feat: move tcp to 计算机网络

LEVLEDB/compaction.md

@@ -22,6 +22,24 @@
 
 
 
+
+
+- 如果有比较大的写buffer，没有必要做太多的0层压缩
+- 如果写buffer比较小，由于我们每次read的时候都要读取level0层的全部文件，所以我们不要太多的文件。
+
+```go
+// We treat level-0 specially by bounding the number of files
+		// instead of number of bytes for two reasons:
+		//
+		// (1) With larger write-buffer sizes, it is nice not to do too
+		// many level-0 compaction.
+		//
+		// (2) The files in level-0 are merged on every read and
+		// therefore we wish to avoid too many files when the individual
+		// file size is small (perhaps because of a small write-buffer
+		// setting, or very high compression ratios, or lots of
+		// overwrites/deletions).
+```
 - minor compaction是一个时效性要求非常高的过程，要求其在尽可能短的时间内完成，否则就会堵塞正常的写入操作，因此**minor compaction的优先级高于major compaction**
 
 
@@ -34,6 +52,14 @@
 - 0层文件比较多时，写入减慢
 - 0层文件太多时，写入暂停，直到major compaction完成
 
+
+### 直接移动（很重要）
+
+- source层的文件个数只有一个；
+- source层文件与source+1层文件没有重叠；
+- source层文件与source+2层的文件重叠部分不超过10个文件；
+-  注：条件三主要是(避免mv到level + 1后，导致level + 1 与 level + 2层compact压力过大)
+
 #### 错峰合并
 
 如果同时好几层需要合并，那么开销很大。
@@ -60,4 +86,8 @@
 
 ## 用户行为
 
-由于leveldb内部进行compaction时有trivial move优化，且根据内部的文件格式组织，用户在使用leveldb时，可以尽量将大批量需要写入的数据进行预排序，利用空间局部性，尽量减少多路合并的IO开销。
+由于leveldb内部进行compaction时有trivial move优化，且根据内部的文件格式组织，用户在使用leveldb时，可以尽量将大批量需要写入的数据进行预排序，利用空间局部性，尽量减少多路合并的IO开销。
+
+
+
+除了level 0以外，任何一个level的文件内部是有序的，文件之间也是有序的。但是level（n）和level（n＋1）中的两个文件的key可能存在交叉。正是因为这种交叉，查找某个key值的时候，level（n） 的查找无功而返，而不得不去level(n＋1)查找。如果查找了多次，某个文件不得不查找，却总也找不到，总是去高一级的level，才能找到。这说明该层级的文件和上一级的文件，key的范围重叠的很严重，这是不合理的，会导致效率的下降。因此，需要对该level 发起一次major compaction，减少 level 和level ＋ 1的重叠情况。

LEVLEDB/leveldb log.md

@@ -100,6 +100,8 @@ batch为key， 而memedb为sequence number。
 
 
 
+（和internalkey不同的是没有key和value的大小。以及对应的type）
+
 - 其中internal key len不仅包括key的大小，还是internal key的大小（每条数据项额外8个字节）
 
 ```