在實驗室老師、同學(xué)及其他合作者的共同努力下，本實驗室三項成果分別被計算機系統(tǒng)領(lǐng)域重要國際會議USENIX ATC 2018(CCF A類)和計算機存儲領(lǐng)域重要workshop HotStorage收錄。其中USENIX ATC長論文兩篇，HotStorage論文一篇。向所有合作者、參研老師和同學(xué)表示祝賀！也向他們表示衷心感謝！

這三項重要成果涉及系統(tǒng)領(lǐng)域的兩個研究熱點：鍵值數(shù)據(jù)庫(KV store)和分布式一致性。這些研究成果的核心目的都是要突破存儲、計算、傳輸?shù)钠款i，使得系統(tǒng)架構(gòu)更加優(yōu)化，性能得到更大提升，以應(yīng)對日益增長的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和智能計算對于高效能存儲的客觀需求。摘要如下：

論文一：Fine-grained consistency for geo-replicated systems. Cheng Li (University of Science and Technology of China), Nuno Preguica (Nova University of Lisbon), Rodrigo Rodrigues (University of Lisbon). To appear in the Proceedings of USENIX ATC 2018. BOSTON, MA, USA.

概要：互聯(lián)網(wǎng)需要為來自世界各地的用戶提供便捷的服務(wù)。為此，大部分的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商都采用用戶數(shù)據(jù)跨地域備份技術(shù)(geo-replication)來拉近服務(wù)與用戶的距離，使得用戶請求可以在距離最近的服務(wù)器上得到響應(yīng)。 但該技術(shù)背后存在著系統(tǒng)性能(用戶請求時延和吞吐率)與跨地域數(shù)據(jù)一致性之間的尖銳矛盾。為了解決該矛盾，現(xiàn)有的技術(shù)將二者之間的取舍從系統(tǒng)層面拓展到操作層面，從而降低了維持一致性所需的跨數(shù)據(jù)中心并發(fā)控制的代價。然而，這些方法取舍粒度不夠細(xì)且無法感知系統(tǒng)操作發(fā)生的頻率，因而影響了互聯(lián)網(wǎng)的便捷化服務(wù)水平。基于此，我們提出了一種新的可調(diào)控的一致性模型—— Partial Order-Restrictions consistency (or short, PoR consistency) —— 將系統(tǒng)一致性與性能之間的取舍與操作之間可見性約束(visibility restriction)聯(lián)系起來，通過添加或者減少操作之間的可見性約束來增強或減弱整個系統(tǒng)的一致性，從而擺脫了一個系統(tǒng)只能選擇單一一致性模型的局限。此外，為了提供基于PoR一致性模型的備份協(xié)議，我們實現(xiàn)了一個輕量級的并發(fā)控制服務(wù)Olisipo，該服務(wù)可根據(jù)操作出現(xiàn)的頻率選擇性能適配的控制協(xié)議，以減少運行時開銷。我們將原型系統(tǒng)部署在亞馬遜云計算平臺的三個不同地域的備份節(jié)點上，并在該系統(tǒng)部署上運行RUBiS 評測工具。實驗結(jié)果表明：相較前序工作(OSDI 2012、ATC 2014、PaPoC 2015和IEEE Data Bulletin. 2016)，我們的一致性模型和原型系統(tǒng)可在添加少量約束的情況下，降低47.1%的用戶請求延遲和提高21.5%的系統(tǒng)吞吐率。

論文二：HashKV: Enabling Efficient Updates in KV Storage via Hashing. Helen H. W. Chan, Yongkun Li, Patrick P. C. Lee, Yinlong Xu. To appear in the Proceedings of USENIX ATC 2018. BOSTON, MA, USA.

概要：Key-value (KV)系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于多種應(yīng)用場景，它主要采用LSM樹的結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)高訪問性能，但是KV系統(tǒng)仍面臨嚴(yán)重的I/O放大問題。目前，業(yè)界提出了key和value分離的思想，通過僅將key存儲于LSM樹，而將value使用單獨的存儲管理來解決I/O放大問題。但是，現(xiàn)有的設(shè)計方案垃圾回收開銷大，從而嚴(yán)重影響了KV系統(tǒng)的性能，尤其是針對寫密集的負(fù)載。為了解決KV系統(tǒng)的I/O放大問題，我們沿用KV分離的思想，提出了HashKV系統(tǒng)，即使在寫密集負(fù)載下仍能達到很好的寫性能。HashKV主要采用基于Hash的數(shù)據(jù)分組思想，從而提升數(shù)據(jù)寫入和垃圾回收的性能。與現(xiàn)有的KV分離方案相比，HashKV可以達到4.6倍的吞吐率，同時減少53.4%的數(shù)據(jù)寫入量。

論文三：ElasticBF: Fine-grained and Elastic Bloom Filter Towards Efficient Read for LSM-tree-based KV Stores.? Yueming Zhang, Yongkun Li, Fan Guo, Cheng Li, Yinlong Xu. To appear in the Proceedings of HotStorage 2018. BOSTON, MA, USA.

概要：為滿足數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的高性能存儲需求，依托于LSM-tree架構(gòu)的鍵值數(shù)據(jù)庫成為使用廣泛的主流存儲系統(tǒng)。該架構(gòu)將鍵值對(key value pairs)存儲在固定大小的SSTable文件內(nèi)。為提高讀性能，鍵值系統(tǒng)為每個SSTable配置一個布隆過濾器(Bloom filter)，但是布隆過濾器的誤報會引發(fā)額外的I/O 請求。且現(xiàn)有設(shè)計對系統(tǒng)內(nèi)所有布隆過濾器采用統(tǒng)一設(shè)定，也不能對布隆過濾器誤報率進行動態(tài)調(diào)整，其統(tǒng)一降低誤報率的辦法將會給系統(tǒng)環(huán)境帶來巨大內(nèi)存開銷。基于此，本文提出彈性布隆過濾器機制(Elasitc Bloom Filter，ElasticBF)。ElasticBF 為每個SSTable構(gòu)建 多個占用空間小的布隆過濾器，這些布隆過濾器機制存儲于外存。對于訪問頻率高的SSTable，為其在內(nèi)存中多加載一些布隆過濾器，而對訪問頻率低的SSTable，則少加載一些。而且，為了使過濾器的動態(tài)調(diào)整開銷較小，我們擴展了多級隊列這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用多級隊列對布隆過濾器進行管理。因此，ElasticBF能夠動態(tài)調(diào)節(jié)每個SSTable布隆過濾器的誤報率和內(nèi)存使用量，在內(nèi)存開銷相同的前提下，大大減少了 (實驗中最高可達67%)讀操作中因布隆過濾器誤報引發(fā)的I/O請求，從而提高讀性能。我們在LevelDB 的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了ElasticBF，并在服務(wù)器上進行了性能測試。實驗結(jié)果顯示，ElasticBF讀吞吐量最高是 LevelDB的2.24 倍，且寫性能幾乎沒有損失。

除了上述三項被接受的成果外，其他四篇投稿雖然被拒，但值得欣慰的是，每一篇稿件都收獲了同行業(yè)國際專家不同程度的認(rèn)可，以及極富建設(shè)性的修改意見。希望大家再接再厲，認(rèn)真改進，完善成果，爭取更大更好的成績。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ATC计算机会议,三项成果被计算机系统重要国际会议USENIX ATC和HotStorage收录的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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