个人博客KV 存储，即键值数据存储，是一种基于键值对的存储方式，它将数据存储为一个由键和值组成的二元组，其中键（key）是一个唯一的标识符，值（value）是与这个 key 相关联的数据，KV 存储的应用场景很多，比如用作数据库的缓存层、分布式系统中元数据的存储、分布式锁等，当然一些数据库的底层也会有存储的模块，例如 Postgres 或者 MySQL。KV 存储，即键值数据存储，是一种基于键值对的存储方式，它将数据存储为一个由键和值组成的二元组，其中键（key）是一个唯一的标识符，值（value）是与这个 key 相关联的数据，KV 存储的应用场景很多，比如用作数据库的缓存层、分布式系统中元数据的存储、分布式锁等，当然一些数据库的底层也会有存储的模块，例如 Postgres 或者 MySQL。
对大多数开发者来说，最熟悉的 KV 存储产品应该是 Redis 了，但我们这里说的 KV 存储和 Redis 不太一样，因为 Redis 是一种基于内存的 KV 数据库，虽然它也有一些持久化的策略例如 AOF 和 RDB，但从本质上来说它还是面向内存进行设计的，数据的持久性并不能完全得到保证。
当然，最关键的是 Redis 的数据量受限于内存，而基于磁盘的 KV 存储，可以处理远超内存容量的数据，并且在性能上依然可以很强悍，这就是为什么 KV 存储价值巨大，也非常的受欢迎。
一般来说 KV 数据库的数据组织存储模型大致分为了两种，一个是 B+ 树，一个是 LSM 树，基于 B+ 树的项目比较著名的有 BoltDB，而充分利用顺序 IO、写性能更优的 LSM Tree 存储模型在近些年更加的受欢迎，其中最具有代表性的项目有 LevelDB、RocksDB。
LevelDB 应该是最早实践 LSM 存储模型的存储项目了，由 Google 的传奇大神 Jeff Dean 开发，后来 Facebook 基于 LevelDB，对其进行了一系列的优化，总体还是保留了 LevelDB 的存储模型，只是增加了更多的特性，例如支持更完善的事务处理、并发 compaction、高级压缩算法等，并且拥有更高的性能，在处理较大数据量时表现优异。
所以越来越多的产品采用 RocksDB 作为它们的存储引擎，例如 MyRocks 使用 RocksDB 给 MySQL 作为存储引擎，意在取代 InnoDB，CockroachDB 也使用 rocksdb 作为它的存储引擎，也有很多基于 RocksDB 构建分布式 KV 的项目，例如 PingCAP 的 TiKV。
KV 存储从设计上来说是数据库的各个组件当中比较简单的，从这里入手，可以显著的降低入门数据库内核开发的门槛，提升我们的学习热情。并且可以让我们对数据库的基础设计有一些了解，例如如何在磁盘上组织数据，如何拥有更加高效的读写性能，这些都是数据库中比较核心的一些设计要点。
