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NVDIMM-N을 활용한 WiscKey 키-밸류 스토어 성능 향상

Boosting WiscKey Key-Value Store Using NVDIMM-N

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주제분류컴퓨터학

초록

LSM 트리 기반 Key-Value 스토어의 컴팩션(compaction)에 의한 오버헤드를 최적화한 WiscKey 데이터베이스는 값은 별도의 파일에 저장하고,데이터베이스에는 키와 값의 주소만을 저장한다. 값을 저장하는 과정에서 데이터 무결성을 보장하기 위해 매번 fsync 시스템 호출 함수를 사용한다. 기존의 수행된 연구에서 fsync 시스템 호출 함수를 호출하지 않고 데이터 저장 작업을 반복적으로 수행해 본 결과 총 작업 수행시간이 최대 5.8배까지 줄어들었다. 하지만 fsync 시스템 호출 함수를 사용하지 않을 경우 데이터베이스의 데이터 무결성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 WiscKey데이터베이스에서 작업 수행 중 fsync 시스템 호출 함수의 오버헤드를 줄이기 위해 NVDIMM 캐싱 기법을 사용하여 데이터 무결성을 보장함과동시에 WiscKey 데이터베이스의 성능을 향상시켰다.

Abstract

The WiscKey database, which optimizes overhead by compaction of the LSM tree-based Key-Value database, stores the value in aseparate file, and stores only the key and value addresses in the database. Each time an fsync system call function is used to ensuredata integrity in the process of storing values. In previously conducted studies, workload performance was reduced by up to 5.8 timesas a result of performing the workload without calling the fsync system call function. However, it is difficult to ensure the data integrityof the database without using the fsync system call function. In this paper, to reduce the overhead of the fsync system call functionwhile performing workloads on the WiscKey database, we use NVDIMM caching techniques to ensure data integrity while improving theperformance of the WiscKey database. Keywords : NVDIMM, Key-Value Database,

참고문헌 (6)

  1. L. Lu, "WiscKey : Separating keys from values in SSD-conscious storage", 14th USENIX Conference on File and Storage Technologies(FAST 16) (2016)
  2. "Google, LevelDB"[URL]
  3. I. H. Song, "Performance degradation of WiscKey database due to fsync", Korea Computer Congress 2022(KCC 2022) (2022)
  4. Micron®, "Windows Server 2016 Shows 75X IOPS Gain With NVDIMM-N, HPE, Micron® and Microsoft® Windows®Server 2016", NVDIMM-N Solution, 2016
  5. T. D. Nguyen, "PB-NVM : A high performance partitioned buffer on NVDIMM", Journal of Systems Architecture, 97, pp.20~33 (2019)
  6. B. Zhang, "NVLSM : A persistent memory key-value store using log-structured merge tree with accumulative compaction", ACM Transactions on Storage(TOS), 17(3), pp.1~26 (2021)

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