【摘 要】
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在基于计算与存储分离架构的分布式数据库中,计算节点和存储节点的本地缓存容量对数据库系统的整体性能均有着极大的影响。为了应对因海量数据引起的缓存容量不足的问题,有必要为计算节点和存储节点提供容量大、成本低的多级缓存系统,以此来支持数据信息的快速获取,从而提高数据库系统应对海量数据处理的能力。针对计算节点和存储节点中对数据页高速获取的要求,设计了集缓存分区管理机制、多级缓存机制和监控调节机制于一体的多
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在基于计算与存储分离架构的分布式数据库中,计算节点和存储节点的本地缓存容量对数据库系统的整体性能均有着极大的影响。为了应对因海量数据引起的缓存容量不足的问题,有必要为计算节点和存储节点提供容量大、成本低的多级缓存系统,以此来支持数据信息的快速获取,从而提高数据库系统应对海量数据处理的能力。针对计算节点和存储节点中对数据页高速获取的要求,设计了集缓存分区管理机制、多级缓存机制和监控调节机制于一体的多级缓存系统架构,并给出了相关策略。多级缓存系统主要包含5个模块,分别是一级缓存模块,二级缓存模块,分区管理模块,过滤层模块和监控调整模块,其中二级缓存模块建立在NVMe固态硬盘上。给出了计算与存储分离架构的分布式数据库多级缓存系统的分区管理策略,获取数据页策略,添加缓存页策略和监控调整策略。其中,多级缓存系统的分区管理策略采用对缓存进行分区的方式来减少操作之间对锁资源的争抢;获取数据页策略和添加缓存页策略共同规定了多级缓存在工作过程中对数据页的处理方式;监控调整策略则是根据数据库系统的真实负载情况对多级缓存系统的二级缓存容量进行适应性调整。为了在充分利用NVMe固态硬盘高速读写优点的同时尽可能规避其写放大的问题及耐擦写性较差的问题,多级缓存系统采用了定长存储以及限定写入二级缓存数据页数量的方式。采取了多种方案对所实现的多级缓存系统的性能进行了测试。测试结果表明,计算节点和存储节点多级缓存系统均能提升系统整体性能,但存储节点的多级缓存系统对系统整体处理数据的性能提升较小,计算节点的多级缓存系统对系统整体处理数据的性能提升较大;在计算节点与存储节点之间的网络传输速率越低,二级缓存数据存储介质读写速率越快的情况下,计算节点的多级缓存系统的能效越大。
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