pudge встраиваемая база данных в 500 строк на golang +30


pudge — встраиваемая key/value база данных, написанная на стандартной библиотеке Go.

image

Остановлюсь на принципиальных отличиях от существующих решений.

Stateless

pudge.Set("../test/test", "Hello", "World")

Пудж автоматически создаст базу данных test, включая вложенные директории, либо откроет. Нет необходимости хранить состояние таблицы и можно безопасно сохранять значения в многопоточных приложениях. Пудж потокобезопасен.

Typefree

В пудж можно записывать байты, строки, числа или структуры. Не беспокоясь о конвертации данных в их бинарное представление.

	type Point struct {
		X int
		Y int
	}
	for i := 100; i >= 0; i-- {
		p := &Point{X: i, Y: i}
		db.Set(i, p)
	}
	var point Point
	db.Get(8, &point)
	log.Println(point)

QuerySystem

Пудж предоставляет возможность извлекать ключи в определенном порядке, включая выборку с указанием лимита, отступом, сортировки и выборку по префиксу.

   keys, _ := db.Keys(7, 2, 0, true)

Приведенный выше код, является аналогом SQL запроса:

select keys from db where key>7 order by keys asc limit 2 offset 0

Следует учесть, что сортировка ключей — «ленивая». С другой стороны ключи хранятся в памяти и выполняется она довольно быстро.

Parallelism

Пудж, как и большинство современных баз данных использует модель неблокирующего чтения, однако запись в файл блокирует все операции. Но Вы можете создавать/открывать файлы «на лету», минимизируя количество блокировок. В пудже нет ошибки «database already opened». Пример использования в http роутере:

func write(c *gin.Context) {
	var err error
	group := c.Param("group")
	counter := c.Param("counter")
	db, err := pudge.Open(group, cfg)
	if err != nil {
		renderError(c, err)
		return
	}
	_, err = db.Counter(counter, 1)
	if err != nil {
		renderError(c, err)
		return
	}
	c.String(http.StatusOK, "%s", "ok")
}

Engines

Несмотря на небольшой размер, пудж поддерживает два режима хранения данных. В памяти и на диске. По умолчанию пудж хранит данные (значения) только на диске. Но при желании можно включить режим хранения данных в памяти. В этом случае сбрасываться на диск они будут по запросу, либо при закрытии базы.

Status

Пудж используется как в домашних проектах, так и в продакшен, на графике ниже — количество запросов к http серверу на базе пудж, и количество запросов дольше 20 ms



В данном случае пудж включен в режиме полной синхронизации, и, в момент fsync — случаются значительные (более 20 ms) задержки. Но к счастью, их не так много в процентном соотношении.

На странице проекта можно найти больше ссылок с примерами интеграции пуджа в различные проекты.

Speed

В репозитории с benchmark'ами можно сравнить пудж с другими базами данных:

Test 1


Number of keys: 1000000
Minimum key size: 16, maximum key size: 64
Minimum value size: 128, maximum value size: 512
Concurrency: 2
pogreb
goleveldb
bolt
badgerdb
pudge
slowpoke
pudge(mem)
1M (Put+Get), seconds
187
38
126
34
23
23
2
1M Put, ops/sec
5336
34743
8054
33539
47298
46789
439581
1M Get, ops/sec
1782423
98406
499871
220597
499172
445783
1652069
FileSize,Mb
568
357
552
487
358
358
358

Пудж очень хорошо сбалансирован по соотношению между скоростью записи и скоростью чтения. Те он не является узкоспециализированной базой данных оптимизированной для чтения или записи. При высокой скорости чтения — сохраняется довольно высокая скорость записи. Которая впрочем может быть еще увеличена за счет распараллеливания записи в разные файлы (как это сделано в LSM Tree движках).

Ссылки на бд, использованные в тесте:

  • pogreb Embedded key-value store for read-heavy workloads written in Go
  • goleveldb LevelDB key/value database in Go.
  • bolt An embedded key/value database for Go.
  • badgerdb Fast key-value DB in Go
  • slowpoke Low-level key/value store in pure Go (based on pudge)
  • pudge Fast and simple key/value store written using Go's standard library

Просили сравнить с memcache и redis, но так как львиная доля времени тратится на сетевые интерфейсы при взаимодействии с данными бд, это не совсем честно. Хотя с другой стороны пудж выигрывает за счет многопоточности, даже несмотря на то, что пишет данные на диск.

Дальнейшее развитие

  • Транзакции. Было бы удобно объединять запросы на запись в пул, с автоматическим откатом в случае ошибки.
  • Возможность ограничения времени жизни ключа (как TTL в memcache/cassandra etc)
  • Отсутствие сервера. Удобно встраивать пудж в существующие микросервисы, но скорее всего появится отдельный сервер. В рамках отдельного проекта.
  • Мобильная версия. Для использования на Android, iOS и в виде плагина для Flutter.




К сожалению, не доступен сервер mySQL