【摘 要】
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面对爆发式增长的海量数据,键值存储系统逐渐成为支持大规模应用程序的关键组件。一方面,基于闪存的固态存储器（SSD）有极高的读写性能,随着成本的下降,逐渐取代了传统的机械磁盘,广泛地应用于数据中心。另一方面,日志合并树（LSM-Tree）是键值存储的主流数据结构,对写进行优化。然而,LSM-Tree本身是为机械磁盘设计的,闪存拥有许多新特性,难以被高效利用。SSD为兼容传统系统构架,通过闪存转换层（
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面对爆发式增长的海量数据,键值存储系统逐渐成为支持大规模应用程序的关键组件。一方面,基于闪存的固态存储器（SSD）有极高的读写性能,随着成本的下降,逐渐取代了传统的机械磁盘,广泛地应用于数据中心。另一方面,日志合并树（LSM-Tree）是键值存储的主流数据结构,对写进行优化。然而,LSM-Tree本身是为机械磁盘设计的,闪存拥有许多新特性,难以被高效利用。SSD为兼容传统系统构架,通过闪存转换层（FTL）屏蔽了这些特性。直接在通用SSD上部署LSM-Tree键值存储引擎,存在软件冗余,进而引发级联写放大,读性能差等问题。为解决上述问题,本文研究了键值存储系统架构,设计并仿真实现了键值固态存储器（KVSSD）,该存储器将LSM-Tree结构嵌入到SSD设备中,通过键值接口直接提供服务,并结合软硬件特性优化了FTL的相关算法。首先,为支持键值接口,设计了基于NVMe协议的键值命令,对存储设备与主机间通信协议进行拓展,以适应提出的架构。然后,提出了面向LSM-Tree的FTL,通过挖掘LSM-Tree的语义信息和闪存的固有特性,对相关算法进行优化:（1）针对写放大问题,设计了感知层级的冷热数据分离算法以及稳定的贪婪垃圾回收算法。利用LSM-Tree不同层级SSTable生命周期不同的特性,将数据分类存储在闪存块中,且优先选择更稳定的高层级数据进行垃圾回收;（2）针对读性能问题,设计了SSTable存储结构优化算法。利用MLC闪存高低页面速度不对称的特性,将SSTable中读取频率较高的元数据分配到速度更块的闪存页面上,减小整体读时延。最后,在模拟器上实现了上述方案和算法。实验结果表明,相比使用传统SSD的键值存储系统,KVSSD的整体吞吐量在不同工作负载下提升了2倍左右,写放大减小了约50%。得益于面向LSM-Tree的FTL中多个优化算法,有效数据迁移显著减少,读时延降低,提高了键值存储系统的整体效率。
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