【摘 要】
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云服务的普及使得云存储系统所管理的数据规模快速增长,海量的用户数据以及低访问时延的需求给云存储系统的元数据访问性能带来了挑战。键值存储技术是云存储系统构建元数据集群的重要技术之一,但现有键值存储系统的索引方案无法满足元数据集群对索引性能稳定高效的需求。目前主流的日志结构合并树（LogStructured Merge Tree,LSM-Tree）索引无法提供高效的查询性能,而B+树索引的性能随着索引
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云服务的普及使得云存储系统所管理的数据规模快速增长,海量的用户数据以及低访问时延的需求给云存储系统的元数据访问性能带来了挑战。键值存储技术是云存储系统构建元数据集群的重要技术之一,但现有键值存储系统的索引方案无法满足元数据集群对索引性能稳定高效的需求。目前主流的日志结构合并树（LogStructured Merge Tree,LSM-Tree）索引无法提供高效的查询性能,而B+树索引的性能随着索引数据总量的增加而显著下降,并且两者都存在性能抖动与长尾延迟的问题,因此需要探索适用于海量元数据访问的索引方案。针对现有键值存储系统无法提供高效且稳定的海量元数据访问性能的问题,提出一种分层索引的高性能键值存储系统MBKV（Multiple B+Tree Key Value）。MBKV设计了静态索引层和动态索引层结合的分层索引结构,静态索引层用来加速定位过程,动态索引层由多个存储槽组成以存放实际数据,每个存储槽中维护了一个存放增量数据的独立缓冲区和一棵存放持久化数据的低高度B+树。为减少外存访问次数以提高读性能,MBKV使用分层结构减少B+树的节点数量,并缓存全部的非叶子节点;为降低系统尾延迟并减少性能抖动,MBKV保证增量数据的持久化只影响单个存储槽,并通过低高度的B+树减少持久化过程的结构调整与写放大开销。此外,为使系统在数据量增长后依然提供良好稳定的性能,MBKV通过定期的扩展操作来保持每棵B+树的低高度特点,避免了B+Tree结构性能与数据量成负相关的问题。实现了MBKV的系统原型,并在真实的固态硬盘设备上与基于LSM-Tree结构的Rocks DB和基于B+树结构的Wired Tiger进行了性能对比。测试结果表明,数据量增长时MBKV仍能提供较高的性能;对比Rocks DB和Wired Tiger,MBKV的写入性能分别可提高82%和128%,单点读性能分别可提高117%和102%,范围读性能分别可提高177%和10%;另外,MBKV有着三者最低的最大读写访问时延。
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