計算機論文精選-20180829

來自專欄計算機論文精選10 人贊了文章

Faster: A Concurrent Key-Value Store with In-Place Updates【SIGMOD 18】

隨著互聯網的發展，數據敏感的應用和服務越來越多，如搜索廣告供應商需要實時統計成千上萬用戶、億萬廣告的每個點擊率等，這些狀態的存儲所需空間遠遠超過了內存的空間，這些狀態的訪問負載具有單點訪問，頻繁更新，並且存在訪問熱點的特徵。這種狀態的存儲傳統的方法是用key-value存儲系統，現有的kv存儲系統如使用BW-Tree和LSM-Tree的存儲系統如LevelDB等往往都是優化了隨機讀、更新以及範圍掃描的操作，並沒有對單點操作以及in-place更新做優化，因此這些系統並不能達到百萬級別的qps。

本文提出一個新型的Key-Value存儲系統FASTER，針對單點操作單機能夠達到1.6億/秒的性能，並且提供了in-place更新的特性。FASTER設計了一個latch-free的緩存友好的hash索引，將index和data分離，保證index能夠保存在索引內，提供快速檢索的能力，並且可以適配不同的數據存儲形式。FASTER提供了三種數據保存形式，分別是In-Memory、Append-only Log和Hybrid Log。索引和數據的分離可以很好的適配不同的存儲形式，索引bucket只用存儲數據的address即可。In-Memory的數據存儲提供了latch-free的訪問和in-place更新操作；Append-only Log是一個log-Structure的存儲結構，可以存儲比內存大的多的數據規模，並且提供了latch-free的訪問；Hybrid Log則是作者原創的數據存儲形式，提供了Latch-free、in-place update等操作，並且可以高效的存儲大於內存的數據規模。FASTER為單點操作、更新頻繁的場景提供了一個高性能的Key-Value存儲系統，相比傳統的存儲系統使用YCSB評測，性能要優越很多，單點操作可以達到1.6億/秒的吞吐。

更多內容請關注微信公眾號「論文精選」以及微信小程序「SkimPaper」，每天準時為您推薦體系結構、分散式系統、人工智慧等相關領域優秀論文解讀。同時也歡迎大家積極投稿，分享您讀到的優秀論文。

推薦閱讀：