基于更新热点感知的LSM-Tree查询优化

摘要：

基于LSM-Tree的键值存储已经得到广泛使用.LSM-Tree通过将更新的数据缓存在内存中、随后批量写入磁盘的优化措施取得极高的写性能.然而,在基于LSM-Tree的键值存储中,被更新键值对的旧数据不会立即从存储系统中清除,导致整个存储系统中积累大量的无效数据,最终会显著降低键值存储的读性能.针对以上问题,提出一种更积极的压缩(compaction)方法,通过记录键值对更新的历史信息,识别出更新热点,在整个LSM-Tree存储系统中寻找无效数据大量聚集的SSTable,尽早实施压缩,清除无效数据,缓解写放大效应,从而提升读性能.实验表明,该方法能够降低LevelDB 65.2％的平均读时延、69.4％的99％读尾时延以及71.4％的写放大.

关键词：键值存储、日志结构合并树、读性能优化、写放大

所属期刊栏目：9

分类号：TP392(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;广东省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：126-140