基于增量学习的RocksDB键值系统主动缓存机制

由于分层结构的约束,基于日志结构合并(LSM)树的RocksDB键值存储系统面临着读取性能低下的问题。一种有效的解决方法是对热点数据进行主动缓存,但其面临两个挑战:一是如何在数据分布持续动态变化时对热点数据进行预测,二是如何将主动缓存机制与RocksDB存储结构衔接起来。针对这些挑战,基于预测分析技术,构建了由数据采集、系统交互、系统测试等部分组成的面向RocksDB键值系统的主动缓存框架,能够将热点数据缓存在LSM树的较低层级中;并对数据访问模式进行建模,设计并实现了基于增量学习的热点数据预测分析方法,能够有效减少存储介质的I/O访问次数。实验结果表明该机制能有效提升RocksDB在不同动态工作负载下的数据读取性能。

基于HTTP的内存缓存服务的设计与实现

本文主要基于对当前常用的中间件Redis的介绍和分析,以Redis的优缺点展开,说明了分布式缓存服务设计中需要考虑的问题,实现了基于Http和Tcp的内存内缓存,分析了两者的性能以及实用性。然后实现了数据持久化,以及常用的客户端和服务端性能优化技术的原理介绍和实现。对测试结果进行分析,通过使用前后的性能差异来说明该技术的效果。文章的最后通过集群服务、负载均衡和一致性哈希来实现分布式。