【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的出現(xiàn)，基于并行磁盤(pán)的存儲(chǔ)系統(tǒng)變得越來(lái)越重要，，并被廣泛應(yīng)用于各種場(chǎng)合。然而，磁盤(pán)性能的提高遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于處理器等電子設(shè)備，這使得存儲(chǔ)系統(tǒng)仍舊是整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能瓶頸。預(yù)取(Prefetching)以及緩存(Caching)是能夠提高存儲(chǔ)系統(tǒng)性能的兩種非常有效的技術(shù)。但是，傳統(tǒng)的預(yù)取以及緩存大多針對(duì)單個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備而設(shè)計(jì)，它們很難適應(yīng)并行磁盤(pán)系統(tǒng)。并行磁盤(pán)系統(tǒng)無(wú)論是在結(jié)構(gòu)上還是訪問(wèn)特點(diǎn)上都為預(yù)取以及緩存技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。因此，根據(jù)并行磁盤(pán)系統(tǒng)的特點(diǎn)改進(jìn)預(yù)取以及緩存技術(shù)使之適應(yīng)并有效地提高并行存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能非常有意義。 順序訪問(wèn)是磁盤(pán)訪問(wèn)中最為重要的一種訪問(wèn)模式，因?yàn)閷?duì)磁盤(pán)（包括RAID中的磁盤(pán)）來(lái)說(shuō)，順序訪問(wèn)與隨機(jī)訪問(wèn)之間的性能差距最大可有一個(gè)數(shù)量級(jí)以上的差別。正因?yàn)轫樞蛟L問(wèn)可帶來(lái)性能提高，因此無(wú)論是在工業(yè)界還是在學(xué)術(shù)界都有大量的技術(shù)致力于挖掘或者改善存儲(chǔ)系統(tǒng)中的順序訪問(wèn)。這些技術(shù)面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)在于：如何獲取順序訪問(wèn)流的長(zhǎng)度信息，只有對(duì)長(zhǎng)度信息具有一定程度的了解，相關(guān)技術(shù)才能真正發(fā)揮出其功用。針對(duì)這種情況，提出一種加權(quán)圖模型挖掘和預(yù)測(cè)順序流長(zhǎng)度信息。該模型不僅能準(zhǔn)確捕獲不規(guī)則的長(zhǎng)度信息變化，也能根據(jù)不同負(fù)載類型的特點(diǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)整以適應(yīng)盡可能多的應(yīng)用環(huán)境。 并行磁盤(pán)系統(tǒng)因?yàn)槠浔旧淼奶攸c(diǎn)往往用作數(shù)據(jù)中心的最底層存儲(chǔ)設(shè)備，因此其配置的緩存一般都屬于第二層緩存。第二層緩存的一個(gè)最主要特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)訪問(wèn)具有很弱的時(shí)間局部性，這是因?yàn)榈竭_(dá)第二層緩存的訪問(wèn)，都是來(lái)自于第一層緩存的缺失（Miss）。更為嚴(yán)重的是，隨著存儲(chǔ)系統(tǒng)緩存與主機(jī)緩存的配置越來(lái)越接近，第二層緩存中數(shù)據(jù)的重用距離（Reuse Distance）與數(shù)據(jù)被保存在緩存中的生命周期越來(lái)越接近。在這種情況下，任何提前減少第二層緩存數(shù)據(jù)生命周期的動(dòng)作（如預(yù)�。┒伎赡茏罱K導(dǎo)致數(shù)據(jù)失去在緩存中被再次訪問(wèn)的機(jī)會(huì)。然而，這個(gè)問(wèn)題在傳統(tǒng)的預(yù)取算法中沒(méi)有得到重視。針對(duì)第二層緩存的這些問(wèn)題，提出一種自適應(yīng)順序預(yù)取算法ASEP，在決定預(yù)取深度的時(shí)候該算法不僅僅考慮磁盤(pán)順序性的挖掘，還考慮到對(duì)第二層緩存中數(shù)據(jù)造成的影響，這些影響既包括因預(yù)取操作被替換出內(nèi)存的數(shù)據(jù)，還包括因?yàn)樯芷诒粶p少而失去再次被訪問(wèn)機(jī)會(huì)的數(shù)據(jù)。為此，ASEP還提出了一種模型用于評(píng)估預(yù)取數(shù)據(jù)對(duì)第二層緩存的影響。該算法大大提高了第二層緩存的訪問(wèn)命中率，改善了順序預(yù)取在底層存儲(chǔ)設(shè)備中的效率。 在高度并行化的并行磁盤(pán)系統(tǒng)中，就預(yù)取技術(shù)來(lái)說(shuō)，其預(yù)取請(qǐng)求的磁盤(pán)獨(dú)立性要比并行性更加重要，前者可以大大降低預(yù)取請(qǐng)求的成本�？紤]到傳統(tǒng)預(yù)取算法在應(yīng)用到并行存儲(chǔ)系統(tǒng)中的局限性（數(shù)據(jù)條帶分布導(dǎo)致順序性缺失），提出了一種針對(duì)并行磁盤(pán)系統(tǒng)的基于訪問(wèn)局部性的條帶化預(yù)取算法LSP。條帶化預(yù)取(StripPrefetching)是一種數(shù)據(jù)讀取代價(jià)非常少的預(yù)取算法，一旦磁盤(pán)條帶(Strip)上的某個(gè)數(shù)據(jù)塊被命中，那么整個(gè)磁盤(pán)條帶將會(huì)跟隨此數(shù)據(jù)塊一起被預(yù)取到緩存中，從而節(jié)省了預(yù)取請(qǐng)求中磁頭定位尋道時(shí)間。更重要的是LSP將用戶的訪問(wèn)特征融合到條帶化預(yù)取之中，它首先根據(jù)用戶的訪問(wèn)挖掘出磁盤(pán)上的預(yù)取區(qū)域，并限定只有位于這些預(yù)取區(qū)域的磁盤(pán)條帶才會(huì)被預(yù)取。由于預(yù)取區(qū)域在數(shù)據(jù)分布上的空間局部性，此算法可以有效地改善緩存利用率，并提高磁盤(pán)帶寬的使用效率避免帶寬的浪費(fèi)。 傳統(tǒng)緩存管理算法往往以最小化緩存失效（Cache Miss）的數(shù)量作為設(shè)計(jì)目標(biāo)。實(shí)際上，這樣的設(shè)計(jì)目標(biāo)可能導(dǎo)致錯(cuò)誤。一方面，可磁盤(pán)并行讀取數(shù)據(jù)的緩存失效其成本要遠(yuǎn)小于只能序列化讀取的緩存失效，同樣可順序讀取的緩存失效也遠(yuǎn)小于隨機(jī)緩存失效的成本。針對(duì)并行磁盤(pán)的這些特點(diǎn)，提出一種能夠同時(shí)考慮并行性和空間局部性的緩存管理算法PCAR。通過(guò)均勻地替換出各個(gè)磁盤(pán)的數(shù)據(jù)，并優(yōu)先替換出包含最多數(shù)據(jù)塊的條帶，從而能夠有效地利用磁盤(pán)之間的并行性以及磁盤(pán)內(nèi)的空間局部性。結(jié)果表明經(jīng)此替換算法的緩存過(guò)濾后傳遞給磁盤(pán)以及其它組件的訪問(wèn)流得到了重組和優(yōu)化，從而使得訪問(wèn)流更具并行性和空間局部性，這提高了并行存儲(chǔ)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和吞吐率。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP333.35

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2375386