标签：用两个 persist pac 覆盖 文件 操作系统原理 deb text design
摘要：本文以文章SILT: A Memory Efficient High Performance Key-Value Store 为基础，探讨SILT存储系统是如何实现内存占用低和高性能的设计目标，从SILT系统架构入手，依次简述系统的三个基本组成部分Logstore、Hashstore和SortedStore。
现代操作系统提供了文件系统作为存取和管理信息的机构，文件的逻辑组织形式分流式文件和记录式文件，文件的物理组织结构可分为连续文件、串联文件和随机文件[1]，在我认为SILT存储系统是随机文件结构的一个扩展应用。又因为SILT是基于固态盘的单节点存储系统，了解固态盘读写的性能是至关重要的。固态盘被看做是存储领域的革命性产品，相比磁盘，固态盘的随机读写性能要高很多，能耗低，抗震，但是价格也更贵，寿命更短。下图1是基于NAND Flash的固态盘的读写示意图，我们可以看到随机写将造成失效Page随机分布在各个Block上，擦除Block需要大量数据迁移，相当于放大了写操作；如果是顺序写，失效Page将集中在少量Block中，擦除Block需要较少的数据迁移，因此性能更高[2]。可见随机写操作对性能和寿命的影响很大，因此针对固态盘的上层应用SILT存储系统在设计时尽量避免了随机写操作。
图 1 固态盘存取示意图
2.1 各种key-value store 的对比
Key-Value Store 对于当今大规模、高性能的数据敏感型应用来说已经成为一个至关重要的设计模块。因此，在诸多领域高性能的key-value stores 的设计均受到重点关注，如电商平台[3]、数据去重中心[4,5,6]、图像存储[7]和web对象缓存[8,9]等等。那怎样才算是一个好的Key-value store，文章中给的目标是低延迟、高性能、充分利用有效的I/O资源。在这样的目标，各类顶级会议上涌现出了大量基于固态盘设计的Key-Value Store，包括BufferHash@NSDI10，FlashStore@VLDB10，ChunkStash@ATC10，SkimpyStash@SIGMOD11，SILT@SOSP11，BloomStore@MSST12等。如图2所示是 SILT和这几种KVS产品在内存开销和查询性能的比较，图的横坐标是系统索引文件的Key在内存中占用的字节数，纵坐标是每一次查询操作触发读FLASH的次数，显然越靠近原点，则系统总体性能越佳。其中SILT是目前最佳的系统设计，下面详细探讨其对系统的要求。
图2 SILT和其它几种KVS产品在内存开销和查询性能的比较
2.2 SILT系统的设计目标
SILT的设计遵循以下五个目标：
（1）较低的读放大：对于单个Get请求，只触发1+ε次flash read操作。其中ε是很小且可配置的值。（作者认为即使使用的固态盘，flash随机读仍然是系统读性能瓶颈， 这是相对于内存计算而言，包括哈希表计算等 ）
（2）可控的写放大，支持顺序写：每个KV pair，在它的生命周期内（被删除前），被写了多少（垃圾回收等操作都会导致重复写一个KV pair， SILT的一个值得关注的缺陷是写放大，因此作者强调了可控 ）。系统能够避免随机写，支持顺序写。
（3）使用较少的内存索引：log-structure不可避免地需要内存索引结构，SILT尽量减少使用内存。（DRAM仍然相当昂贵，且能耗过高， SILT的优势是将内存压缩到极致）
（4）降低内存索引的计算开销：SILT的内存索引的计算开销必须很低，使得SILT能够充分利用固态盘的吞吐率IOPS。（ SILT的计算开销主要包括哈希表计算、排序、解压缩等 ）
（5）高效利用固态盘空间：为了提高查询和插入性能，SILT的一些数据布局很稀疏，但是总体的空间利用率必须很高。（ 我认为作者说的数据布局主要是SILT的HashStore，它的利用率最多达到93%，另一个需要注意的是SILT的Merge操作，需要2倍的固态盘空间才能完成 ）
传统的Key-Value Store采用Single-Store设计，它们通常包括三个部件：
1.内存过滤器：高效地判断一个Key是否存在，避免去固态盘查找不存在的Key。典型的数据结构是Bloom Filter；
2.内存索引：高效地定位固态盘上的Key，典型数据结构是哈希表；
3.一个适合固态盘的数据布局，例如log-structure。
作者认为当时的Key-Value Store无法满足所有五个目标。比如SkimpyStash的内存开销很少，但是读放大严重；ChunStash和FlashStore的读很高效，但是内存开销太大。事实上，Single-Store的设计很难达到目标。SILT采用了Multi-Store的设计，如图三所示是SILT的系统架构图，每个Store都有不同的设计目标：
1.LogStore：针对读、写优化，但是内存开销大，最新写入的数据在这里。
2.SortedStore：不可写，读性能较高，但比LogStore弱，内存开销极小，大部分数据放在这里；
3.HashStore：不可写，读性能等于LogStore，内存开销比LogStore少，比Sort
图3 SILT存储系统架构图
2.3 SILT读写操作
LogStore是log-structure，负责处理Put和Delete操作。LogStore使用一个内存哈希表将key映射到其在固态盘的位置，哈希表可以同时起到filter和index的作用。因为每个key都需要一个4字节的指针，因此内存开销很大。LogStore一旦满了，就会被转换为HashStore，HashStore是临时的，引入HashStore是为了避免频繁合并SortedStore。HashStore按key的哈希顺序存储数据，因此不需要内存索引，而是使用内存开销更少的filter。当HashStore的数量达到上限，就会批量地合并到SortedStore。SortedStore按key的自然顺序排序，然后用前缀树表示，通过结合压缩算法，可以达到非常低的内存开销。
每次插入操作，都将KV pair写入LogStore。删除操作相当于插入了一个"delete"。每次查询操作，依次查询LogStore，HashStore，和SortedStore，一旦找到就立刻停止搜索，返回结果。如果找到了"delete"，说明数据已经被删了，则返回。
4 LogStore的设计
LogStore的主要目的是处理Put请求，它将新的数据顺序写到固态盘上，并在内存中用一个哈希表检索。普通的哈希表利用率只有50%，因此重点是如何设计哈希表，尽可能高效地利用内存。
图4 Logstore设计结构
如图4所示是 Logstore设计结构， SILT使用布谷哈希表，它使用两个哈希函数h1和h2，将每个key映射到两个候选位置，key必然存在候选位置，因此绑定查询开销的上限，同时无需保存指针（ 内存开销低，这是相比链表法的优势 ）。当插入一个key时，存在任意空的候选位置就插入成功了；否则，需要踢掉一个位置的key，被踢掉key需要被放置到它另外一个候选位置上。这个过程可能需要重复多次才能安排好所有的key，重复次数过多（例如128次）意味着哈希表接近满了。为了节约内存，SILT并不在哈希表内存放完整的key，而是仅仅一个key的"tag"。查询key时，只有当tag匹配时，才会进一步访问固态盘。只存放一个tag并不是布谷哈希的标准做法，因为踢出操作需要使用完整的key才能计算另一个候选位置，这就导致被踢的key需要读固态盘才能进行计算。SILT的办法是用key的tag指向另一个候选位置，这样踢出一个key时，就根据tag找到另一个候选位置，并将旧候选位置设为新的tag。
标准的布谷哈希表达到50%的装填因子后，冲突就变得很难解决。为了增加利用率，SILT允许每个候选位置存放四个key的tag。SILT的实验表明，这样做可以将装填因子上升到93%。因为SILT假设key本身是哈希值，可以直接在key上取15 bits作为tag，当然两个哈希函数取的位置是不覆盖的。因此每个KV pair有15 bit的tag，4字节的指针，和1 bit的有效位（是否删除），一共是6个字节。
5 HashStore的设计
直接将LogStore合并到SortedStore会增加写放大，保留多个LogStore会增加内存开销。因此，当LogStore满的时候（即尝试了一定次数后仍无法为所有key找到合适的位置），SILT会将LogStore转换为HashStore，HashStore是只读的。当积累了一定数量的HashStore后，再批量地合并到SortedStore。在转化LogStore的过程中，旧LogStore仍然提供查询功能，由新的LogStore提供插入功能。如图5是Hashstore的设计结构。
图5 HashStore的设计
HashStore中的KV pairs在固态盘上按哈希的顺序排列，因此是一个固态盘上的哈希表，有着和LogStore一样的装载因子93%。HashStore将LogStore的哈希表中的指针去掉，只保留tag。因此每个key的内存开销2.15字节。查询一个key时，如果匹配了tag，就根据tag的位置去固态盘上读key。因为没有指针，内存开销大大降低，保留的tag起到了filter的作用，避免去固态盘查找不存在的key。HashStore的冲突概率与LogStore一样。
6 结语
通读整篇文章[10]，我认为该文提出的SILT存储系统很好的解决了Key-value store系统中的读放大问题，除此索引文件的设计满足较低的内存占用率和高效的利用率，但不足的是并没有解决系统中存在的写放大问题，在垃圾回收和批量整合的过程中存在很明显的写放大问题。
参考文献：
【1】操作系统原理
【2】大话云存储
【3】G. DeCandia, D. Hastorun, M. Jampani, G. Kakulapati, A. Lakshman, A. Pilchin, S. Sivasub-ramanian, P. Vosshall, and W. Vogels. Dynamo: Amazon‘s highly available key-value store.In Proc. 21st ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP), Stevenson, WA, Oct.2007.
【4】[1] A. Anand, C. Muthukrishnan, S. Kappes, A. Akella, and S. Nath. Cheap and large CAMs for high performance data-intensive networked systems. In NSDI‘10: Proceedings of the 7th USENIX conference on Networked systems design and implementation, pages 29–29.
【5】[19] B. Debnath, S. Sengupta, and J. Li. FlashStore: High throughput persistent key-value store. Proc.VLDB Endowment, 3:1414–1425, September 2010
【6】[20] B. Debnath, S. Sengupta, and J. Li. SkimpyStash: RAM space skimpy key-value store onflash-based storage. In Proc. International Conference on Management of Data, ACM SIGMOD‘11, pages 25–36, New York, NY, USA, 2011.
[7][7] D. Beaver, S. Kumar, H. C. Li, J. Sobel, and P. Vajgel. Finding a needle in Haystack: Facebook‘s photo storage. In Proc. 9th USENIX OSDI, Vancouver, Canada, Oct. 2010.
[8][4] A. Badam, K. Park, V. S. Pai, and L. L. Peterson. HashCache: Cache storage for the next billion.In Proc. 6th USENIX NSDI, Boston, MA, Apr. 2009.
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原文地址：http://www.cnblogs.com/amyliushu/p/7389239.html
