【摘 要】
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机器学习等读密集型应用场景对存储系统读性能的需求不断提升,拥有高带宽、低时延以及高并发性的NVMe SSD逐渐成为构建高性能存储系统的重要设备。目前主流键值存储系统通常采用日志结构合并树（Log-Structured Merge Tree,LSM-Tree）作为数据索引,然而LSM-Tree受限于自身结构和低效的I/O（Input/Output）访问模式,难以充分发挥NVMe SSD的优势。因此,
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机器学习等读密集型应用场景对存储系统读性能的需求不断提升,拥有高带宽、低时延以及高并发性的NVMe SSD逐渐成为构建高性能存储系统的重要设备。目前主流键值存储系统通常采用日志结构合并树（Log-Structured Merge Tree,LSM-Tree）作为数据索引,然而LSM-Tree受限于自身结构和低效的I/O（Input/Output）访问模式,难以充分发挥NVMe SSD的优势。因此,根据NVMe SSD的读写特性对LSMTree进行优化势在必行。通过对现有LSM-Tree键值存储系统在NVMe SSD上的读性能的深入分析,发现低效的文件定位方式、复杂的磁盘文件结构以及内核态同步I/O模式是LSM-Tree在NVMe SSD上读性能不佳的主要原因。为此,设计了一种读优化的键值存储系统Rolt KV,该系统通过优化LSM-Tree结构和I/O访问模式提升读性能。首先,为提升LSM-Tree的文件定位效率,Rolt KV充分考虑LSM-Tree中键值对的多版本特性,为无序文件中的最新版本键值对维护文件索引,有效降低了读请求处理过程中的文件定位开销;其次,为提升磁盘文件查找效率,Rolt KV简化了文件中的数据编码,并重新设计了基于哈希和二分查找的混合索引;最后,为提升LSM-Tree的I/O效率,Rolt KV设计了无竞争的用户态文件系统和异步读流程,在降低内核态I/O开销的同时,将LSM-Tree读请求处理流程异步化,有效利用了NVMe SSD的高并发特性。基于RocksDB实现了Rolt KV,并在真实的NVMe SSD上进行了性能测试评估。测试结果表明,在YCSB（Yahoo!Cloud Serving Benchmark）读为主的通用负载下,Rolt KV的性能是RocksDB的1.39～6.43倍,是Wiredtiger的1.33～6.00倍;在全随机读负载下,Rolt KV的读性能是RocksDB的1.82～9.05倍,同时CPU占用降低的比例最大可达39%,并且Rolt KV不会损失写性能和范围查询性能。
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