Log-strukturerad sammanslagning (LSM) butiker har vuxit fram som den teknik som valts för att bygga skalbara skrivintensiva värdelagringssystem. En LSM-butik ersätter slumpmässig I/O med sekventiell I/O genom att ackumulera stora satser av texter i en minnesbutik innan den spolar dem till log-strukturerad disklagring; den senare omorganiseras kontinuerligt i bakgrunden genom en komprimeringsprocess för effektivitet av avläsningar. Även om den är inbyggd i LSM-designen, är frekventa komprimeringar en stor smärtpunkt eftersom de saktar ner datalagerverksamheten, främst skriver, och även öka diskslitage. En annan flaskhals i dagens toppmoderna LSM-butiker, i synnerhet sådana som använder hanterade språk som Java, är den fragmenterade minneslayouten i deras dynamiska minnesbutik. I den här artikeln visar vi att dessa smärtpunkter kan lindras genom bättre organisering av minnesbutiken. Vi presenterar Dragspel - en algoritm som tar itu med dessa problem genom att på nytt tillämpa LSM design principer för minneshantering. Dragspel implementeras i produktionskoden för Apache HBase, där den utvärderades i stor utsträckning. Vi demonstrerar Dragspel tvåsiffriga prestandavinster jämfört med baslinje HBase implementationen och diskuterar några oväntade lärdomar i processen. Referensformat för PVLDB:
Dragspel REF tillämpar principen om LSM-träd på minneshanteringen för att lösa skrivförstärkningen som orsakas av frekvent komprimering.
Accordion: Better Memory Organization for LSM Key-Value Stores
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}