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K/V存储引擎的由来可以追溯到20世纪70年代的Berkley DB，而近年来，随着互联网应用的发展，KV存储引擎因其简单高效、可扩展性和适合缓存应用等特点，在分布式存储领域得到了广泛应用。而使用Rust编写KV存储具有内存安全、高性能、并发安全、跨平台支持和Rust活跃的社区支持等提点，可以提高程序的可靠性、性能和可维护性，尤其适合用于对数据安全性有严格要求的场景。本周我们翻译一篇Reddit上有关用Rust语言编写的一些关键值存储引擎的文章，让大家一窥目前比较热门的KV Store都有哪些～

本文的作者是Bassfaceapollo，原文发布在Reddit下Rust讨论区。原文链接：

https://www.reddit.com/r/rust/comments/zwb4ri/some_keyvalue_storage_engines_in_rust/。

本文中的我，指代作者本人。

正文部分

我发现了一些很酷的项目想与社区分享。其中一些可能已经为你们所知了：

1. Engula - 一个分布式K/V存储。它似乎是这些项目中最积极工作的了，但如果仅从版本（0.4.0）上看，仍然没有为生产工作做好准备。

2. AgateDB - 一个由PingCAP创建的新的存储引擎，试图取代Tikv DB栈的RocksDB。

3. Marble - 一个新的K/V存储，旨在成为Sled的存储引擎。正如u/mwcAlexKorn在下面的评论中指出的，Sled本身可能仍在开发中。

4. PhotonDB - 一个旨在利用现代多核芯片、存储设备、操作系统和编程语言的强大功能的高性能存储引擎。目前虽然在Github上的star不多，但仍然在积极努力着，且看起来很不错。因此我也想分享一下。

5. DustData - Rustbase的一个存储引擎。Rustbase是一个NoSQL K/V数据库。

6. Sanakirja - 由Pijul VCS背后的团队开发，是一个由B-Tree支持的K/V存储。它被Pijul团队使用。与Git不同，Pijul是基于补丁理论的一个新版本的控制系统。Sanakirja的源码仓库在Nest上，并且是目前唯一一个使用Pijul的代码库。 (credit: u/Kerollmops) 另外，Pijul和Sanakirja的作者Pierre-Étienne Meunier（u/pmeunier）也在这个话题中。你可以阅读他的评论以了解更多的观点。

7. Persy - Persy是一个用Rust编写的事务性存储引擎。(credit: u/Kerollmops)

8. ReDB - 一个简单的、可移植的、高性能的、ACID的、嵌入式的K/V存储，其灵感源自于 LMDB。(来源：u/Kerollmops）

9. Xline - 一个用于元数据管理的分布式K/V存储，提供与etcd兼容的API和k8s的兼容性。(credit: u/withywhy)

10. Locutus - 一个分布式的、去中心化的K/V存储，其中的键是决定该键下什么值有效的加密合约。该存储是可观察的，允许建立在Locutus上的应用程序监听值的变化并立即得到通知。加密合约是在webassembly中指定的。这种K/V存储是分散的、可扩展的和不可信任的中心化服务的替代方案的基础，包括电子邮件、即时通讯和社交网络，其中许多都依赖于封闭的专有协议。(credit: u/sanity)

11. PickleDB-rs - PickleDB（基于 Python 实现） 的一个 Rust 实现版本。

结束语

显而易见，很多项目（甚至是Rust项目）倾向于使用类似于RocksDB的东西来实现K/V。这不禁让我想到了PingCAP的Tikv和Stalwart实验室的JMAP服务器。

话虽如此，我还是喜欢看到用Rust编写这种东西的大胆尝试。讲一点题外话就是，我仍然忍不住惊讶，除了ToyDB之外，还没有人尝试在Rust中创建一个用于OLTP负载的关系型数据库。

免责声明

我本人与这些项目中的任何一个都没有关系。我只是在分享他们，因为我发现它们很有趣。

关于我们

达坦科技（DatenLord）推出的开源分布式KV存储Xline，针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。

GitHub链接：Https://github.com/datenlord/Xline

达坦科技（DatenLord）专注下一代云计算——“天空计算”的基础设施技术，致力于拓宽云计算的边界。达坦科技打造的新一代开源跨云存储平台DatenLord，通过软硬件深度融合的方式打通云云壁垒，实现无限制跨云存储、跨云联通，建立海量异地、异构数据的统一存储访问机制，为云上应用提供高性能安全存储支持。以满足不同行业客户对海量数据跨云、跨数据中心高性能访问的需求。

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