SMDG: Enhancing In-Memory Dynamic Graph Processing With Storage-Class Memory

doi:10.1109/TKDE.2026.3676514

2026-03-23

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DOI：10.1109/TKDE.2026.3676514

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内存内动态图处理面临三大关键挑战：有限的DRAM容量、并发更新/查询处理效率低下以及易受崩溃影响。传统的段级系统在新兴存储级内存（SCM）上面临写入放大问题，而现有的持久化内存系统则受粗粒度同步和高恢复开销困扰。本研究提出存储级内存动态图（SMDG）处理框架，这是一个以块为原子单位贯穿存储、并发和恢复的架构级重新设计。该系统通过三项关键创新解决这些挑战。首先，块级存储设计在异构DRAM-SCM架构上以固定大小块粒度组织邻接数据，采用缓冲批量写入显著减少写入放大，同时保持对数更新复杂度。其次，块级多版本并发控制通过按顶点读写同步维护时间戳块版本，为并发查询提供任务有序快照可见性，无需复制整个顶点或页面。第三，块级崩溃恢复协议采用去中心化按顶点日志，实现独立并行重建，在保证应用级语义一致性的同时比顺序方法实现快得多的恢复。实验结果表明，这种统一的块级设计提高了更新效率，在控制内存开销下支持混合更新-查询工作负载，并与之前的动态图系统相比加速了崩溃恢复。

Keyword:

Dynamic graph

MVCC

packed-memory array

storage-class memory