【摘 要】
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随着大数据时代的到来,数据存储领域呈现出数据规模日益增大、非结构化数据迅猛增长等趋势,这使得传统的关系型数据库难以满足许多互联网应用的数据存储需求。键值存储系统因其扁平的数据组织方式和出色的水平扩展性,被广泛用于各种数据密集型应用中。但随着数据规模和读写请求的不断增长,键值存储系统也存在着写放大、读放大等问题。论文对此展开了研究,主要针对基于LSM-tree（Log Structured Merg
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随着大数据时代的到来,数据存储领域呈现出数据规模日益增大、非结构化数据迅猛增长等趋势,这使得传统的关系型数据库难以满足许多互联网应用的数据存储需求。键值存储系统因其扁平的数据组织方式和出色的水平扩展性,被广泛用于各种数据密集型应用中。但随着数据规模和读写请求的不断增长,键值存储系统也存在着写放大、读放大等问题。论文对此展开了研究,主要针对基于LSM-tree（Log Structured Merge Tree,日志结构合并树）的键值存储系统的性能进行优化。本文的主要研究工作和贡献包括:（1）提出了基于键值类型的差异化管理方法:虽然LSM-tree的写性能较好,但为了维持系统的读性能和减少空间放大,需要定期对磁盘上的数据执行合并操作。而合并操作会产生大量的磁盘I/O开销,导致严重的写放大,进而影响系统的吞吐量。针对写放大问题,本文提出了一种差异化的键值管理机制,根据值大小对键值对进行分类,对不同类型的键值对实行不同的存储和垃圾回收方案,并基于此机制实现了存储系统Luc Key。通过差异化的键值管理机制,Luc Key在保证范围读性能的同时减小了写放大问题。（2）提出了自适应缓存优化机制:虽然Luc Key通过差异化、细粒度的键值管理机制减小了写放大问题,但由于LSM-tree的结构特性,系统还存在着读放大的问题。为进一步提高读性能,本文提出了自适应缓存机制,并将其在Luc Key之上进行实现。自适应缓存主要包括Hot Cache和Warm Cache两个组件,分别用于缓存访问频次较高的数据和访问频次较低的数据,并能根据工作负载的变化动态调整二者的大小。对于不同类型的键值对,缓存中存放的对象也不同,这种根据键值对类型实行差异化的缓存策略在性能和空间使用上取得较好的平衡。（3）对上述提出的方法进行了实验验证。实验结果表明实现了基于键值类型差异化管理的Luc Key在点读、写入、范围读等方面都取得了较高的性能,在混合工作负载中也有着较为均衡的性能;自适应缓存优化使Luc Key的读性能进一步提高,并能随工作负载的变化对缓存进行自适应调整。
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