一种固态盘的读写性能优化调度方法

相比于传统机械硬盘,基于NAND Flash的固态盘由于具有非易失性、高性能、低功耗等优点,被广泛应用于数据中心、云计算、在线事务交易等场景。然而,由于NAND Flash中的读操作速度远远快于写操作速度,当读写请求并发执行时,读请求可能被写请求阻塞,从而表现出极大的读延时。在许多以读请求为主的场合,尤其是在线事物交易中(读请求占总请求的比例超过90%),读延时的急剧增加严重影响了系统的整体性能。提出一种读写性能优化调度的策略,通过在闪存转换层之下动态调整读写请求的优先序列,使读性能获得显著的提升。实验中,通过对固态盘仿真器的设计与实现,对读写调度策略的有效性进行了系统的评估。实验结果表明,在该调度策略下,系统中读延时的最大值和平均值均得到了显著的减少,且降幅分别达到了72%和41%。     

GC-RAIS:一种基于垃圾回收感知的固态盘阵列

垃圾回收操作会显著影响固态盘的性能,进而导致固态盘阵列的性能波动.为此,提出一种基于垃圾回收感知的磁盘阵列(GC-RAIS),充分利用固态盘的高随机读特性和固态盘阵列中的热备份盘,以减轻垃圾回收操作对固态盘阵列性能波动的负面影响.当固态盘阵列中某个固态盘正在处理垃圾回收操作时,对于到达该固态盘的读请求采用重构方式处理,即读取同一条带上其他固态盘上的数据重构得到,而对于到达该固态盘的写请求则将写数据临时存放在热备盘中,并更新相应的校验信息.当垃圾回收过程结束后,将被重定向的写数据写回到正确的固态盘中.仿真实验结果表明相对局部垃圾回收LGC策略和全局垃圾回收GGC策略,GC-RAIS分别减少用户I/O请求的平均响应时间达55％和25％.     

合成Trace及其I／O请求产生器的设计与实现

本文讨论了一种用于测试、仿真和评价外存储子系统的合成Ｔｒａｃｅ及其Ｉ／Ｏ请求产生器的设计与实现。从分析Ｉ／Ｏ负载特性着手设计合成Ｔｒａｃｅ，用双时钟方法实现Ｉ／Ｏ请求产生定时和Ｉ／Ｏ响应计时，给出了对固态盘－光盘子系统的实测结果。     

Plane级的闪存固态盘并行调度算法

为有效缓解固态盘的存储瓶颈问题,针对闪存固态盘内部芯片的工作原理和物理特性,将并行调度技术引入闪存固态盘的闪存转换层(FTL)的设计中,设计并实现了一种plane级的并行调度算法,基本方法就是将一个读写请求分解成多个段,在多个plane上并行的执行,通过更均衡的分配I/O负载,可以显著提高闪存固态盘的整体读写性能。通过设置不同的芯片参数进行了模拟与测试,实验结果表明,采用并行调度技术可以有效提高闪存固态盘中存储芯片之间的并行度,以及芯片内部各个单元之间的并行度,闪存固态盘的读写延时均有较大改善。     

一种FLASH固态盘的设计

提出了一种采用FLASHMEMORY芯片来构成固态盘的设计方案。由于本系统利用FLASHMEMORY芯片的可在线编程、快读／写、在调电情况下的非易失性等许多优异的特点和采用较少的元器件，所以与一般的磁盘存储器相比，它的软／硬件结构非常简单，存取速度也提高了许多倍。     

基于收益驱动请求分类的多目标动态优先请求调度

请求调度通常需要在充分利用现有服务器资源的基础上满足响应时间最小化和系统吞吐量最大化的目标,但对于以盈利为目的的电子商务网站来说,关键还是要提高交易请求和VIP用户发起请求的达成率。针对电子商务网站请求调度的多重目标,首先提出了收益驱动的请求分类多维标准,在此基础上定义了请求优先级和调度优先级的概念,给出了基于请求分类的多目标动态优先调度算法MODP,并引入了基于事前过载判断而非负载测量的调度机制以避免控制延迟,有利于电子商务网站在多变的负载条件下自适应地实现差别服务和QoS保障。仿真实验证明了MODP机制与算法的有效性,将其与传统FCFS调度方法进行对比研究,结果表明:服务器无论在高载还是低载情况下,MODP调度策略在实现收益最大化、平均响应时间最小化的目标方面都具有明显的优势。     

一种基于小数据同步写的回写I/O调度器

小数据同步写普遍存在于的各种计算机环境中,并且可以由计算机系统的不同层次软件产生,从底层操作系统一直到上层应用软件都可以生成小数据同步写请求.然而,操作系统的文件系统是以块作为最小逻辑可寻址单位,小数据写将会导致严重的写放大问题,使得系统的I/O性能大幅降低.为了解决上述问题,我们提出了一种新的I/O调度器,并将它取名为“Hitchhike”.该调度器可以识别小数据写,并通过对其他数据块中的数据进行压缩,,将小数据嵌入到压缩出来的空间中,从而将小数据和该数据块一起写入到磁盘上,以异步回写的方式完成小数据的同步写,不仅有效缓解了磁盘的写放大问题,也大大提高了小数据同步写的效率.我们基于Linux中Deadline调度器实现了Hitchhike原型系统,并利用Filebench基准测试来测试调度器在吞吐量、I/O延迟等方面的性能.通过和传统I/O调度器的性能进行比较,我们可以发现Hitchhike调度器能够显著的提高小数据同步写性能高达48.6%.     

Web集群服务器中分发静态请求的调度算法

为分发静态请求提出一种自适应的基于文档大小的调度算法ADSB,它使用资源占用时间来衡量负载,并根据被请求文档的大小来分发请求,均衡各个后台服务器的负载;ADSB根据负载历史周期地预测即将到来的负载统计特性,并根据预测结果来调整算法的参数;由于有着目标位置特性,ADSB能获得很高的缓存命中率;因为实际静态文档的大小服从重尾分布,所以分发大小不同的文档到不同的服务器,使ADSB减小了小文档的平均响应时间,同时大文档也没受到明显的影响。实验表明,ADSB的性能优于已有的经典的调度算法。     

DPSP:一种基于内容的客户请求调度策略

改善执行服务器的性能对于提高Web服务器的服务质量至关重要，在分析执行服务器的线程数量，调度策略，服务器响应时间和客户请求到达率间相互关系的基础上，提出了动态优先级调策略DPSP（dynamic priority scheduling policy)，它根据客户请求内容的重要程序有效地组织服务器的请求执行顺序，达到提高请求服务质量的目的，与先来先服务FCFS（first come first service)，短请求优先SRF（short request first)和DEDF（dynamic earliest deadline first)策略进行模拟比较表明，DPSP策略以较小的响应延迟增量为代价，提高了WWW的服务质量。     

网络存储系统中I/O请求响应时间的研究

网络存储技术从很多方面改善了传统基于主机的存储系统的不足，但由于在数据存储和处理之间增加了网络，对整个I／O请求过程产生很大的影响，使得I／O性能难以准确地估计．通过对两种常用的网络存储系统——NAS和SAN的基本存储过程进行分析，提出了针对网络存储系统中I／O响应时间的性能评估模型．通过实验，发现这个模型在很大程度上能够对存储网络的性能进行评价．结果表明存储网络的性能不光和存储设备以及网络设备的物理性质有关，还和具体的负载状况密切联系．另一方面，FC(光纤通道)对负载状况的依赖性远远小于TCP／IP网络，就I／O响应速度而言，FC有更好的性能．     

基于固态硬盘的云存储分布式缓存策略

为满足海量数据存储的需求,提出一种基于低功耗、高性能固态硬盘的云存储系统分布式缓存策略.该策略对不同存储介质的硬盘虚拟化,将热点访问数据的缓存与存储相结合,实现在不同存储介质之间的热点数据迁移,解决热点元数据的访问一致性与存储服务器的动态负载均衡问题.工作负载压力测试结果表明,该策略可使云存储系统的读峰值速率最高提升约86％,并且能提高存储服务器的吞吐量.     

针对固态硬盘的拥塞控制I/O调度器

针对固态硬盘( SSD)存储系统在高并发访问时出现的I/O路径局部拥塞效应,设计并实现了动态拥塞控制调度器。该调度器通过设置动态拥塞阈值,分化处理I/O请求,显著提高了固态硬盘存储系统的系统性能,有效改善了系统I/O路径的局部拥塞效应。实验结果表明,相对于内核NOOP调度器,该调度器使得系统平均响应时间减少20%左右,局部拥塞效应减少90%左右。     

基于交叉点缓存状态的CICQ调度算法

针对现有的联合输入交叉点排队(CICQ)调度算法在设计时未充分利用交叉点缓存状态信息的问题,提出一种CICQ状态堆调度算法。该算法分布式地运行于CICQ结构的各个输入端口和输出端口。仿真结果表明,在均匀或非均匀流量模型下,基于该算法的CICQ结构都能获得与输出排队结构相当的性能,且具有较高的时延。     

基于写数据页聚簇的固态硬盘缓冲算法

针对Flash写前需擦除,读写I／O开销不均衡等固有缺陷,研究面向闪存缓冲区管理,对提高基于Flash的固态硬盘（SolidState Disk,SSD）访问性能具有重要理论意义和应用价值．通过分析SSD关键技术及现有缓冲区管理算法,实现了一种适用于SSD的基于写数据页聚簇缓冲算法．文章中详细介绍了该算法关键技术及原理,并通过FlashSim仿真平台实现SSD写缓冲．基于仿真结果与传统缓冲算法性能比对,分析得出该缓冲算法可降低SSD随机写次数和SSD数据存储分散性,并提升SSD响应速度．     

一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法

I/O任务调度是影响I/O密集型虚拟机性能的重要因素。现有调度方法主要是针对虚拟机整机I/O带宽的优化,较少兼顾各虚拟域与全局性能,也无法满足域间差异化服务的要求。针对现有方法的不足,提出了一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法DPS。该算法基于多属性决策理论,以离差最大化方法计算I/O任务的优先级评估属性权重,对I/O任务优先级进行综合评估;通过引入任务所在虚拟域价值,体现云计算环境下虚拟域重要性差异。在Xen系统中通过实验评测DPS调度虚拟化网卡的性能,结果表明,DPS能够有效提高指定域与全局的I/O任务截止期保证率、整机I/O带宽,并能为不同虚拟域的I/O应用提供差异化服务。     

Response Time Driven Scheduling for Programmable Logic Controllers with Network-Based I/O Systems

This paper introduces a scheduling method for a programmable logic controller (PLC) working under a multi-tasking, multi-processor and network-based I/O subsystem environment. We construct a generic architectural and behavioral model of a PLC and extract precise timing constraints. A heuristic algorithm is developed to satisfy the two objectives, timing constraints and low resource occupation at the same time. A synchronization scheme between program execution and data transmission is also developed, which enables the developed algorithm to accommodate multi-processor PLCs. We analyze the performance and implement the proposed method to demonstrate feasibility.     

基于强化学习的智能I/O调度算法

利用机器学习方法解决存储领域中若干技术难题是目前存储领域的研究热点之一。强化学习作为一种以环境反馈作为输入、自适应环境的特殊的机器学习方法,能通过观测环境状态的变化,评估控制决策对系统性能的影响来选择最优的控制策略,基于强化学习的智能RAID控制技术具有重要的研究价值。本文针对高性能计算应用特点,将机器学习领域中的强化学习技术引入RAID控制器中,提出了基于强化学习的智能I/O调度算法RL-scheduler,利用Q-学习策略实现了面向并行应用的自治调度策略。RL-scheduler综合考虑了调度的公平性、磁盘寻道时间和MPI应用的I/O访问效率,并提出多Q-表交叉组织方法提高Q-表的更新效率。实验结果表明,RL-scheduler缩短了并行应用的平均I/O服务时间,提高了大规模并行计算系统的I/O吞吐率。     

磁盘阵列系统I/O调度优化研究

分析了RAID-10系统的并行I/O任务模型,应用模糊函数提出了衡量I/O服务的满意度指标,并应用此指标,提出了一种适用于RAID-10系统I/O任务调度算法,提高了RAID-10系统的实时性能,并改善了负载其平衡能力。     

基于分布式图算法的无线网络MAC调度算法

针对无线自组织网络带宽利用率低的问题,在主干扰模型的基础上,提出一种基于分布式极大独立集(MIS)的无线自组织网络STDMA节点调度算法.该算法以分布式MIS算法为基础,在算法进入平衡状态时,优先让度大的节点加入MIS,再通过将其结果转化成△+1染色,从而完成时槽分配.该算法是完全分布式的,且时间复杂度为O(1bn).仿真结果表明,与分布式MIS算法相比,该算法收敛速度平均提高23.6％.