通过非易失存储和检查点优化缓解日志开销

在文件系统进行用户数据和元数据的持久化过程中,如果出现异常掉电或系统崩溃,可能导致文件系统出现数据的不一致性问题.现有的Ext4文件系统通过写前日志(write-ahead logging,WAL)技术结合事务机制来保证持久化操作的一致性.写前日志技术将文件系统元数据写入磁盘2次,元数据的粒度小、数量大、重复度高,影响了程序的性能,也缩短了Flash存储介质的使用寿命.针对这一问题,提出了使用新型非易失存储(non-volatile memory,NVM)作为存放日志的独立外部设备,并通过存取指令(load/store)接口直接访问;同时使用倒序扫描(reverse scan)技术对检查点(checkpoint)流程进行优化,减少同一数据块的重复写操作.实验结果表明,使用NVM作为外部日志分区,对于写操作比重较大的程序,在HDD上带宽提升接近50％;在SSD上带宽提升达到23％;在checkpoint时使用倒序扫描之后,写入次数降低明显,带宽提升接近20％.     

面向大数据应用的众核处理器缓存结构设计

大规模数据排序、搜索引擎、流媒体等大数据应用在面向延迟的多核/众核处理器上运行时资源利用率低下,一级缓存命中率高,二级/三级缓存命中率低,LLC容量的增加对IPC的提升并不明显。针对缓存资源利用率低的问题,分析了大数据应用的访存行为特点,提出了针对大数据应用的两种众核处理器缓存结构设计方案,两种结构均只有一级缓存,Share结构为完全共享缓存,Partition结构为部分共享缓存。评估结果表明,两种方案在访存延迟增加不多的前提下能大幅节省芯片面积,其中缓存容量较低时,Partition结构优于Share结构,缓存容量较高时,Share结构要逐渐优于Partition结构。由于众核处理器中分配到每个处理器核的容量有限,因此Partition结构有一定的优势。     

面向Android系统的目录自适应日志模式选择机制

在写磁盘的过程中如果意外掉电或系统崩溃很有可能导致文件系统中用户数据和元数据不一致,现有文件系统主要采取写前日志或写时拷贝等一致性技术来解决该问题,但均没有考虑目录对可靠性需求的差异性。针对现有的文件自适应日志模式存在的需要逐一修改应用程序的不足,提出了面向Android系统的目录自适应的日志模式选择机制,即针对不同的目录对可靠性需求的高低等级,选择相应的强弱程度不同的日志模式,同时分配可靠性不同的存储区域,这种机制对开发者完全透明,也符合Android系统的应用特征,在可靠性需求不变的前提下最大限度地减少了一致性保证引入的额外开销。实验结果表明,修改后的文件系统可以识别文件所在目录,并根据目录选择预先定义的日志模式。