Nyckelvärdesbutiker är en viktig komponent i många storföretag, inklusive sociala nätverk, online-handel och riskanalys. Därför får de ökad uppmärksamhet från forskarsamhället i ett försök att förbättra deras prestanda, skalbarhet, tillförlitlighet, kostnader och energiförbrukning. För att dessa insatser ska vara effektiva krävs en detaljerad förståelse av realistiska arbetsbördor av avgörande betydelse. Och ändå är inte mycket känt om dessa arbetsbördor utanför de företag som driver dem. Syftet med detta dokument är att åtgärda denna brist. I detta syfte har vi samlat detaljerade spår från Facebooks Memcached distribution, utan tvekan världens största. Spåren fångar över 284 miljarder förfrågningar från fem olika Memcached användningsfall under flera dagar. Vi analyserar arbetsbelastningen från flera vinklar, inklusive: begäran sammansättning, storlek, och hastighet, cache effektivitet, temporal mönster, och användning fall. Vi föreslår också en enkel modell av de mest representativa spåren för att möjliggöra skapandet av mer realistiska syntetiska arbetsbelastningar i samhället. Vår analys beskriver många egenskaper hos caching arbetsbelastningen. Det avslöjar också ett antal överraskningar: ett GET/SET-förhållande på 30:1 som är högre än vad som antas i litteraturen; vissa tillämpningar av Memcached beter sig mer som ihållande lagring än en cache; starka lokala mått, såsom nycklar som nås många miljoner gånger om dagen, räcker inte alltid för en hög träffhastighet; och det finns fortfarande utrymme för effektivitet och resultatförbättringar i Memcacheds genomförande. Mot den sista punkten lägger vi fram flera förslag som tar itu med de uppenbara bristerna.
I REF görs en djup analys av spår från Facebooks Memcached distribution och ger insikt om egenskaperna hos en storskalig caching arbetsbelastning.
Workload analysis of a large-scale key-value store
{'venue': "SIGMETRICS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}