【摘 要】
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传统的缓存系统为了追求更高的性能大多是基于内存存储的,数据的持久化功能并不完善,因而系统会受到内存容量的限制,并且在系统宕机时会导致数据全部丢失,无法恢复。为此,在
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CDJZR10180014)
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传统的缓存系统为了追求更高的性能大多是基于内存存储的,数据的持久化功能并不完善,因而系统会受到内存容量的限制,并且在系统宕机时会导致数据全部丢失,无法恢复。为此,在分析传统缓存系统的基础上,针对数据的持久化运用LSM-Tree理论以及Merge-Dump存储引擎进行改进,并参考Google的单机持久化存储系统LevelDB,实现一个分布式的Key-Value持久化缓存系统SSDB,结合传统缓存系统的优点并利用一致性哈希、布隆过滤器等思想对SSDB进行一系列优化。对SSDB性能测试的结果表明,优化后的持久化缓存系统SSDB是纯内存存储的,能有效降低数据的存储成本,且在读写性能上只比Redis下降约600 QPS。
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