【摘 要】
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随着网络应用数据的逐年增加,非结构化数据的存储成为了当下存储系统的热点问题。键值存储系统针对数据密集型负载能够提供优质的服务,其采用的主流架构为LSM-tree（Log-Structured Merge-tree）。为提高读性能,键值系统在LSM-tree的基础上引入了布隆过滤器,利用布隆过滤器的快速筛选能力,大大提升了系统的读性能,但是布隆过滤器的误报同样会引发额外的I/O请求。键值分离通过在L
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随着网络应用数据的逐年增加,非结构化数据的存储成为了当下存储系统的热点问题。键值存储系统针对数据密集型负载能够提供优质的服务,其采用的主流架构为LSM-tree（Log-Structured Merge-tree）。为提高读性能,键值系统在LSM-tree的基础上引入了布隆过滤器,利用布隆过滤器的快速筛选能力,大大提升了系统的读性能,但是布隆过滤器的误报同样会引发额外的I/O请求。键值分离通过在LSM-tree中只存储键来减轻I/O放大的问题。然而,当前的键值分离设计没有完全考虑顺序写与随机写之间的速度差异,因此存储空间在回收时,后续的写入操作会受到影响以至于造成写停顿。本文对键值数据库的读写性能进行研究,提出哈希结构的段式键值存储系统（Hash structure Segment KV Storage,HSKV）。1)为了加快写入的效率,HSKV更改内存中的写缓存结构,将要写入的键值对进行分段存储。2)由于LSM-tree存在读放大,为了提升查询性能,HSKV在选择性KV分离的基础上,提出一种基于哈希的KV/KP缓存机制。3)HSKV提出了新的垃圾收集策略,减少写停顿。4)HSKV使用模型建立索引,优化了查询过程,可以快速找到需要查询的key所对应的位置。5)HSKV优化了压实过程,且采用Level hashing来对压实过程进行辅助存储,能够加速压实速度。HSKV的目的是在更新密集型工作负载下,实现键值分离上的高更新性能。HSKV使用基于哈希的数据分组,将键值对顺序写入存储,并在内存中缓存较热的数据,以加快读写速度。将HSKV与目前已有的一些存储系统进行评估,HSKV最多能够提升4.5×更新吞吐量。
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