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当写下这个题目的时候，很多人会说，哎，又来key-val数据库了，市面上的key-value存储这么多了，为啥还要自己去实现一个？其实最初我也是这样想的，新浪以前不是开发过一个memcachedb么，所有产品线都用就行了呗。后来才弄清楚，原来这个世界上，到目前为止没有像mysql一样的关系数据库垄断key-val数据库是有很多原因的。

先说几个大家熟悉的key-value 解决方案吧，好对比我们的方案。

memcached

memcached不用说了吧，就是传说中的万金油，哪儿痒了点哪里，只要是一个中型网站以上，一般都有memcached的存在。它的好处呢，我觉得太多了，多到没有你不用的理由的地步。在内存这么便宜的年代，memcached 依旧是缓存的最好的解决方案。

但是，它是个cache缓存，也就是不能持久化，当然就不能算作数据库了。但是memcached的作者从来都没有计划把它开发成一个DB，因为cache就是cache嘛，做好这件事情就行了，国外的大神们做的产品，就是专注，不想国内的很多产品经理，一个产品做出来，完全是为了把页面占满。

当然，也有人做了memcached的持久化，这句话有点错，应该是“用memcached的协议，对传入的数据做了持久化”，比如我浪08年开发的memcachedb (更多…)

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2012年，跳过，重来

也许梦

梦醒了，现实终究会到来

梦想很圆满，现实很骨感

第一次听说google的simhash算法[1]时，我感到很神奇。传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。传统hash算法产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义上来说，要设计一个hash算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，还能额外提供不相等的原始内容的差异程度的信息。

因此当我知道google的simhash算法产生的签名，可以用来比较原始内容的相似度时，便很想了解这种神奇的算法的原理。出人意料，这个算法并不深奥，其思想是非常清澈美妙的。 (更多…)