arXiv Paper 论文阅读笔记整理
问题
内存优化索引[2，3，18，27，42]对于加速OLTP至关重要，但随着数据大小（以及索引大小）的增长，对内存容量的需求可能会超过单个服务器所能提供的容量。内存分解允许内存优化范围索引（如B+树）扩展到一台机器之外，同时实现高硬件利用率和低成本。然而，由于基本的缓存、无原则的卸载和服务器之间的过度不一致，在分解内存上设计可扩展索引是一项挑战。
挑战
基本的缓存：现有方法大多针对传统的单片DBMS，分解内存使传统缓存机制的某些假设失效。本地和远程存储器之间的速度差距（通过RDMA为～10倍）比存储器和存储器之间的差距（例如，使用SSD为～1000倍）小得多。因此，与缓存维护和同步相关的软件开销变得更加突出。计算服务器不应假设有一定数量的本地内存，如果本地内存受到严重约束，那么不利用树索引属性的通用缓存机制可能无法正常运行。
无原则卸载：卸载利用了内存服务器上有限的计算，减少了RDMA通信。使计算线程只需向内存服务器发送一个索引操作，而不是产生多次往返的单个RDMA操作。但分解内存需要避免在内存服务器上占用有限的计算，明智的决策（即卸载什么、何时卸载以及卸载多少）对于避免过载和保证可扩展性能至关重要。
过度不一致：内存分解带来了处理不同来源的数据不一致的挑战，但现有的基于RDMA的分布式同步锁定成本高昂[49]。如果在计算服务器上实现缓存，就需要确保所有计算端缓存之间的一致性，这种复杂性随着计算服务器的数量而增长。如果同时考虑计算端缓存和内存端卸载，内存服务器会成为数据更改的另一个潜在来源，内存服务器需要确保其树索引视图与所有计算端缓存一致。这种全局一致性需要通过使用锁或一致性消息在整个卸载过程中得到保证。最后，所有包含过时页面的计算端缓存都应该与内存服务器同步。
本文方法
本文提出了一种用于内存分解的可扩展B+树DEX，包括3个技术。
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计算端逻辑分区：使用逻辑分区减轻交叉计算一致性开销，每个计算服务器在逻辑上拥有一组密钥范围，而内存服务器仍然存在全局可寻址的共享空间。通过这种方式，不同的计算服务器主要在索引的不相交部分上操作，从而降低了计算服务器之间的缓存一致性和远程内存访问的同步成本。负载平衡和添加/删除计算服务器既简单又轻便，因为逻辑分区只需要调整路由，而无需对数据进行物理重新分区。
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轻量级缓存：提出基于随机采样的轻量级缓存替换策略，减少了争用并实现了高可扩展性。为了减少缓存未命中，利用应用程序级别的信息进行路径感知缓存，会在缓存中保留从根节点到较低级别节点的频繁访问的索引路径。除非父节点已被缓存，否则子B+树节点不能被允许进入计算端缓存。类似地，父B+树节点在其所有子节点被逐出之前不会被逐出。这不仅提高了缓存效率（因为离根更近的节点更热），而且能够在计算服务器和内存服务器之间以较低的一致性开销实现更有效的卸载。
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机会主义卸载：在运行时跟踪内存服务器上的资源可用性，只有当完成时间可以最小化时，才会卸载索引操作。利用了路径感知缓存的特性，即缓存从根到较低级别节点的连续路径。这有效地防止了树遍历与缓存和卸载交织，从而消除了潜在不一致的来源。
在四服务器RDMA集群上的评估表明，在各种工作负载下，DEX的性能优于最先进的，吞吐量高出1.7–56.3倍。
总结
针对分离式内存环境下的可扩展索引，面临基本的缓存、无原则的卸载和过度不一致的问题。本文提出用于内存分解的可扩展B+树DEX，包括3个技术：（1）计算端逻辑分区：每个计算服务器在逻辑上复制一部分密钥，内存服务器仍然存储全局可寻址的共享空间。（2）轻量级缓存：利用应用程序级别的信息进行路径感知缓存，在缓存中保留从根节点到较低级别节点的频繁访问路径。父节点缓存后允许子节点缓存，父节点在其所有子节点被逐出后再逐出。（3）机会主义卸载：运行时跟踪内存服务器上的资源可用性，当完成时间可以最小化时，才会卸载索引操作。
