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1.
Many key-value stores use RDMA to optimize the messaging and data transmission between application layer and the storage layer, most of which only provide point-wise operations. Skiplist-based store can support both point operations and range queries, but its CPU-intensive access operations combined with the high-speed network will easily lead to the storage layer reaches CPU bottlenecks. The common solution to this problem is offloading some operations into the application layer and using RDMA bypassing CPU to directly perform remote access, but this method is only used in the hash tablebased store. In this paper, we present RS-store, a skiplist-based key-value store with RDMA, which can overcome the CPU handle of the storage layer by enabling two access modes: local access and remote access. In RS-store, we redesign a novel data structure R-skiplist to save the communication cost in remote access, and implement a latch-free concurrency control mechanism to ensure all the concurrency during two access modes. RS-store also supports client-active range query which can reduce the storage layer’s CPU consumption. At last, we evaluate RS-store on an RDMA-capable cluster. Experimental results show that RS-store achieves up to 2x improvements over RDMA-enabled RocksDB on the throughput and application’s scalability.  相似文献   
2.
云数据处理在云计算基础设施中占有极其关键的地位。然而,当前的云存储系统绝大部分都采用基于分布式 Hash 的健‐值对模式来组织数据,在范围查询方面支持不理想、且动态实时性差,有必要构建云环境下辅助动态索引。通过总结、分析云环境中辅助双层索引机制,提出一种基于并发跳表的云数据处理双层索引架构。该架构采用两层体系结构,突破单台机器内存和硬盘的限制,从而扩展系统整体的索引范围。通过动态分裂算法解决局部服务器中的热点问题,保证索引结构整体的负载均衡。通过并发跳表来提高全局索引的承载性能,改善了全局索引的并发性,提高整体索引的吞吐率。实验结果表明,基于并发跳表的云数据处理双层索引架构能够有效支持单键查询和范围查询,具有较强的可扩展性和并发性,是一种高效的云存储辅助索引。  相似文献   
3.
李梁  吴刚  王国仁 《软件学报》2020,31(3):663-679
跳表作为数据库中被广泛采用的索引技术,优点在于可以达到类似折半查找的复杂度O(log(n)).但是标准跳表算法中,结点的层数是通过随机算法生成的,这就导致跳表的性能是不稳定的.在极端情况下,查找复杂度会退化到O(n).这是因为经典跳表结构没有结合数据的特征.一个稳定的跳表结构应该充分考虑数据的分布特征去决定结点层数.基于核密度估计的方式估计数据累积分布函数,预测数据在跳表中的位置,进而设计用于判定结点层数的跳表算法.另外,跳表的查找过程中,结点层数越大的结点被访问的概率越高.针对历史数据的访问频次,设计一种保证频繁访问的“热”数据尽可能地在跳表的上层,而访问较少的“冷”数据在跳表的下层的跳表算法.最后,基于合成数据和真实数据对标准跳表和5种改进的跳表算法进行了全面的实验评估并开源代码.实验结果表明,优化的跳表最高可以获取60%的性能提升.这为未来的科研工作者和系统开发人员指出了一个很好的方向.  相似文献   
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