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Fast Garbage Collection in Erasure-Coded Storage Clusters
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AI
DOI：10.1109/TC.2025.3575914.png)
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摘要
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Erasure codes（EC）已被广泛应用于集群中，以在低存储成本下提供高数据可靠性。由于删除和原地更新操作，部分数据块失效，这不幸引发了繁琐的garbage collection（GC）问题。现有设计仍存在以下局限：大量的网络流量、不均衡的流量负载以及GC后的低读写性能。本文提出FastGC，一种快速垃圾回收方法，该方法将旧条带合并为新条带并回收失效块。FastGC通过条带分组和位序列操作快速生成高效的合并方案，以最小化网络流量，并保持同一条带的数据块分布以确保读性能。在合并过程中，它仔细分配新条带的存储空间，以消除影响写性能的不连续空闲空间。此外，为加速合并后的校验更新，FastGC贪婪地调度多条带更新的传输链路，以平衡节点间的流量负载，并采用最大流算法来饱和带宽利用率。全面的评估结果通过模拟和阿里巴巴ECS实验表明，FastGC可将网络流量显著降低10.36%-81.22%，GC时间降低34.25%-72.36%，同时保持GC后的读写性能。
Keyword:
Erasure coding
storage clusters
garbage collection
stripe merge
期刊
IF:
3.8
论文数:
5.4K
被引数:
9.8K
机构
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