基于输入输出堆栈的键值存储系统优化方案

基于日志结构合并（lsm）树的键值（kv）存储系统可优化随机写入性能，并提高读取性能，因此被广泛应用于电子商务、在线分析和实时通信等现代数据存储系统。日志结构合并树将变更的kv数据存在内存中，批量刷新至内存，优化了随机写入效率，但是在系统意外崩溃时会有数据丢失。为了避免内存中的数据丢失，rocksdb在更新内存之前，会将数据写入写前日志（wal）中。但是开启同步wal后系统的写入性能会受到较大的影响。在本文中，我们分析了利用本地文件系统保存wal的一些缺陷，在此基础上提出了一种新的wal机制，该机制根据wal文件的特性直接管理原始设备（或分区），避免了无用的元数据更新，同时保证了数据顺序写入磁盘。实验结果表明，对于固态硬盘（ssd）ssd上的小kv数据，mywal可以将rocksdb的数据写入性能提高5到8倍。在nvme ssd和非易失性存储器（nvm）上，mywal可以将数据写入性能提高10%–30%。此外，ycsb的结果表明，与spandb相比，写入延迟降低了50%。  
   作者：
张晓1,2,3，黎梦钰2,4，michael ngulube1,2，陈泳豪1,2，赵一平1  
      单位：
1西北工业大学计算机学院，中国西安市，710072
2西北工业大学大数据存储与管理工信部重点实验室，中国西安市，710072
3西北工业大学空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室，中国西安市，710072
4西北工业大学软件学院，中国西安市，710072
本文精要导读：

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