rosedb是一个稳定、高性能、快速、内嵌的k-v数据库，支持多种数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet，接口名称风格和Redis类似。rosedb基于简单的bitcask模型，数据文件布局类似LSMTree中的WAL日志，纯Golang实现，易于使用、扩展。

【特色说明】

　　支持丰富的数据结构：字符串、列表、哈希表、集合、有序集合。

　　内嵌使用简单至极，无需任何安装部署。

　　低延迟、高吞吐（具体请见英文 README 的 Benchmark）。

　　不同数据类型的操作可以完全并行。

　　支持客户端命令行操作。

　　支持过期时间。

　　String 数据类型支持前缀和范围扫描。

【实例介绍】

　　一个 rosedb 实例，其实就是系统上的一个文件夹，在这个文件夹中，除了一些配置外，最主要的便是数据文件。一个实例中，只会存在一个活跃的数据文件进行写操作，如果这个文件的大小达到了设置的上限，那么这个文件会被关闭，然后创建一个新的活跃文件。

　　其余的文件，称之为已归档文件，这些文件都是已经被关闭，不能在上面进行写操作，但是可以进行读操作。

　　所以整个数据库实例就是当前活跃文件、已归档文件和其他配置的一个集合：

　　在每一个文件中，写数据的操作只会追加到文件的末尾，这保证了写操作不会进行额外的磁盘寻址。写入的数据是以一个个被称为 Entry 的结构组织起来的，Entry 的主要数据结构如下：

　　因此一个数据文件可以看做是多个 Entry 的集合：

　　所有的写入、删除、更新操作，都会被封装成一个 Entry，追加到数据文件的末尾。一个 key 可能会被多次更新，或者被删除，因此数据文件当中可能存在冗余的 Entry 数据。在这种情况下，我们需要合并数据文件，来清除冗余的 Entry 数据，回收磁盘空间。