LSM-trie:面向小数据的超大规模键值存储解决方案
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更新于2024-07-14
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“LSM-trie - An LSM-tree-based Ultra-Large Key-Value Store for Small Data - Slides (atc15_slides_wu)-计算机科学”
这篇报告主要探讨了LSM-trie,一种针对小数据的基于LSM树(Log-Structured Merge Tree)的超大型键值存储系统。随着现代数据存储需求的增长,键值存储系统面临着更大的单存储容量(如多TB的SSD和超过100TB的闪存阵列)以及更小的键值对。在Facebook的键值池中,99%的项大小不超过68字节,这导致了一个大的元数据集的问题。
当元数据集变得庞大时,存在几个挑战:
1. 热键值项的缓存空间减少:由于大量元数据的存在,缓存命中率降低,从而影响系统的吞吐量。
2. 暖启动时间长:加载所有元数据到内存可能需要数十分钟,这对服务的快速启动是个阻碍。
3. 外部元数据的高读取成本:处理单个GET请求可能需要读取多个页面,这在经济上是昂贵的。
为了应对这些问题,LevelDB提供了一种解决方案来减少元数据的大小。通过构建SSTable(Sorted String Table),LevelDB实现了以下策略:
- 数据排序:将数据整理成有序列表,便于后续处理。
- 建立内存高效的块索引:这种索引允许快速查找特定数据块。
- 生成布隆过滤器:避免不必要的读取操作,通过布隆过滤器可以高效地判断一个键是否存在于存储中。
然而,如何在SSTable上支持插入操作呢?从部分内容中可以看出,SSTable的插入可能涉及到将新数据添加到现有序列中,比如将[1,2,3,5,8,9]、[10,11,13,15,16,18]和[19,20,23,24,25]这样的序列合并。为了实现这一目标,系统可能需要采用分块策略,每个块(如4KB大小)进行独立的管理,并使用布隆过滤器优化查询效率。
LSM-trie正是为了解决这些挑战而设计的,它结合了LSM树的优势和适应小数据的特点,旨在提高小数据项在超大规模存储环境中的性能和效率。通过优化元数据管理和查询机制,LSM-trie能够更好地服务于存储需求日益增长的现代应用。
2021-03-22 上传
2022-09-19 上传
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2021-09-03 上传
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