【摘 要】
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为了保证分布式SSD（Solid-state Drive,固态驱动器）存储系统的高扩展性和数据的高可靠与强一致性,云存储厂商普遍使用的是多副本链路复制同步写的非中心化数据分布。它摒弃了传统中心化数据分布算法的查表寻址方式,直接通过计算得到数据副本放置节点,使得存储系统性能不再存在中心瓶颈。然而随着SSD产品的更新迭代和存储系统实际运行,底层存储池会充斥着不同接口不同厂家不同容量的新老SSD存储设备
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目“大规模固态存储系统结构与技术”（No.61832020）
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为了保证分布式SSD（Solid-state Drive,固态驱动器）存储系统的高扩展性和数据的高可靠与强一致性,云存储厂商普遍使用的是多副本链路复制同步写的非中心化数据分布。它摒弃了传统中心化数据分布算法的查表寻址方式,直接通过计算得到数据副本放置节点,使得存储系统性能不再存在中心瓶颈。然而随着SSD产品的更新迭代和存储系统实际运行,底层存储池会充斥着不同接口不同厂家不同容量的新老SSD存储设备。数据存储设备的差异化影响了系统服务的性能,合理的数据分布算法可直接改善存储系统性能,提高存储设备利用率。目前学术界和工业界对于非中心化数据分布算法的研究都忽视了由于底层存储设备性能异构而导致的写性能木桶效应,针对该问题,提出了存储池性能感知的非中心化数据分布算法（pCRUSH）,它能感知底层存储设备性能并对异构存储池进行性能分区。pCRUSH算法保留了非中心化数据分布算法的伪随机性和高扩展性,在pCRUSH算法中,同一数据的不同副本会被存放在相同性能区间的存储设备上,以此消除木桶效应带来的存储资源内耗,降低存储系统的写尾延迟。为了进一步提升存储资源利用率,进一步提出了负载感知的非中心化数据分布算法（LLPC）。它通过热点key记录链表（ARL）和热点数据映射算法对上层数据I/O进行特征感知,为不同的数据选择最佳存储设备,进一步提升了整个异构存储池的对外性能。实验结果显示,pCRUSH算法使得分布式存储系统的小写尾延迟降低了约43.77%,LLPC算法和pCRUSH算法结合可以使得分布式存储系统的平均写延迟降低约79.70%;同时pCRUSH算法使得分布式存储系统对外提供的小写IOPS性能提升了56.52%～66.80%,在有热点的随机读写负载下,LLPC算法和pCRUSH算法相结合可以使得分布式存储系统的IOPS性能提升2.29倍～2.79倍。
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