Abstract-Nows, högpresterande transaktionsbearbetning program körs i allt högre grad på multisocket multicore servrar. Sådana arkitekturer uppvisar icke-uniforma minnesåtkomst latens samt icke-uniforma trådkommunikationskostnader. Tyvärr är traditionella system för delad databashantering utformade för enhetliga kommunikationshastigheter mellan huvudstäderna. Detta orsakar oförutsägbara access latenser i den kritiska vägen. Brist på datalokalisering kan vara en mindre olägenhet för system med färre än 4 processorer, men det blir en allvarlig skalbarhetsbegränsning för större system på grund av tillgång till centraliserade datastrukturer. I detta dokument föreslår vi ATraPos, en lagringshanterare design som är medveten om de icke-uniforma åtkomst latenser av multisocketsystem. ATraPos uppnår god datalokalitet genom att noggrant partitionera data och interna datastrukturer (t.ex. tillståndsinformation) till tillgängliga processorer och genom att tilldela trådar till specifika partitioner. Dessutom anpassar ATraPos dynamiskt till arbetsbelastningsegenskaperna, dvs. när arbetsbelastningen ändras upptäcker ATraPos förändringen och reviderar automatiskt datapartitioneringen och trådplaceringen för att passa de nuvarande åtkomstmönstren och hårdvarutopologin. Vi prototyperar ATraPos ovanpå en lagringsansvarig med öppen källkod Shore-MT och vi presenterar en detaljerad experimentell analys med både syntetiska och standard (TPC-C och TATP) riktmärken. Vi visar att ATraPos uppvisar prestandaförbättringar av en faktor som sträcker sig från 1,4 till 6,7x för en bred samling av transaktionsbelastningar. Dessutom visar vi att systemet med adaptiv övervakning och uppdelning av ATraPos innebär en försumbar kostnad, samtidigt som det gör det möjligt för systemet att dynamiskt och graciöst anpassa sig när arbetsbördan förändras.
ATraPos REF, som bygger på PLP, är en lagringshanterare design som är medveten om de icke-uniforma åtkomst latenser av multisocketsystem.
ATraPos: Adaptive transaction processing on hardware Islands
{'venue': '2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}