Cache动态插入策略模型研究

多核下,末级Cache容量、组相联数不断增大,传统Cache替换算法LRU会出现Cache死块增多、Cache有效利用率下降等问题。Cache动态插入策略可以有效地避免LRU算法中出现的这些问题,因而受到了广泛的关注。但是,目前对Cache插入策略的研究只停留在策略水平上,缺乏定量的模型研究。针对此问题,提出了一个Cache插入策略的解析模型,该模型以应用的重用信息为输入,使用状态概率递归计算的方法,可预测不同插入策略下Cache的失效率。SPEC2006模拟验证表明,模型的精度较高,最大绝对误差为15.6%,平均绝对误差为3.1%。

多核处理器中基于Radix-Join的嵌套循环连接优化

针对目前主流的多核处理器,研究了基于共享Cache多核处理器的数据库Nested Loop Join(NINLJ)优化.针对无索引情况下的NLJ,提出了基于Radix-NL-Join算法的NLJ多线程执行框架.从减少Cache访问冲突和提高Cache命中率两个方面优化了NINLJ多线程执行框架中的聚集划分和聚集连接线程.主要贡献如下:1.针对多线程访问共享Cache容易出现共享Cache访问冲突的问题,优化了聚集划分阶段的多线程聚集划分线程的启动时机;2.针对聚集连接阶段,聚集连接线程Cache访问性能不佳,利用聚集连接线程顺序访问聚集的优势,采用预取线程提高聚集连接线程的性能;3.在实验中,基于开源数据库EaseDB实现了上述多线程执行框架,测试了多线程NLJ的性能.实验结果表明,提出的NLJ多线程执行框架,可以充分利用多核处理器的计算资源,并有效地解决共享Cache在多线程条件下的Cache访问冲突问题,大大提高了NLJ的性能,相对于未采用Cache优化的多线程Radix-NL-Join算法,其性能提升了26%左右.