KV存储
REMIX: Efficient Range Query for LSM-trees
FAST 2021 Paper 泛读笔记文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-817164.html
针对LSM树同时优化读写性能的问题，现有方法通过压缩提升读性能，但会导致读放大或写放大。作者利用新存储硬件的性能，随机读和顺序读性能相近，因此提出构建逻辑排序视图优化范围查询，因为减少了真正的压缩操作，同时减少了写放大。
Differentiated Key-Value Storage Management for Balanced I/O Performance
ATC 2021 Paper 泛读笔记
同时优化LSM-tree的读、写、范围查询性能。作者提出使用传统的LSM树管理键，在LSM树的每个级别内具有完全排序，同时以一种协调的方式管理值，使其相对于键的完全排序具有部分排序的顺序，以保持高扫描性能；通过状态感知的惰性GC方案来实现高空间效率和高性能；提出了细粒度的KV分离，区分小型、中型和大型KV对的管理，以实现混合工作负载下性能平衡；提出了热感知多日志设计，用于有效管理大型KV对。
ROLEX: A Scalable RDMA-oriented Learned Key-Value Store for Disaggregated Memory Systems
FAST 2023 Paper 泛读笔记
针对分离式内存系统中，KV存储性能不高的问题，由于内存节点资源有限，现有方法难以直接修改B树或学习索引的模型。作者提出提出了ROLEX，一种可扩展的面向RDMA的有序键值存储，使用分解存储系统的学习索引。包括几个优化点：插入和再训练操作解耦，使计算节点能够直接通过单边RDMA动词修改远程数据，而无需再训练模型，提高可扩展性；其他计算节点通过具有一致性保证的旧模型来识别新修改的数据；异步使用专用计算资源重新训练模型，以提高模型的准确性。
ADOC: Automatically Harmonizing Dataflow Between Components in Log-Structured Key-Value Stores for Improved Performance
FAST 2023 Paper 泛读笔记
对LSM-KV中写停顿现象进行分析，发现之前的分析原因是有效的，但并不普遍适用。通过实验分析写停顿的原因是数据溢出，指由于数据流入其中一个组件而导致LSM-KV系统中一个或多个组件迅速扩展。提出了ADOC（自动数据溢出控制）的调整框架，在组件之间平衡和协调数据流，以调整系统配置：线程数和批处理大小，而不是简单地等待溢出的数据按默认方式消耗。从而缓解写停顿的问题。
RubbleDB: CPU-Efficient Replication with NVMe-oF
ATC 2023 Paper 泛读笔记
在包含多个数据副本的KV存储系统中，如何减少压缩的CPU利用率。作者利用网络和NVME-oF，在单个节点上压缩，压缩后传输到其他复制节点上。为了实现文件系统的同步，提出为数据预分配固定的磁盘空间，通过维护映射表确保复制节点的文件系统同步。为了实现应用级同步，提出在副本之间应用版本编辑顺序的方法，确保各复制节点执行顺序一致，避免删除导致的节点间不一致问题。
All-Flash Array Key-Value Cache for Large Objects
EuroSys 2023 Paper 泛读笔记
针对AFA规模的KV缓存系统，用于大型对象。针对三个挑战：（1）庞大的元数据导致的高索引开销，（2）过期对象造成的空间浪费，（3）频繁的SSD故障导致的服务中断。为了解决这些问题并提高缓存命中率，提出三种技术：无视冲突的两级哈希表，使用紧凑的每个对象 16B 元数据，将整个哈希表存储在 SSD 中，将热门条目通过组相连缓存在 DRAM 中；近似TTL管理，将 TTL 相似的对象存储到同一空间，使用粗粒度分组快速识别过期对象；反应式容错机制，跨分片缓存空间处理故障，仅在故障显现时处理，将分片与故障隔离来保持高可用性，无需奇偶校验的开销。
Vigil-KV: Hardware-Software Co-Design to Integrate Strong Latency Determinism into Log-Structured Merge Key-Value Stores
ATC 2022 Paper 泛读笔记
针对生产环境的日志结构合并的键值存储（LSM KV），如何保证确定性的延迟。作者提出硬件和软件协同设计的框架：通过启用可预测的延迟模式（PLM）接口，在特定的时间窗口强制执行确定性的读取延迟；在系统级别上，通过在多个物理功能内部调度 PLM 的不同设备状态，来隐藏与 SSD 的内部任务和/或写服务相关的非确定性时间窗口；进一步调度压缩/刷新操作和客户端请求，将强大的延迟确定性集成到 LSM KV 中。
Tebis: Index Shipping for Efficient Replication in LSM Key-Value Stores
EuroSys 2022 Paper 泛读笔记
针对包含多个数据副本的KV存储系统，如何减少压缩和CPU利用率。作者提出只在主节点进行压缩，并将预构建的索引发送到备份节点，减少备份节点的I/O放大、CPU开销和内存利用率；提出备份节点上索引的高效重写机制，通过创建主备节点间段的映射，通过映射重写备份中的设备位置；利用RDMA进行数据传输，减少CPU开销和通信操作。
Building an Efficient Key-Value Store in a Flexible Address Space
EuroSys 2022 Paper 泛读笔记
针对数据管理应用程序需要按序排序数据，但现有文件系统无法支持原地更新，导致大量的数据重写和为支持原地更新的额外间接层开销。本文提出基于B+Tree优化的FlexTree，将地址空间移动时间减少到 𝑂(log 𝑁) ；基于FlexTree提出FlexSpace，基于日志的空间管理以提高写入效率，基于数据访问局部性执行碎片整理以降低成本，基于逻辑日志记录 [50, 67] 以低成本提交元数据更新；在FlexSpace上实现了FlexDB，在持久的灵活地址空间中维护所有 KV 对的完全排序顺序，无需使用复杂的间接方式或进行密集的数据重写。
ChameleonDB: a Key-value Store for Optane Persistent Memory
EuroSys 2021 Paper 泛读笔记
针对PM环境下的KV系统，利用PM的两个特点：作为块设备以256B为单元写入，具有高读取性能。设计了ChameleonDB，为混合内存/存储设备设计的KV存储系统。使用LSM树结构以低写放大的方式高效地接收写入；利用DRAM中的哈希表，以绕过LSM树的多个层级，实现快速读取；在后台维护LSM多级结构，以实现快速的崩溃恢复；使用动态读取保护模式，使用混合结构吸收突发的写入工作负载，避免读取长尾延迟。
Improving Performance of Flash Based Key-Value Stores Using Storage Class Memory as a Volatile Memory Extension
ATC 2021 Paper 泛读笔记
利用存储类存储器SCM（类似PM）优化KV存储的成本，作为DRAM和闪存的中间硬件，保证性能的同时降低成本。作者对Facebook上的所有基于闪存的KV存储部署进行分析，确定优化目标，为优化读性能；确定了RocksDB最大的内存消耗组件，用于提供读请求的块缓存，设计利用DRAM和SCM的延迟差异的混合分层缓存。DRAM充当第一层缓存，存储频繁访问的数据，SCM充当第二层缓存，存储不太经常访问的数据；设计了管理DRAM和SCM之间数据传输的缓存接纳和内存分配策略。
分离式内存
Scaling Up Memory Disaggregated Applications with Smart
ASPLOS 2024 Paper 泛读笔记
对RNIC内部架构进行深入分析，发现内存分解应用吞吐量受到三个主要的瓶颈的限制：(1) 门铃寄存器的隐式争用；(2) 由于过多未完成的工作请求引起的缓存崩溃； (3) 由于CAS重试失败导致的IOPS浪费。针对3个问题作者分别提出解决方案：通过通用的线程感知RDMA资源（例如门铃寄存器）分配机制，来解决门铃寄存器的隐式争用；提出了一种基于信用的节流策略，其中深度阈值是根据当前工作负载自动确定的，解决由于过多未完成的工作请求引起的缓存崩溃；提出了一种自适应退避技术，抑制不成功的CAS（compare-and-swap）操作的并发性，解决CAS重试失败导致的IOPS浪费。
边缘计算
R2: A Distributed Remote Function Execution Mechanism With Built-In Metadata
TON 2023 Paper 泛读笔记
针对边缘计算场景，如何以分布式的方式选择最优执行者，以获得执行任务的最小端到端延迟。作者利用命名数据网络（NDN），设计了包括数据、函数名、函数参数的命名结构；根据客户端函数请求到数据源检索数据，同时根据检索过程中的数据摘要、节点状态、网络条件选择执行器；提出了停止条件，减少执行器的选择范围和选择时间。
数据库
Distributed Transactions at Scale in Amazon DynamoDB
ATC 2023 Paper 泛读笔记
目标在不影响客户所期望的规模、可用性、耐用性和可预测性的情况下，将事务添加到DynamoDB。作者时间戳排序将事务设计为具有乐观并发控制的单次操作，以确保事务既可串行化又可扩展。同时实现各种事务要求：事务作为单一请求提交；事务依赖于事务协调器，而非事务操作则绕过两阶段协调器；事务原地更新项目；事务不获取锁；事务使用时间戳按顺序排序。
Evolution of Development Priorities in Key-value Stores Serving Large-scale Applications: The RocksDB Experience
FAST 2021 Paper 泛读笔记
对广泛使用的RocksDB发展方向进行总结 ，根据实际生产中面临的挑战不断优化RocksDB性能。资源优化目标从写放大演变到空间放大，再到CPU利用率；资源分配需要在不同的RocksDB实例之间进行管理；数据格式需要保持向前和向后兼容，以允许增量式的软件部署；需要适当支持数据库复制和备份；需要在系统的每一层次上更早地检测到数据损坏错误。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817164.html
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