基于lsm-tree的持久化缓存机制的优化研究

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1、分类号学号M201373270学校代码10487密级硕士学位论文基于LSM-Tree的持久化缓存机制的优化研究学位申请人：饶毓琳学科专业：系统分析与集成指导教师：曾致远教授答辩日期：2016年5月28日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreefortheMasterofScienceTheOptimizationofPersistentCachingMechanismBasedontheLSM-TreeModelCandidate:RaoYulinMajor

2、:SystemAnalysisandIntegrationSupervisor:Prof.ZengZhiyuanHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2016万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期

3、：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要互联网行业的蓬勃发展带动了数据量的爆炸式增长，传统的关系型数据库并不能满足海量数据规模

4、的应用，所以Key-value存储机制应运而生。伴随该机制，NoSQL型数据库得到了大量推广，NoSQL数据库由于其处理海量数据之快而一般用作于传统关系型数据库的前置数据库，但这种基于内存存储的数据库在数据持久化方面并不完善，并且存在系统宕机时导致数据丢失的风险。然而随着互联网技术的成熟，该类型数据库开始摸索将其缓存数据持久化的方法。本文主要着眼于KV存储机制的NoSQL数据库的持久化研究，针对Google开源的LevelDB数据库所采用的LSM-Tree持久化机制，进行深入研究。文章首先从LSM-Tree持久化缓存模型入手，深入分析该模型的缓存机制；然

5、后找出LSM-Tree缓存机制持续写入快速但随机读取较慢的不足之处，引入改进的LSM-Tree模型；对应用该缓存机制的Google单机持久化存储系统LevelDB进行详细研究，着重分析其关键技术和运行机理，用C++语言在LevelDB的源码上进行改动。文章最后使用雅虎YCSB负载生成器框架对改进前后的LevelDB性能做比较，结果显示在保证写入吞吐量的同时随机读取吞吐量提高了一倍，随机读取延时有明显降低，优化效果较为明显。关键词：LSM-Tree模型持久化机制LevelDBYCSBI万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractTheboomingde

6、velopmentofinternetledtoanexplosivegrowthofdataquantity.Traditionalrelationaldatabasecannotmeettherequirementsofthemassivedata-scaleapplications,sothekey-value(KV)storagemechanismisproposed.NoSQLdatabase,whichisbasedonthismechanism,iswidelypromotedbecauseofitsfastsuperiorperforma

7、nceinprocessingmassiveamountsofdataandthusisgenerallyusedasfrontendoftraditionalrelationaldatabase.However,KVdatabaseismemory-basedandthusshowsdefectindatapersistence,whichresultsinpossibilityofdatalosswhenthesystemisdown.However,fastdevelopmentofinternettechnologybringsnewideaso

8、fcachingdataintopersistenceinKVdatabase.