grafana展示toplingdb运行指标-手动配置-基础
准备内容
自己使用 toplingdb 的可运行程序； 当前示例是使用 db_bench 完成。
安装 prometheus
安装 grafana
基本了解配置文件格式toplingdb 直接内置和展示运行情况接口，通过一个配置文件设置，这里不展开介绍。
测试环境说明
使用 docker 测试
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Using-ToplingDB-By-Example
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rockside
从 0 开始使用 ToplingDB部署安装 ToplingDB
服务器环境
操作系统： CentOS Linux release 8.4.2105
g++版本： g++ (GCC) 8.4.1 20200928 (Red Hat 8.4.1-1)
安装相关依赖
ToplingDB 基于
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grafana展示toplingdb运行指标-手动配置
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rockside
请先阅读 grafana 展示 toplingdb 运行指标 基础；需要了解 grafana dashboard设置基本操作。
“grafana展示toplingdb运行指标-基础”介绍了 grafana 展示 toplingdb 指标的基本设置内容。本节介绍 grafana 的 dashboard
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ToplingCSPPMemTab
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rockside
配置方式cspp-memtable 在 SidePlugin 中配置，类名是 cspp，配置参数：参数名 | 类型 |默认值| 说明————–|——|——|——mem_cap |uint64|2G |cspp 需要预分配足够的单块内存地址空间，这些内存可以只是保留地
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Distributed-Compaction
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rockside
分布式 Compact在 ToplingDB 中，dcompact(Distributed Compaction) 在形式上是作为一个 SidePlugin 实现的，也就是说，要使用分布式 Compact，用户代码不需要任何修改，只需要改 json/yaml 配置文件。
在分布式 Compact 的
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Variadic-Preproc
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rockside
1. 引言
C 语言有变参函数，例如 printf
C++11 引入了变参模板 (variadic template)
相应的，在 C 预处理器中，其实也很早就支持“变参宏”了，例如：
12#define MY_LOG(level, fmt, ...) \ if (level > g_le
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CompactionFilterFactory-As-SidePlugin
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rockside
背景在稍微复杂点的 RocksDB 应用中，都少不了使用 CompactionFilter，虽然可以直接在 Options 中设置 CompactionFilter 对象，但我们还是更多地使用 CompactionFilterFactory，因为 CompactionFilter 经常是有状态的，而
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GetRandomInteranlKeysAppend
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在文档 Level 1 Sub Compaction 中，我们知道，L0 + L1 -> L1 compact 会启用 subcompact，而 subcompact 又是怎么划分的呢？
在 RocksDB 中，划分 subcompact 是通过取每个 input SST 文件的最大最小 ke
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ToplingFastTable
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rockside
简介ToplingFastTable 使用 CSPPTrie 存储索引和数据，不执行任何压缩，目的是提供最高的读写性能，主要将它通过 DispatchTable 配置在 LSM 的较上层，相应的 Flush/Compact 在 DB 结点上执行。
配置12345ToplingZipTable 是通过
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