【摘 要】
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固态硬盘相对于磁盘具有较好的读写性能,因此常将其作为磁盘缓存层应用于各种高性能存储系统之中。但随着现代工作负载强度的增加,缓存容量需求不断增大,导致有限的固态盘容量不足以容纳负载中的热点数据,致使缓存性能下降,限制了固态盘缓存的应用。重复数据删除技术（重删）通过检测和删除相同的数据,可以有效避免冗余缓存数据的写入和存储,提升固态盘缓存的空间利用率和耐久性。因此,构建基于重删感知的缓存是解决缓存容量
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固态硬盘相对于磁盘具有较好的读写性能,因此常将其作为磁盘缓存层应用于各种高性能存储系统之中。但随着现代工作负载强度的增加,缓存容量需求不断增大,导致有限的固态盘容量不足以容纳负载中的热点数据,致使缓存性能下降,限制了固态盘缓存的应用。重复数据删除技术（重删）通过检测和删除相同的数据,可以有效避免冗余缓存数据的写入和存储,提升固态盘缓存的空间利用率和耐久性。因此,构建基于重删感知的缓存是解决缓存容量不足以及设备寿命有限的可行方案。然而,通过对现有重删感知的缓存进行分析发现,其结合引用计数来辅助缓存算法执行数据替换,未能够充分利用重删感知缓存中数据访问的关联性,导致元数据缓存空间被占用,严重阻碍了缓存性能的提升;同时,其忽略了数据每次访问分布的多样性,没有考虑到每次访问内容分布的不同对缓存块整体热度的贡献也不相同,导致缓存难以捕捉准确的负载访问特征,影响了缓存空间的有效利用。针对上述问题,本文做了以下工作:（1）本文对现有基于重删感知的缓存策略做了详细的研究和分析,阐述了其存在的两个主要问题:（1）未有效利用数据访问的关联性;（2）忽略数据访问分布的多样性。（2）针对未有效利用数据访问的关联性问题,本文提出了一个基于访问关联的缓存数据替换策略（Replacement based on Access Relevance,简称RAR）。该策略综合分析了逻辑地址的访问频率、缓存块的引用计数变化,并在此基础上重新设计了缓存数据的替换规则,同时结合分段缓存结构,准确控制了具有较高关联强度的数据块在缓存中的驻留时间,有效提升了缓存命中率。（3）针对忽略数据访问分布的多样性问题,本文提出了一个基于访问分布的细粒度管理策略（Management based on Access Distribution,简称MAD）。该策略综合考虑每个数据访问请求的特征,充分挖掘每次请求访问的有效数据内容以及访问行为来管理缓存数据,从而消除缓存数据热度错误的识别。本文在传统缓存替换算法LRU和ARC的基础上实现了上述两种策略,分别称为RM-LRU和RM-ARC,并使用多种工作负载进行实验和评估。实验结果显示,RM-LRU和RM-ARC相对于现有基于重删感知的缓存替换算法在缓存缺失率上最高降低了23.91%和29.98%,缓存整体的IOPS和重删率分别平均提高了50.27%和2.67%。
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