【摘 要】
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基于日志结构合并树（Log Structured Merge Tree,LSM-tree）的键值存储（Key-Value Store）由于其高性能和高可扩展性被广泛应用于大数据场景中。然而,LSM-tree键值存储由于其内部合并操作（compaction）会对数据进行合并排序,存在严重的写放大问题。此外,LSM-tree键值存储的内部I/O操作会和用户操作相互影响,阻塞用户请求,造成系统的长尾延迟
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基于日志结构合并树（Log Structured Merge Tree,LSM-tree）的键值存储（Key-Value Store）由于其高性能和高可扩展性被广泛应用于大数据场景中。然而,LSM-tree键值存储由于其内部合并操作（compaction）会对数据进行合并排序,存在严重的写放大问题。此外,LSM-tree键值存储的内部I/O操作会和用户操作相互影响,阻塞用户请求,造成系统的长尾延迟,影响系统的稳定性和吞吐量。针对上述问题,设计实现了基于动态分区和多级存储的LSM-tree键值存储系统Zone DB。对于写放大问题,Zone DB采用了基于键的范围分区构建的动态分区方案,将合并排序操作的开销分摊到各个分区的子树中。范围分区能够有效保留键的顺序性并减少查询操作涉及的文件数,在减少LSM-tree键值系统的总体写放大的同时也能提升一定的读性能;为了保证各个分区内子树的大小均衡,采用了基于前缀树的分区预分配策略和相应的分区动态调整策略。对于长尾延迟问题,Zone DB采用了多级存储策略,利用NVM设备加速LSM-tree键值系统的底层数据的读写,并提出了L0层到L1层的合并排序延迟写入策略以及较高层的合并排序I/O过滤策略,缓解系统的写停顿与写停止,减少了系统的尾延迟。在db＿bench的测试中,相比于Rocks DB、采用分区方案的Pebbles DB和采用多级存储方案的Matrix KV,Zone DB随机写的吞吐量至多提升了84.6%、76.9%和15.9%,总写放大至多减少了26.1%、6.6%和13.5%,随机读的吞吐量至多提升3.77倍、16.4倍和1.95倍,99%尾延迟至多减少了96.9%、81.1%和96.5%。在YCSB-A的读写混合负载的测试中,与其他三种方案相比,Zone DB的吞吐率提升2.92倍、2.74倍和1.12倍,99%尾延迟降低了91.1%、89.8%和24.6%。
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