【摘 要】
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广泛应用于社交网络等领域的动态图处理在大数据时代面临着海量数据带来的内存容量压力,传统的动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory,DRAM）由于存储密度低,容量难以继续提升,极大地限制了动态图处理规模的扩展。高密度存储器非易失内存（Non-volatile Memory,NVM）的出现,使得对大规模动态图进行处理成为了可能。随着数据规模的提升,现有动态图数据结构
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广泛应用于社交网络等领域的动态图处理在大数据时代面临着海量数据带来的内存容量压力,传统的动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory,DRAM）由于存储密度低,容量难以继续提升,极大地限制了动态图处理规模的扩展。高密度存储器非易失内存（Non-volatile Memory,NVM）的出现,使得对大规模动态图进行处理成为了可能。随着数据规模的提升,现有动态图数据结构更新与查询性能的不平衡成为了大规模动态图处理的性能阻碍,且由于NVM的访问性能与DRAM仍然存在一定差距,直接将现有动态图数据结构应用于NVM会产生写操作过多导致的性能下降和数据一致性无法保证等问题。为了在NVM环境下对动态图进行高效处理,设计了一种面向动态图处理的非易失内存分层数据结构（NVM Hierarchical Data Structure for Dynamic Graph Processing,NHDGraph）。为了平衡动态图数据结构更新与查询的性能,NHDGraph通过顶点块、双向更新多级压缩内存数组（Bidirectional Update and Multilevel Packed Memory Array,BMPMA）和持久化跳表分别管理动态图低度、中度和高度顶点对应的邻居。为了降低对低度顶点更新和查询时的开销,根据缓存行的大小为每个顶点构建顶点块,使用只追加的方式存储低度顶点的邻居。为了提高中度顶点在NVM环境下的访问性能,BMPMA以有序存储的方式提高了图算法运行时对中度顶点邻居的查询性能,同时通过多级扩容和双向更新的方法减少了更新所导致的额外写操作和一致性开销。为了提升高度顶点更新时的吞吐量,NHDGraph使用持久化跳表替换BMPMA,从而避免高度顶点频繁更新带来的大量额外写操作。在NVM环境中使用不同数据集对NHDGraph及当前典型相关工作进行测试,实验结果表明NHDGraph更新吞吐量相对于Graphtinker提升了1.02-2.66倍,相对于GPMA提升了1.36-5.81倍。执行图算法的性能相对于Stinger提升了1.34-4.21倍,相对于GPMA提升了0.75-1.37倍。
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