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基于非易失存儲器的鍵值存儲引擎

發(fā)布時間:2024-04-19 04:31
  鍵值存儲引擎(key-value storage engine)在網(wǎng)絡(luò)索引、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和云存儲等現(xiàn)代數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用中發(fā)揮著越來越重要的作用,然而內(nèi)部存儲器和外部存儲器的固有缺陷成為制約鍵值存儲引擎的瓶頸。隨著存儲器技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了一類新型存儲器——非易失存儲器(non-volatile memory,簡稱NVM),非易失存儲器既有內(nèi)部存儲器按字節(jié)尋址和低延遲的優(yōu)點,又有外部存儲器非易失和容量大的優(yōu)點。研究基于NVM的鍵值存儲引擎關(guān)鍵技術(shù)有望解決現(xiàn)有的鍵值存儲引擎所面臨的瓶頸問題。本文首先通過源碼分析了基于外存的鍵值存儲引擎Level DB的系統(tǒng)框架及運行機制,然后通過實驗分析了Level DB的讀延遲和寫放大(write amplification),根據(jù)實驗結(jié)果得出重要結(jié)論:一方面,SST文件引發(fā)的數(shù)據(jù)反序列化開銷和順序?qū)哟嗡饕木S護開銷在讀延遲中占比很高;另一方面,文件分層的鍵值數(shù)據(jù)合并策略引發(fā)了很高的寫放大,不僅降低了數(shù)據(jù)寫入性能而且大幅縮短了NVM的使用壽命。根據(jù)此結(jié)論,本文從算法和工程上對Level DB進行了重新設(shè)計,實現(xiàn)了基于NVM的鍵值存儲引擎Nova DB。...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1內(nèi)部鍵的組成

圖2-1內(nèi)部鍵的組成

16-第2章鍵值存儲引擎LevelDB的缺陷2.1引言本章首先給出了LevelDB的系統(tǒng)框架及運行機制,然后通過實驗分析LevelDB的讀延遲和寫放大,最后總結(jié)并提出了改進思路,為后續(xù)章節(jié)奠定基矗2.2LevelDB系統(tǒng)框架及運行機制LevelDB是一種采用LSM樹索引的主流鍵值....


圖2-2LevelDB系統(tǒng)框架

圖2-2LevelDB系統(tǒng)框架

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-17-鍵等SST文件元數(shù)據(jù)被收集起來用于構(gòu)建順序?qū)哟嗡饕,LevelDB根據(jù)順序?qū)哟嗡饕龑@些SST文件執(zhí)行二分查找。任何新增或刪除SST文件的操作都會以寫時復(fù)制(copy-on-write)的方式更新順序?qū)哟嗡饕,更新的?nèi)容以尾部追加的方式寫入M....


圖2-3讀延遲各流程開銷比例綜合以上從實驗和源碼兩方面對LevelDB讀延遲的剖析,可以得出結(jié)論:有LevelDB

圖2-3讀延遲各流程開銷比例綜合以上從實驗和源碼兩方面對LevelDB讀延遲的剖析,可以得出結(jié)論:有LevelDB

維護開銷在讀延遲中占比快速增大,而數(shù)據(jù)查找操作的延遲總和基本上與數(shù)據(jù)量呈線性增長關(guān)系。結(jié)合LevelDB的開源代碼容易得知原因:一方面,LevelDB將文件打開句柄數(shù)量限制在1000以內(nèi)以防耗盡文件描述符(filedescriptor)或虛擬內(nèi)存(virtualme....


圖2-4寫放大

圖2-4寫放大

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-21-圖2-4寫放大圖2-5寫延遲



本文編號:3958231

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