TOS 2023 Paper 论文阅读笔记整理
问题
传统桌面和服务器应用程序向云的迁移给底层云存储带来了高性能、高可靠性和低成本的挑战。由于这些传统应用程序的I/O模式和一致性要求，与采用特定编程模型和范式（如MapReduce[22]和RDD[52]）的云原生应用程序不同。使得迁移的应用程序难以享受云存储的高性能。尽管最近的研究在很大程度上提高了云卷服务的吞吐量，例如：利用磁盘并行性[35]，但以低成本高性能满足云服务要求仍然具有挑战性。
本文方法
根据I/O跟踪分析表明，I/O模式具有以下特征：
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小型I/O在应用程序中占主导地位，因此块存储的性能在很大程度上取决于小型读/写的性能，因此固态驱动器（SDD）比硬盘驱动器（HDD）更可取。但企业级固态硬盘的每比特价格约为HDD的5-10倍[4]，而且固态硬盘的能源成本远高于HDD了[42]。这使得大部分客户将所有副本存储在SSD上的成本过高。
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读取和写入都具有有限的局部性，表明使用SSD作为缓存层在加速应用程序的I/O方面是无效的，因为未命中率很高，而且SSD-HDD的性能差距很大。与RAMCloud[41]中的情况类似，考虑到高端SSD在延迟和IOPS方面都比HDD快三个数量级，即使1%的缓存未命中率也可能使平均I/O性能降低10倍。此外，使用缓存对改善尾延迟几乎没有帮助，这对于云存储保证服务级别协议（SLA）非常重要[23]。额外的缓存层也使块存储容易出现一致性问题[51]，例如由于缓存配置错误导致Facebook服务严重中断[13]。
本文提出了分布式SSD-HDD混合存储结构 Ursa，将主副本存储在SSD上，将备份副本复制到HDD上，不使用SSD作为缓存层。
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通过自适应日志，将小型备份随机写入转换为日志追加，然后异步重放并合并到备份HDD，从而弥补主SSD和备份HDD之间的性能差距。
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为了提高效率，大型顺序写入直接在备份HDD上执行（绕过日志）。
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日志附加（用于小型备份写入）和副本复制（用于大型备份写入）的组合使复制和恢复变得复杂。为此设计了高效的范围优化合并树（ROMT）来索引日志，支持快速日志查询，将连续范围的键组合为单个复合键{offset，length}，用于（1）过时日志附加的快速无效；（2）故障恢复期间日志数据的快速读取。
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在生产环境中，块存储必须为虚拟磁盘的I/O性能提供高可扩展性。因此扩展磁盘并行性优化，系统地利用了Ursa中的多级并行性，主要包括（1）磁盘上的并行I/O；（2）盘间分条、无序执行和无序完成；（3）在网络流水线中，提高Ursa的IOPS和吞吐量。
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复杂的SSD-HDD混合结构使得难以保证强一致性[26]并提供高可用性。因此设计了Ursa的复制协议，以满足迁移的应用程序的强一致性要求。还设计了功能丰富的控制器和高效的机制，用于在线组件升级和并行开发
实验表明，Ursa在其混合模式下实现了与仅SSD模式（将所有副本存储在SSD上）几乎相同的性能，并且在仅SSD模式下也优于其他块存储（Ceph和Sheepdog），同时实现了更高的CPU效率（IOPS和每核吞吐量）。
总结
针对生产环境中的云服务，如何在不影响性能的情况下降低成本。本文提出了分布式SSD-HDD混合存储结构Ursa，将主副本存储在SSD上，将备份副本复制到HDD上，不使用SSD作为缓存层。包括以下技术：（1）通过自适应日志，将小型随机写入转换为日志追加，异步合并到HDD，从而弥补SSD和HDD之间的性能差距。（2）为了提高效率，大型顺序写入直接在HDD上执行（绕过日志）。（3）设计了高效的范围优化合并树（ROMT）来索引日志，将连续范围的键组合为单个复合键{offset，length}，支持快速日志查询。（4）对磁盘并行性优化，利用Ursa中的多级并行性，包括：磁盘上的并行I/O；盘间分条、无序执行和无序完成；在网络流水线中，提高IOPS和吞吐量。（5）设计Ursa的复制协议，以满足强一致性要求。还设计了功能丰富的控制器和高效的机制，用于在线组件升级和并行开发。
