这样一种场景：实时数据流希望把所有数据都存下来，总数据量未知可能有几G，也可能有几十上百G；C++中有没有好用的方便读写mmap库能动态扩展（如多个文件每个文件固定大小），找了一圈好像没有。
    就是一个进程通过这个mmap库实时存储未知大小的数据， 另一个进程（也可能多个进程）通过mmap实时读取这个数据。
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FROM 111.199.185.*

是的，低延时
【 在 ziqin 的大作中提到: 】
: 用数据库不香么？有延时要求？
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FROM 111.199.185.*

之前版上有人提到过一个和汽车自动驾驶有关的开源库，有共享内存封装，但我忘了名字了
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FROM 114.254.115.*

他要跨进程共享，共享内存大小还要可扩张，甚至还很大，得需要memory mapped file

用boost::IPC自己轮一个类似跨multiple memory mapped filed的dequeue就是了，就是数据结构麻烦一些

sqlite的内存数据库模式好像是不能跨进程的。create sqlite connection的时候没法指定在private memory 还是在 shared memory


【 在 foliver 的大作中提到: 】
: 随便一个得内存数据库就可以了。
: 就算sqlite的内存模式都行
:
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修改:ziqin FROM 115.193.176.*
FROM 115.193.176.*

我最近也碰到类似的应用场景。选的是 lmdb. 它是基于 mmap 的 kv 数据库。

我弄的 qtng 提供了一个类似于 std::map<> 的包装。

//github/hgoldfish/qtnetworkng/blob/master/include/lmdb.h#L107

    auto lmdb = Lmdb::Builder(dbPath).create();
    auto trans = lmdb->toWrite();
    auto db = trans->db("test");
    db.insert(...);
    db.remove(...);
    db.value(...);
    for (db::iterator itor = db.begin(); itor != db.end(); ++itor) {
        cout << itor.key() << itor.value() << endl;
    }

跟操作内存中的 map<> 没太大区别。有两种配置 writeMap(true) 和 writeMap(false) 前者所有写入直接写到 mmap 内存里面，但映射文件会被固定到某个大小。而后者先写到内存，等 sync() 的时候才合并到 mmap 内存里面，所以映射文件不会特别大。前者还可以配置 noSync(true)，此时，写入到 mmap 内存后，会在后台慢慢刷到磁盘。这个写速度暴快。

但注意，lmdb 只允许串行写入，不能多线程写同一个事务。它适用于读特别多，但是写较少的场景。

【 在 cat201702 的大作中提到: 】
:     这样一种场景：实时数据流希望把所有数据都存下来，总数据量未知可能有几G，也可能有几十上百G；C++中有没有好用的方便读写mmap库能动态扩展（如多个文件每个文件固定大小），找了一圈好像没有。
:     就是一个进程通过这个mmap库实时存储未知大小的数据， 另一个进程（也可能多个进程）通过mmap实时读取这个数据。
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修改:hgoldfish FROM 117.28.128.*
FROM 117.28.128.*