Kim Chow Blog

1. 前言
2. 参考资料链接
3. 使用介绍
3.1. 基本概念
3.2. Tokyo Cabinet 简介
3.3. 性能介绍
3.4. tokyotyrant和Memcached的优势比较
3.4.1. 故障转移
3.4.2. 日志文件体积小
3.4.3. 超大数据量下表现出色
3.5. 安装
3.5.1. 编译安装tokyocabinet数据库
3.5.2. 编译安装tokyotyrant
3.6. tokyotyrant的配置
3.6.1. 创建tokyotyrant数据文件存放目录
3.6.2. 启动tokyotyrant的主进程（ttserver）
3.6.3. 停止tokyotyrant（ttserver）
3.7. 调用
4. 程序架构
4.1. 流程介绍
4.1.1. 多线程
4.1.2. TokyoTyrant vs. Memcached
4.1.3. 启动流程
4.1.4. 请求处理
4.1.5. 数据结构
5. 数据库存储基础
5.1. tokyocabinet的源代码结构
5.2. tokyotyrant的存储类型
5.3. tokyotyrant的缓存
5.4. 异步
5.5. 索引
5.6. 数据的Hash
5.6.1. 冷存储
5.6.1.1. 一级hash索引：bidx
5.6.1.2. 二级hash索引：hash
5.6.1.3. key值对比
5.6.1.4. 存储时的主要逻辑
5.6.1.5. 数据文件结构
5.6.1.6. 内存映射的一级索引
5.6.1.7. bnum参数
5.6.1.8. 预告
6. 线程和事件
6.1. 工作线程
6.1.1. 什么是工作线程组
6.1.2. 从这里开始
6.1.3. ttservdeqtasks的工作过程
6.1.3.1. **存取请求**
6.1.3.2. 线程处理请求
7. MemcacheDB,Tokyo Tyrant和Redis 性能对比测试
7.1. 测试环境
7.1.1. 软件环境
7.1.2. 配置
7.1.3. 测试客户端
7.2. 小数据量测试结果
7.3. 大数据量测试结果
7.4. Some notes about the test
8. Tokyo Tyrant 的问题和Bug
8.1. Bug report
8.2. tokyotyrant大规模出错的问题
8.3. Bugs
9. 延伸阅读:key-value-pair database的比较
9.1. 满足极高读写性能需求的Kye-Value数据库：Redis，Tokyo Cabinet， Flare
9.1.1. Redis
9.1.2. Tokyo Cabinet和Tokoy Tyrant
9.1.3. Flare
9.2. 满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库：MongoDB，CouchDB
9.2.1. MongoDB
9.2.2. CouchDB
9.3. 满足高可扩展性和可用性的面向分布式计算的数据库：Cassandra，Voldemort
9.3.1. Cassandra
9.3.2. Voldemort
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