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Optimizing both performance and tail latency for B+tree on persistent memory
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AI
DOI：10.1016/j.sysarc.2025.103406.png)
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摘要
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B+树在数据库中得到了广泛应用，并且近年来在持久内存（PM）方面进行了优化。然而，现有的面向PM的B+树设计面临着写入性能惩罚、高尾部延迟和可扩展性问题，这些问题是由三个关键设计限制引起的，并且由于PM的不对称读写性能，这些问题在PM上会被放大：(1)节点分裂可能导致大量数据迁移；(2)频繁的节点分裂可能导致级联修改的高开销；(3)节点修订可能导致并行效率低下。在本文中，我们提出了一种基于B+树的新型持久内存索引HLTree，具有高写入性能和低尾部延迟，旨在解决上述问题并优化面向PM的B(+)树的性能和尾部延迟。首先，HLTree采用了一种新的节点预分裂策略，以减少传统B+树设计的写入开销。其次，HLTree将结构修改操作与B+树的关键路径解耦，并异步完成，以减少级联修改的开销。最后，HLTree优化了乐观版本锁，以减少读写者之间的冲突，从而降低延迟并提高可扩展性。基于在Intel Optane DCPMM上进行的评估，与mu Tree/SSB-Tree/Fast&Fair/FPTree相比，HLTree分别平均提供了1.06倍/2.38倍/2.16倍/1.55倍的读取吞吐量和1.50倍/2.28倍/2.13倍/1.58倍的写入吞吐量。此外，HLTree将99.9百分位尾部延迟降低了一个数量级。
Keyword:
Persistent memory
B(+)tree
Index structure
Concurrency
Write-optimizing
期刊
IF:
4.1
论文数:
3.0K
被引数:
4.2K
机构
暂无机构信息
引用论文
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