【摘 要】
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随着互联网数据规模的指数级增长,如何有效存储和分析这些数据成为非常有挑战的一个问题。为了应对大数据的挑战,涌现出了各种分布式存储和计算系统。其中分布式非关系型数据
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随着互联网数据规模的指数级增长,如何有效存储和分析这些数据成为非常有挑战的一个问题。为了应对大数据的挑战,涌现出了各种分布式存储和计算系统。其中分布式非关系型数据库利用分布式系统的特点和非关系型数据库天然的水平伸缩能力,成为大数据存储系统的典范。它们在一致性和可用性上做了折衷,通过牺牲部分一致性,来获得整体性能的提升；并能通过简单累加节点的方式进行性能的水平扩展。为了节省网络传输,分布式非关系型数据库采用批量的方式处理客户端的请求。不过当前典型的分布式非关系型数据库在批量处理方面都存在着一定的问题。为保证数据更新的原子性而引入的加锁操作导致False Conflict现象比较严重,使得批量处理的性能不高。并且由于后台线程对网络等I/O资源的竞争,使得服务端性能出现明显的波动。针对上述问题,本文提出一套优化服务端处理性能并减少性能波动的解决方案：利用两个改进的批量处理算法来加快服务端处理写操作的流程,提升服务端的吞吐量；利用VLog来并行化处理对WAL的写入,减少工作线程的等待时间；利用自适应Flush模型有效监控网络资源状况,合理调度后台工作线程的执行流程,有效减少各流程之间的资源访问冲突,减少服务端出现的性能波动,提升服务质量。本文在HBase系统的基础上实现了原型系统EnhBase。实验表明,EnhBase系统相比基准系统有明显的性能提升。并且能在短时间内做到抗性能抖动。
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