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1、RocksDB 是什么？
RocksDB 是一个高性能的嵌入式键值数据库引擎，由 Facebook 开发，基于 Google 的 LevelDB 改进而来，专为高吞吐量、低延迟的存储场景设计。
- 是 一个库（library），而不是独立的数据库服务（不像 MySQL）。
- 被广泛用于日志存储、消息队列、区块链、搜索引擎、分布式存储系统等。
- 使用 LSM-tree 结构优化写入，支持压缩、多个列族（column families）、事务等高级功能。
📌 总结一句话：
RocksDB 是一个嵌入式的数据库库，不依赖特定文件系统，数据会存储在你当前系统的 ext4、XFS 或 NTFS 等文件系统上；但要使用它，你需要自己安装并在代码中集成它。
2.、ZenFS 是什么？
🔷 ZenFS 是一个为 ZNS SSD 设计的用户态文件系统，专门服务于 RocksDB。
🌟 它的特点如下：
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 目标设备 | 只支持 ZNS SSD（Zoned Namespace）设备 |
| 部署方式 | 作为 RocksDB 的文件系统插件（通过 Env 接口）使用 |
| 写入模型 | 严格顺序写入，遵循 ZNS 的 zone 规则 |
| 区管理 | 管理 zone 的打开、关闭、reset、回收等操作 |
| 优势 | 减少写放大、提高顺序写入效率、延长 SSD 寿命 |
ZenFS 的唯一目标就是为 RocksDB 管理它的数据文件。不是一个通用文件系统！
✳️ 它只管理以下 RocksDB 文件：
- SST 文件（主要的数据文件）
- WAL 日志文件
- Manifest 文件
- 临时文件 / 压缩中间文件
ZenFS 并不是一个能被操作系统 mount 上的文件系统，比如你不能用 ls /mnt/zenfs 去访问它。它只在 RocksDB 内部“私有使用”。
3、QA1：RocksDB 是一个库，库里自带 ZenFS 吗？
不是，RocksDB 默认不包含 ZenFS。
✳️ 更具体解释如下：
- RocksDB 是一个数据库引擎，它是一个 C++ 编写的开源库。
- 默认情况下，RocksDB 使用的是 操作系统的普通文件系统接口（比如 ext4、XFS、NTFS）。
- ZenFS 是一个额外的用户态文件系统插件，需要 你单独安装和集成 到 RocksDB 中，RocksDB 并不自带。
🔧 如果要使用 ZenFS：
你需要：
- 安装 RocksDB（从源码编译或库）
- 安装 ZenFS（Facebook 开源的插件，也在 GitHub）
- 把 ZenFS 通过
Env接口注册到 RocksDB（比如运行时加参数--env=zenfs）
4、QA2：什么是“嵌入式数据库”？RocksDB 是嵌入到哪里？
🔷 ✅ 不是嵌入到系统，而是嵌入到你的应用程序里！
“嵌入式数据库”指的是：
- 它不像 MySQL、PostgreSQL 那样是一个独立的服务进程（你要先运行它，然后连接）。
- 它是一个 库（library），像其他 C++/Java 库一样，你在你的代码中直接调用它的接口。
- 数据库的生命周期完全由你的应用程序控制，而不是由系统管理
🌰 举个现实例子（工程开发）：
假设你写一个搜索引擎模块：
cpp复制编辑#include <rocksdb/db.h>int main() {rocksdb::DB* db;rocksdb::Options options;options.create_if_missing = true;// 打开一个 RocksDB 数据库（这里路径是 ./mydata）rocksdb::Status s = rocksdb::DB::Open(options, "./mydata", &db);// 插入数据db->Put(rocksdb::WriteOptions(), "key1", "value1");// 查询数据std::string value;db->Get(rocksdb::ReadOptions(), "key1", &value);delete db;return 0;
}
你可以看到，RocksDB 是通过 #include 方式嵌入到程序里使用的。没有启动服务、没有连接数据库，一切都在你自己的程序里运行！
5、QA3： 为什么嵌入式数据库还需要 ZenFS？
默认情况下：
- RocksDB 把数据写到 ext4、XFS 这些标准系统文件。
- 但是这些文件系统不适合顺序写（比如 ZNS SSD 的 Zone Append 要求）。
这时候，ZenFS 就相当于帮 RocksDB 换了一个“文件写入后端”，专门为 ZNS SSD 优化。
6、QA4：现实科研/工程中 RocksDB + ZenFS 是怎么一起用的？
🧪 举个科研例子：你在研究一块新型压缩写 SSD（比如 CCZNS）
- 你写了一个 ZNS SSD 的压缩增强模型（可能在 QEMU 中模拟，或者用 real ZNS SSD）。
- 为了测试实际性能，你选用 RocksDB 作为真实工作负载生成器。
- 你部署 ZenFS 插件，让 RocksDB 可以顺利写入 ZNS SSD。
- 运行
db_bench，分析压缩写对：- 写放大（write amplification）
- 吞吐（throughput）
- 延迟（latency）
- zone 使用率
的影响。
这样你就有一整套上下贯通的实验平台。
✅ 小结：你现在应该清晰看到三层结构
| 层 | 角色 | 现实中是什么 |
|---|---|---|
| 应用层 | 你的系统模块 / benchmark | 调用 RocksDB 接口（嵌入式用法） |
| 存储引擎 | RocksDB | 嵌入到应用中，调用 ZenFS |
| 文件后端 | ZenFS | 为 RocksDB 提供 ZNS SSD 顺序写接口 |
| 硬件 | ZNS SSD / CCZNS SSD | 模拟或真实设备 |
应用层就是你自己写的程序，或者系统中的其他模块，它需要用 RocksDB 来保存和查询数据。
📌 举几个具体的现实例子：
📍 工程场景：
- 搜索引擎子模块：用 RocksDB 存储索引或缓存（比如 Elasticsearch 中可能使用类似 KV 引擎）。
- 区块链节点程序：比特币核心（Bitcoin Core）就用 RocksDB 存储链数据。
- 推荐系统/广告服务：在线系统中用 RocksDB 存储用户画像、点击日志等。
- 嵌入式设备：比如 IoT 网关、边缘计算设备中使用 RocksDB 存储本地配置、历史数据。
你写的这些程序就叫“应用层”。
📍 科研场景：
- 你写一个用来评估 CCZNS 的实验驱动程序：
- 比如一个 workload replay 工具。
- 或者直接用 RocksDB 自带的 benchmark 工具
db_bench。- 甚至你写个 Python → C++ 调用 RocksDB 的测试框架，也属于“应用层”。
这些实验程序，也都是应用层，它们负责调用 RocksDB 接口、触发实际存储行为。
✅ 总结一句：
RocksDB 是一个“写程序时直接用的数据库引擎”，你像用字符串库一样把它放到自己系统中，用来保存和读取数据。而 ZenFS 是它的“专属硬盘写入助手”，让 RocksDB 能在 ZNS SSD 上高效工作。
✅ 科研流程图：
你写的应用层（比如 db_bench）↓
调用 RocksDB 接口（嵌入式库）↓
使用 ZenFS 作为文件系统插件↓
ZenFS 接口调用 CCZNS 模拟器
（这里模拟 CW / DR）↓
底层 ZNS SSD / 模拟器
