使用
redis
客户端访问kvrocks
命名空间，类似于
redis
db，但每个命名空间使用令牌
复制，异步复制使用像 MySQL 这样的 binlog
高可用，支持
redis
sentinel在master或slave故障时进行failover
感谢设计师@和@范世丽为我们贡献了kvrocks logo。
谁使用 kvrocks
发出请求，让我们知道您正在使用 kvrocks 并将您的徽标添加到自述文件
建造 kvrocks
g++（c++11 需要，版本 >= 4.8）
autoconf autom
新增配置项：
rl:ttl 0 ( 单位：秒，大于0时会强制设置
redis
里key的过期时间，仅对rl系列命令有效)
rl:ttlcheck 0 (当key的ttl在小于此值时被读取到，则过期期间重设置为rl:ttl )
rl系列命令：(同时操作
redis
和
leveldb
系列命令)
=======string数据操作======
rl_get key (从
redis
或
leveldb
取值, 优先顺序：
redis
>
leveldb
)
rl_getset key (返回同rl_get, 当
leveldb
有值，
redis
无值时，会回写到
redis
)
rl_mget k1 k2 k3 (取
redis
和
leveldb
的并集，优先级：
前面学习了一下
rocksdb
，这个db是对
leveldb
的一个改进，是基于
leveldb
1.5的版本上的改进，而且
leveldb
1.5以后也在不断的优化，下面从写入性能对两者进行对比。
比较的
leveldb
的版本是1.18，
rocksdb
的版本是3.10.1.
在比较的时候需要将
leveldb
和
rocksdb
的参数调成一样的，本文的参数为，
memtable 4M，最多2个me...
你好！SQL和
Redis
是两种不同类型的
数据库
。
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型
数据库
的标准语言，它可以用于创建、修改和查询数据。关系型
数据库
使用表格来存储数据，每个表格包含固定数量的列和行，数据在表格中以结构化的方式存储。
Redis
是一种基于内存的键值存储系统，它可以用作
数据库
、
缓存
和消息队列。与传统的关系型
数据库
不同，
Redis
使用键值对来存储数据，并且数据通常存储在内存中，因此具有更高的读写性能。
这两种
数据库
在不同的场景下有不同的用途。SQL
数据库
通常用于需要对数据进行复杂查询和事务处理的应用程序，而
Redis
则更适合需要高速读写和处理大量并发请求的场景，例如
缓存
和实时计数。
希望能对你有所帮助！如果你有更多关于SQL或
Redis
的问题，请随时提问。
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