[发明专利]一种混合内存键值对存储系统的请求处理方法

说明书

本发明公开了一种混合内存键值对存储系统的请求处理方法，包括：若为点查询请求，则查找哈希表并返回查询结果；若为范围查询请求，则构建对应的跳表命令并添加至每一个跳表的命令缓存队列，等待直至获取到所有跳表的返回结果，并按照字典序合并获取到的返回结果并返回；若为写请求，则在NVM中分配内存并写入值；进一步判断写请求类型，若为更新请求，则更新哈希表，并构建对应的跳表命令；若为插入请求，则新建跳表节点并更新哈希表，并构建对应的跳表命令；根据写请求中键的长度确定目标跳表，并将跳表命令添加至目标跳表的命令缓存队列。本发明充分考虑介质的读写延迟，并且最优化占比较高的读操作的处理性能，从而有效提升系统的整体性能。

技术领域

本发明属于信息存储技术领域，更具体地，涉及一种混合内存键值对存储系统的请求处理方法。

背景技术

互联网大数据应用和云计算应用要求对大规模数据的快速访问，键值对存储(KVS，Key Value Store)作为非关系型数据存储的典型代表，采用非结构化的数据组织形式，提供高效的数据插入、点查询(point query)、范围查询(scan)支持，凭借其高访问性能、高可用性和高扩展性得以迅速发展，广泛应用在数据密集型应用中，如网络索引引擎、社交网络等。内存键值对存储以动态随机访问存储器(DRAM，Dynamic Random AccessMemory)作为存储介质，但是DRAM受可扩展性、能耗、成本等因素的影响越来越无法满足大数据应用的容量需求。非易失存储器(NVM，Non-Volatile Memory)具有高存储密度、字节可寻址、低能耗、近DRAM访问延迟、掉电后数据不丢失等特点，为内存键值对存储提供了一种可行的解决方案。以NVM和DRAM作为混合内存的架构得到了广泛的关注和研究，如何结合NVM和DRAM介质的特点，设计高性能的混合内存键值对存储系统具有十分重要的意义。

索引设计是实现高性能内存键值对存储系统的关键部分。现有内存键值对存储系统采用哈希表、B+树、跳表等数据结构作为索引，哈希表的点插入和查询的速度最快，时间复杂度为O(1)，但是无法支持范围查询，B+树和跳表的点查询和点插入的时间复杂度为O(nlogn)，支持范围查询。

目前，NVM介质的读、写延迟分别约为DRAM读、写延迟的3～4倍和10～12倍，基于介质的读写延迟，现有的对混合内存键值对存储系统性能优化的研究焦点在于针对写操作的性能优化，相应地，索引设计也主要针对NVM和DRAM的写延迟差距，如将插入和查询复杂度为O(1)的哈希结构放在写延迟较高NVM中，将时间复杂度较高的B+树实现在写延迟较低的DRAM中，以达到系统整体性能的稳定。

而在读密集型的内存键值对存储环境下，键值对存储系统的读操作性能起到更加关键的作用。研究表明，混合内存键值对存储系统的读数据比例远高于写数据，甚至高达30:1，这使得NVM的读操作延迟成为整个系统性能远不可忽略的一部分，由于缺乏对NVM读延迟的考虑和系统读性能的优化，现有索引设计对NVM过多的读操作会导致系统整体性能的下降。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种混合内存键值对存储系统的请求处理方法，其目的在于，同时针对介质的读写延迟和读请求所占的高比例对混合内存键值对存储系统的整体性能进行优化。

为实现上述目的，本发明提供了一种混合内存键值对存储系统的请求处理方法，混合内存键值对存储系统包括DRAM和NVM，包括如下步骤：

(1)判断请求类型，若为读请求，则转入步骤(2)；若为写请求，则转入步骤(3)；

(2)判断读请求的类型，若为点查询请求，则根据点查询请求的键查找哈希表，返回查询结果，并转入步骤(7)；若为范围查询请求，则转入步骤(3)；

(3)根据范围查询请求构建对应的跳表命令，将跳表命令添加至每一个跳表的命令缓存队列，并等待直至获取到所有跳表的返回结果；按照字典序合并获取到的返回结果结果，从而得到范围查询请求的查询结果并返回；转入步骤(7)；