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一种基于LSM树的键值存储系统性能优化方法 被引量:6
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作者 王海涛 李战怀 +1 位作者 张晓 赵晓南 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1792-1802,共11页
目前,键值(key-value, KV)存储系统在众多数据密集型的应用系统中发挥着关键作用,例如页面索引、电子商务以及云存储系统等.在各种键值存储系统中,基于日志结构合并(log-structured merge, LSM)树的KV存储系统获得了广泛的应用.主要原... 目前,键值(key-value, KV)存储系统在众多数据密集型的应用系统中发挥着关键作用,例如页面索引、电子商务以及云存储系统等.在各种键值存储系统中,基于日志结构合并(log-structured merge, LSM)树的KV存储系统获得了广泛的应用.主要原因是基于LSM树的KV存储系统能够将随机写操作转化为顺序写操作,从而提升数据写性能.然而,这些存储系统也存在一些严重的性能问题.一方面,KV存储系统利用预写日志机制来保证写入数据的原子性和安全性,以便在系统发生故障时进行恢复,造成了数据的写放大.同时,日志的频繁更新也引入了严重的元数据负载,导致了额外的性能开销.另一方面,KV存储系统通常利用通用文件系统存储数据,而通用文件系统中许多KV存储系统不需要的功能和属性也会造成一定的性能开销.为了减小这些开销、提升KV存储系统写入性能,提出了RocksFS,一个针对基于LSM树的KV存储系统优化的文件系统.针对KV存储系统的负载模式简化文件系统结构,去除通用文件系统引入的负载,同时优化预写日志的存储结构和更新流程以减小其更新负载,提升写入性能.最后在普通硬盘和固态硬盘上,基于流行的KV存储系统RocksDB验证了该方法的有效性,结果显示相对于通用文件系统,RocksFS能够将小块KV数据写入和更新性能提高约8倍. 展开更多
关键词 LSM树 键值存储 文件系统 预写日志 写性能
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一种基于HBase的数据持久性和可用性研究 被引量:11
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作者 唐长城 杨峰 +2 位作者 代栋 孙明明 周学海 《计算机系统应用》 2013年第10期175-180,共6页
HBase(Hadoop DataBase)是Apache Hadoop项目下的一款非关系型数据库,它是一个基于列簇的开源数据存储系统,关于HBase的研究和应用越来越受到关注.由于HBase会在内存缓存数据后写文件系统,所以缓存的大小成为影响系统性能的一个重要因素... HBase(Hadoop DataBase)是Apache Hadoop项目下的一款非关系型数据库,它是一个基于列簇的开源数据存储系统,关于HBase的研究和应用越来越受到关注.由于HBase会在内存缓存数据后写文件系统,所以缓存的大小成为影响系统性能的一个重要因素.本文提出一种基于备份日志的持久性、可用性方案Remote Log Process,使得HBase能够在不同的缓存规模获得更好的写性能.实验证明,在保证数据的持久性和可用性前提下,RLP能够在不同的缓存大小下获得稳定的性能,并且在缓存不超过默认设置时明显提高写操作时间性能. 展开更多
关键词 HBASE 持久性 可用性 预写日志 写操作效率
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一种高效的磁盘队列I/O机制(英文)
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作者 魏青松 卢显良 +1 位作者 任立勇 周旭 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期687-691,共5页
分析了传统磁盘队列的存储管理开销和读写性能,针对磁盘队列I/O已成为影响消息服务器性能的首要瓶颈,提出了一种高效磁盘队列I/O机制—FlashQ。FlashQ采用物理上连续的磁盘块作为磁盘队列,以紧凑方式组织数据,采用延迟写策略和预先读策... 分析了传统磁盘队列的存储管理开销和读写性能,针对磁盘队列I/O已成为影响消息服务器性能的首要瓶颈,提出了一种高效磁盘队列I/O机制—FlashQ。FlashQ采用物理上连续的磁盘块作为磁盘队列,以紧凑方式组织数据,采用延迟写策略和预先读策略提高读写性能。实验表明,FlashQ的性能比传统磁盘队列好。 展开更多
关键词 消息服务器 磁盘队列 延迟写 预先读
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关于写字机器人多轴联动路径优化控制研究 被引量:3
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作者 李鹏越 李晓林 《计算机仿真》 北大核心 2017年第6期335-339,共5页
为了在保证写字路径精度的前提下提高写字速度和避免电机频繁启停,设计了采用连续小线段前瞻非对称S型插补算法的智能写字机器人。首先上位机软件将输入的字符转换为坐标形式的小线段,并对小线段利用前瞻算法进行前瞻处理,然后通过串口... 为了在保证写字路径精度的前提下提高写字速度和避免电机频繁启停,设计了采用连续小线段前瞻非对称S型插补算法的智能写字机器人。首先上位机软件将输入的字符转换为坐标形式的小线段,并对小线段利用前瞻算法进行前瞻处理,然后通过串口发送给控制器,控制器对小线段使用非对称S型直线插补算法进一步插朴密化,最后控制器将密化后的微小线段通过运动学逆解转化为电机的转动量,最终实现了对距离的精确控制。实验测试表明,该机器人平均写字速度和精度都得到了提高。 展开更多
关键词 写字机器人 前瞻算法 插补算法 精度
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基于StackSF的DDoS攻击和IP欺骗新型防御机制
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作者 邬恺夫 朱军 +2 位作者 王文芳 李红蕾 马钊 《河南科学》 2006年第6期906-911,共6页
针对互联网上的主机正面临着IP欺骗和大规模分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁,提出一种新的防御机制——StackSF.该机制不同于以往的方法,它是通过数据包标记和临界过滤器分析每个数据包的信息内容,过滤掉攻击数据包并检测出遭受欺骗的源I... 针对互联网上的主机正面临着IP欺骗和大规模分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁,提出一种新的防御机制——StackSF.该机制不同于以往的方法,它是通过数据包标记和临界过滤器分析每个数据包的信息内容,过滤掉攻击数据包并检测出遭受欺骗的源IP地址.同时,还可以防御各种方式的IP欺骗的攻击. 展开更多
关键词 StackSF DDOS IP地址欺骗 数据包标记 临界过滤器 路由器 预写
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面向内存表的可动态配置预写日志框架
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作者 朱海铭 黄向东 +1 位作者 乔嘉林 王建民 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第11期2777-2783,共7页
通常情况下,NoSQL数据库管理系统启动后,其多个数据库或数据分区的预写日志(WAL)会固定地写入一个或多个日志文件,因而形成强耦合的对应关系。由于数据库逻辑模型与分区配置是由应用业务和计算环境所决定的,在预写日志被强耦合的情况下... 通常情况下,NoSQL数据库管理系统启动后,其多个数据库或数据分区的预写日志(WAL)会固定地写入一个或多个日志文件,因而形成强耦合的对应关系。由于数据库逻辑模型与分区配置是由应用业务和计算环境所决定的,在预写日志被强耦合的情况下,数据库管理系统无法对预写日志的个数、大小等进行配置以实现性能调优。针对该问题,提出了一种面向内存表的可动态配置预写日志框架,该框架记录了重写日志,内存表可以动态地被分配给不同的预写日志队列,支持可变的对应关系,实现了预写日志与具体应用之间的解耦。在物联网时序数据库Apache IoTDB上实现了该框架,并进行了相关实验,结果表明使用可动态配置预写日志框架后可以找到比强耦合的预写日志更优的配置方案,写入性能可提高8%~19%,说明该框架能针对不同计算环境和应用负载实现动态性能调优。 展开更多
关键词 预写日志(WAL) 重写日志 日志结构合并树(LSM) 时序数据库
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SQLite数据库删除数据恢复方法研究 被引量:2
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作者 胡志强 蓝锴 《网络空间安全》 2021年第6期19-25,共7页
以微信为研究切入口,提取出微信SQLite数据库中的聊天记录、朋友圈等信息并进行分析。以16进制读取SQLite和预写式日志(WAL)并分析其存储结构和工作原理,可以分析出带有删除标识的信息,使用基于WAL的快速恢复方法和基于Type字段的深度... 以微信为研究切入口,提取出微信SQLite数据库中的聊天记录、朋友圈等信息并进行分析。以16进制读取SQLite和预写式日志(WAL)并分析其存储结构和工作原理,可以分析出带有删除标识的信息,使用基于WAL的快速恢复方法和基于Type字段的深度恢复方法,通过对WAL日志文件和Type字段中带有删除标识字段的修改,达到恢复数据库表中被删除信息的目的。分别对这两种方法进行数据恢复实验,并对实验结果进行分析,以证明这两种数据恢复方法的有效性。侧重研究了SQLite数据恢复方法的实验设计、过程与结果分析,对智能手机的误删恢复和手机取证等进行了有益的探索和研究。 展开更多
关键词 SQLITE 微信 预写式日志 数据恢复 手机取证
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MyWAL:performance optimization by removing redundant input/output stack in key-value store
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作者 Xiao ZHANG Mengyu LI +2 位作者 Michael NGULUBE Yonghao CHEN Yiping ZHAO 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第7期980-993,共14页
Based on a log-structured merge(LSM)tree,the key-value(KV)storage system can provide high reading performance and optimize random writing performance.It is widely used in modern data storage systems like e-commerce,on... Based on a log-structured merge(LSM)tree,the key-value(KV)storage system can provide high reading performance and optimize random writing performance.It is widely used in modern data storage systems like e-commerce,online analytics,and real-time communication.An LSM tree stores new KV data in the memory and flushes to disk in batches.To prevent data loss in memory if there is an unexpected crash,RocksDB appends updating data in the write-ahead log(WAL)before updating the memory.However,synchronous WAL significantly reduces writing performance.In this paper,we present a new WAL mechanism named MyWAL.It directly manages raw devices(or partitions)instead of saving data on a traditional file system.These can avoid useless metadata updating and write data sequentially on disks.Experimental results show that MyWAL can significantly improve the data writing performance of RocksDB compared to the traditional WAL for small KV data on solid-state disks(SSDs),as much as five to eight times faster.On non-volatile memory express soild-state drives(NVMe SSDs)and non-volatile memory(NVM),MyWAL can improve data writing performance by 10%–30%.Furthermore,the results of YCSB(Yahoo!Cloud Serving Benchmark)show that the latency decreased by 50%compared with SpanDB. 展开更多
关键词 Key-value(KV)store Log-structured merge(LSM)tree Non-volatile memory(NVM) Non-volatile memory express soild-state drive(NVMe SSD) write-ahead log(WAL)
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