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基于存儲系統(tǒng)SILT基本結構的詳細解析

存儲界 ? 2018-01-22 13:32 ? 次閱讀

SILT存儲系統(tǒng)通過使用多個基本的鍵值存儲結構,每個針對不同的操作進行相應的優(yōu)化:(1)鍵值的更新操作通過寫優(yōu)化的存儲結構上進行。(2)大多數(shù)鍵值對存儲在存儲高效的結構中。雖然在存儲結構之外的數(shù)據(jù)很少使用高效的存儲索引,但是每個鍵的平均索引的代價是很低的。(3)SILT可以調整以應對極端情況,即查詢在最后、最近的存儲結構中。SILT通過使用內存的過濾器,允許所有的查詢在1+(nbcl)flash讀取時間內完成。

SILT的結構和基本存儲結構(LogStore, HashStore, SortedStore)如圖 1所示。

圖1 SILT存儲結構

LogStore對于寫操作有很高的效率,其主要用來進行PUT和DELETE操作。為了達到很高的系統(tǒng)性能,寫數(shù)據(jù)的結果直接添加到flash上log文件的末尾。因為這些記錄是按照相應的時間進行排序的,LogStore通過內存中的hash表以鍵和相應在log文件中的偏移對其進行映射。SILT使用cuckoo hash從而在最小內存消耗的情況下,達到很高的性能。本文中提出的部分鍵的cuckoo hash在較低的計算代價和內存消耗的情況下,占用93%的空間。相比其他兩個只讀的存儲結構,其數(shù)據(jù)存儲緊湊,LogStore必須要存儲4字節(jié)的指針。SILT因此只使用一個LogStore。

當LogStore中存儲飽和之后,LogStore將轉換成固定不變的HashStore。HashStore數(shù)據(jù)以hash表的形式存儲在flash上,其不需要內存的索引對記錄或數(shù)據(jù)進行檢索。SILT在將其合并到SortedStore之前可以使用多個HashStore。每個HashStore使用一個高效的內存過濾器過濾掉不存在的鍵。

SortedStore在flash上按一個指定的順序維護鍵值對數(shù)據(jù),其使用一個非常簡潔的形式對索引進行變化。因為對于排序的數(shù)據(jù)進行單個更新時,其代價是非常高的,因此SILT周期性的將HashStore表的內容合并的到SortedStore中。

LogStore順序講PUT和DELETE操作寫入flash中,從而達到高的寫吞吐量。其內存的部分鍵cuckoo hash索引可以高效的實現(xiàn)鍵到相應log文件中位置的映射(如圖 2所示)。

LogStore使用一個基于cuckoo hash的hash表。其使用兩個函數(shù)和實現(xiàn)鍵值到相應的位置的映射。在新的鍵加入hash表中是,如果兩個位置中有一個是空的,則將其加入這個空的位置;否則新的鍵替換兩個位置的一個,被替換的鍵按上述過程進行迭代,直到找到其可選的位置中。

圖2 LogStore設計方案

為了使其盡可能的簡潔,hash表并不存儲整個鍵,而只是存儲鍵的一個tag。只有當查詢于相應的tag符合才繼續(xù)進行后續(xù)操作,這樣可以實現(xiàn)對不存在的鍵進行過濾。

雖然存儲tag可以在一定程度上節(jié)約內存的空間,但是同樣出現(xiàn)問題:將鍵移動到其可選的另一個位置需要事先知道其另一個hash值。但是,相應的鍵值存儲在flash中,因此在這種情況下需要進行flash讀取操作。為了解決這個問題,在相應的hash表中將其可選位置的索引作為tag。例如,如果鍵被放在位置,其另一個hash值將作為其tag存儲在位置中,反之亦然。

當LogStore中內容達到飽和時,SILT將其轉化成對于內存利用率更高的數(shù)據(jù)結構。直接對LogStore進行排序,并將其合并到SortedStore需要重寫大量的數(shù)據(jù)。另外,保留大量的LogStore會造成很高的內存消耗。因此,為了解決這個問題,SILT首先將LogStore轉化為一個不可變的HashStore。當HashStore的數(shù)量達到指定數(shù)值時,其被合并到SortedStore中(如圖 3所示)。

HashStore通過修改索引的結構,對于flash上的(key, value)進行按hash順序進行排序,可以節(jié)省大量的內存。

HashStore的過濾器非常簡單,只是將LogStore中hash表中的tag復制,并去掉相應的指針。

圖3 LogStore轉換為HashStore

SortedStore是一個靜態(tài)的鍵值存儲結構。其存儲按照flash上key的順序進行排序的鍵值(key, value),使用基于熵編碼的trie樹進行索引,平均每個鍵消耗0.4字節(jié)進行存儲。

此外,SILT使用Flash上的排序數(shù)據(jù)(Using Sorted Data on Flash),將大多數(shù)的鍵值保存在單個的SortedStore,但是其基于熵編碼的trie樹不允許進行插入和刪除。因此,為了將HashStore合并到SortedStore中,SILT必須重新生成SortedStore。因此,SortedStore的構建速度成為SILT整體性能的一個重要的因素。

通過排序可以很快完成的構建工作:(1)排序允許新數(shù)據(jù)的加入:新的數(shù)據(jù)通過排序,按順序合并到已排序的數(shù)據(jù)中。(2)排序的相關技術非常成熟:SILT可以使用高度優(yōu)化的排序系統(tǒng),如Nsort等。

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原文標題:淺析存儲系統(tǒng)SILT的基本結構

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