【摘要】：傳統(tǒng)的緩存策略主要基于內(nèi)存緩存，采用讀寫(xiě)速度作為最終目標(biāo)，隨著固態(tài)硬盤(pán)SSD的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的緩存設(shè)計(jì)思路不再適用，由于固態(tài)硬盤(pán)存儲(chǔ)介質(zhì)Flash的讀寫(xiě)特性以及擦寫(xiě)次數(shù)限制，如果將傳統(tǒng)的緩存設(shè)計(jì)方案直接應(yīng)用于SSD中，不僅不會(huì)取得理想的效果，還會(huì)造成固態(tài)硬盤(pán)壽命的快速耗盡。如果能夠在設(shè)計(jì)緩存策略的同時(shí)盡可能考慮到固態(tài)硬盤(pán)的特性，就可以在不影響其使用壽命的前提下發(fā)揮固態(tài)硬盤(pán)的最大作用。 基于SSD的自適應(yīng)開(kāi)銷(xiāo)敏感型緩存策略充分考慮到了固態(tài)硬盤(pán)本身的特性，結(jié)合傳統(tǒng)緩存策略的設(shè)計(jì)思路，最大化發(fā)揮了固態(tài)硬盤(pán)的作用。其核心機(jī)制為內(nèi)存緩存基于訪問(wèn)模式的動(dòng)態(tài)調(diào)整能力以及高效的熱數(shù)據(jù)選取算法，考慮到磁盤(pán)的讀寫(xiě)性能以及SSD的讀寫(xiě)性能差異，將內(nèi)存緩存區(qū)分為讀區(qū)和寫(xiě)區(qū)，通過(guò)對(duì)當(dāng)前訪問(wèn)模式的分析，動(dòng)態(tài)的調(diào)整讀寫(xiě)區(qū)大小以適應(yīng)當(dāng)前的使用場(chǎng)景，在選取熱數(shù)據(jù)的過(guò)程中，在不增加空間復(fù)雜度的情況下，使熱數(shù)據(jù)選取的時(shí)間復(fù)雜度降為最低。在熱數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中，考慮到數(shù)據(jù)遷移對(duì)系統(tǒng)服務(wù)的影響，并不單獨(dú)進(jìn)行遷移，而是將熱數(shù)據(jù)遷移分散到各個(gè)讀寫(xiě)請(qǐng)求處理完成之后進(jìn)行，避免了熱數(shù)據(jù)選取和數(shù)據(jù)遷移帶來(lái)的性能影響。 對(duì)基于SSD的自適應(yīng)開(kāi)銷(xiāo)敏感型緩存策略進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，基于SSD的自適應(yīng)開(kāi)銷(xiāo)敏感型緩存策略能夠根據(jù)當(dāng)前的訪問(wèn)模式作出動(dòng)態(tài)調(diào)整，降低系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間。同時(shí)，對(duì)隨機(jī)情況下系統(tǒng)的讀寫(xiě)性能進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，基于SSD的緩存策略讀寫(xiě)性能均有很大提升，其中讀性能的提升更加明顯。此外，在SSD的寫(xiě)次數(shù)上，在相同的系統(tǒng)中采用基于SSD的自適應(yīng)開(kāi)銷(xiāo)敏感型緩存策略明顯低于傳統(tǒng)緩存策略，，有效延長(zhǎng)了SSD的使用壽命。
【圖文】：

本文設(shè)計(jì)的基于 SSD 的 ACA 緩存策略基于 flashcache 混合存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。flashcache 是 facebook 技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的新開(kāi)源項(xiàng)目，主要目的是用 SSD 硬盤(pán)來(lái)緩存數(shù)據(jù)以加速 MySql 的一個(gè)內(nèi)核模塊。最初主要用于數(shù)據(jù)庫(kù)加速，但同時(shí)它也被作為通用的緩存策略而設(shè)計(jì)，能夠用于任何搭建在塊設(shè)備上的應(yīng)用程序。工作原理：基于 Device Mapper 機(jī)制，將快速的 SSD 固態(tài)硬盤(pán)和普通的硬盤(pán)映射成一個(gè)帶緩存的邏輯塊設(shè)備，作為用戶(hù)操作的接口。用戶(hù)直接對(duì)這個(gè)邏輯設(shè)備執(zhí)行讀寫(xiě)操作，而不是對(duì)底層的 SSD 或者普通磁盤(pán)進(jìn)行操作。如果對(duì)底層的這些塊設(shè)備操作，那么會(huì)失去作為一個(gè)整體提供的緩存功能。mapped device 通過(guò)映射表和三個(gè) target device 建立了映射關(guān)系，而 target device可能是單獨(dú)的存儲(chǔ)設(shè)備，也可能是通過(guò) mapped device 演化過(guò)來(lái)，通過(guò)映射表和下一層的 target device 建立映射關(guān)系，如圖 3.1 所示。

圖 4.2 隨機(jī)情況下的讀寫(xiě)速度對(duì)比從圖 4.2 可以看出，在隨機(jī)讀情況下，從塊大小為 128KB 開(kāi)始，ACA 緩存策略的性能優(yōu)勢(shì)開(kāi)始體現(xiàn)，雖然在塊大小為 2M 的時(shí)候，速度出現(xiàn)波動(dòng)，小于 flashcacheLRU 算法，但是整體的曲線走勢(shì)還是優(yōu)于 flashcache lru。在隨機(jī)寫(xiě)情況下，在塊大小為 32KB 時(shí)，ACA 緩存策略的寫(xiě)速度開(kāi)始超過(guò) LRU 算法，并且總體走勢(shì)一直處于Flashcahe lru 算法之上。本文設(shè)計(jì)的緩存策略，由于在實(shí)現(xiàn)時(shí)大部分情況下 SSD 只是作為讀緩存使用，只是在熱點(diǎn)數(shù)據(jù)更新時(shí)才會(huì)對(duì) SSD 進(jìn)行寫(xiě)操作，因此相比與 flashcache，其寫(xiě)次數(shù)大大降低，有效延長(zhǎng)了 SSD 的使用壽命。4.3 本章小結(jié)本章對(duì)基于 SSD 的自適應(yīng)開(kāi)銷(xiāo)敏感型緩存策略進(jìn)行了測(cè)試，主要測(cè)試其讀寫(xiě)性能并與 flashcache 混合系統(tǒng)系統(tǒng)自帶的 LRU 緩存算法進(jìn)行了對(duì)比。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2539654