• ICDE20: UniKV: Toward High-Performance and Scalable KV Storage in Mixed Workloads via Unified Indexing
  • https://ieeexplore.ieee.org/document/9101876

Abstract

  • 现有的 KV 存储有严重的读写放大问题,现有设计通常都是在做一些 R/W/SCAN 的权衡,很难同时实现比较高的性能。
  • 本文设计的 UniKV,结合了 HASH 索引和 LSM Tree,利用数据局部性来区分 KV 对的索引管理,它还开发了多种技术来解决统一索引技术引起的问题,从而同时提高读、写和扫描的性能。实验表明,UniKV 在读写混合工作负载下的总吞吐量显著优于几个最先进的 KV 存储(例如,LevelDB、RocksDB、HyperLevelDB 和 PebblesDB)

Intro

  • 我们的见解是,哈希索引是一种经过充分研究的索引技术,它支持特定KV对的快速查找。然而,将散列索引和LSM-tree组合起来是具有挑战性的,因为它们每个都要做出不同的设计权衡。HASH 支持高性能读写,但是不支持 range,同时 HASH 索引保存在内存中,额外的内存开销也就导致了伸缩性的问题。而 LSM 是同时支持高效的写和 scan 的,并同时有良好的可扩展性,但是有比较严重的 compaction 开销和多层访问的开销。因此我们提出了问题:我们是否可以整合 HASH 和 LSM 来同时保证 read/write/scan/Scalability 的高效?
  • 现有 KV 负载常有数据局部性,也就给上述问题的解决提供了机会。UniKV 采用分层体系结构实现差异化数据索引,给最近写入的数据(可能会频繁访问的数据,即热数据)构建轻量级内存哈希索引,而维护大量的不频繁访问的数据(也就是冷数据)在一个完全有序的基于 LSM 的设计中。
  • 为了高效利用 HASH 索引和 LSM 树而不用导致大量的内存和 I/O 开销,UniKV 设计了三种技术:
    • 轻量级的两级 HASH 索引来保证内存开销尽可能小,同时加速热数据的访问
    • 为了减少热KV对迁移到冷KV对引起的I/O开销,UniKV 设计了部分KV分离策略来优化迁移过程
    • 为了在 大 KV 存储中实现高扩展性和高效的读写性能,UniKV 不像传统的基于 lsm 树的设计那样,允许冷 KV 对之间有多个级别;相反,它采用了一种横向扩展(scale-out)方法,通过动态范围分区方案将数据动态地分割为多个独立的分区。

BACKGROUND AND MOTIVATION

  • 背景方面主要介绍了造成 LSM 读写放大的原因:
    • 写放大:compaction 读后排序覆盖写
    • 读放大:L0 无序全量检索,一层一层地进行检索,BloomFilter 误报
  • Motivation:
    • 内存哈希索引:内存 HASH 索引查询性能高,直接使用 HASH 函数计算就能找到对应的 pointer,然后根据 pointer 就能取出对应的数据。写性能也很高,虽然可能产生 HASH 冲突,但也有一些 HASH 冲突的解决办法。
    • 设计 tradeoffs:HASH 索引和 LSM 其实是在 R/W/扩展性 三个方面做了不同的权衡,
      • HASH 索引的读写较好,但是有一些限制
        • 扩展性较差,对于大数量的 KV 存储,读写性能可能显著下降因为哈希冲突和有限的内存,性能可能比 LSM 还差。为了证明该结论,使用了基于 HASH 索引的 SkimpyStash 来和 LevelDB 对比
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        • 除此以外,HASH 索引不支持高效的范围查询
      • LSM 支持大量的数据存储而不使用额外的内存索引,在大数据量场景下比 HASH 表现更好,然后有着很严峻的读写放大问题,虽然有大量的方案在优化这一点,但是本质都是在 R/W 之间做 trade-off。
    • 负载特征: 真实 KV 负载不仅仅是读写混合的,还有很强的数据访问倾斜性,即一小部分数据可能需要接受大量的请求。该结论也进行了实验证明,下图展示了 SSTable 的访问频率。X 轴代表了从低到高 Level 顺序编号的 SSTable,Y 轴代表每个 SSTable 的访问次数。平均来讲,更低 Level 的 SSTables 也就是更小 ID 的 SSTables 通常刚从内存中刷回,相比于更高层的 Table 有更高的访问频率。最后一层包含大约 70% 的 SSTables,但是他们只接受 9% 的请求。
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    • Main Idea:基于 HASH 和 LSM 各自设计的 trade-off,以及负载局部性的事实,我们的思想就是结合 HASH 索引和 LSM 来解决各自的限制。具体来讲,就是使用 HASH 索引来加速单个 Key 的查询,通常是很小比例的经常访问的数据,也就是热数据。与此同时,对于大量的不常访问的冷数据,我们仍然遵循原始的 LSM 设计来提供较高的 scan 性能。同时为了支持大数据量的存储的可扩展性,我们提出了动态范围分区的方法来以 scale out 的形式扩展 LSM。

Design

架构概览

  • 两层结构:
    • 第一层为 UnsortedStore,保存了从内存刷回的数据,无序。
    • 第二层为 Sorted Store,保存了从 Unsorted Store 合并后的有序的数据
  • 利用数据的局部性,小比例的热数据保存在 UnsortedStore 中,直接使用一个内存 HASH 索引来支持快速的读写,同时保证剩余数量的冷数据在 SortedStore 中,以有序的形式来提供高效的 scan 和更好的扩展性。
  • 使用了如下技术:
    • Differentiated indexing:两层使用不同的索引
    • Differentiated indexing:部分 KV 分离来优化两层之间的 Merge
    • Dynamic range partitioning:动态范围分区来以 scale out 的形式扩展存储
    • Scan optimizations and consistency:优化了 scan 和 crash recovery 的实现
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Differentiated Indexing

Data Management

  • 第一层直接追加写,无需有序,内存 HASH 表索引,从而快速查询。第二层在 LSM 中组织,Key 全局有序,KV 分离,Value 存储在单独的 Value Log。LSM 中存储 Key 和 Address。
  • 移除了所有 SSTables 的 BloomFilters 来节省内存空间并减少计算开销。对于 UnsortedStore 中的数据直接使用内存 HASH 表就能查询到对应 Key 的位置信息,对于 SortedStore 中的数据,我们也可以有效地找到可能包含 KV 对的SSTable,通过二叉搜索,比较 SSTable 的键和存储在内存中的边界键,因为所有的键在 SotedStore 中有序。即便是查询不存在的键,也只会访问一个 SSTable,这只会增加一个额外不必要的从 SSTable 的 I/O 读取来确认不存在的 Key,因为我们可以通过使用索引块的元数据来直接决定 SSTable 哪个数据块内(通常是4KB) 需要读出,元数据又通常是缓存在内存中的。相比之下,现有的基于 LSM 树的 KV 存储可能需要对 SSTable 进行 7.6 次检查,由于 Bloom 过滤器的误报以及多层搜索,平均需要 2.3 次 I/O 才能进行键查找。
  • 对于内存中的数据管理,UniKV 使用和传统 LSM 相似的方式,同时使用 WAL 确保数据的可靠性,KV 首先写入到磁盘上的日志中来保证崩溃一致性,然后插入到 Memtable,也就是对应的一个内存跳表中,Mmetable 满了之后,转换为 Immutable Memtable,然后再刷回到磁盘变成 UnsortedStore 中的一个数据文件,追加写入。

Hash indexing

  • UnsortedStore 中的 Tables 以追加写的方式写入,使用内存哈希表索引,为了减小内存开销,我们构建了一个轻量级的两级 HASH,结合布谷鸟 HASH 和链式 HASH 来解决哈希冲突。如下图所示,每个桶存储使用了布谷鸟哈希的 KV 对索引项,所以可能因为哈希冲突而追加好几个 overflowed 的索引项。当我们构建索引项的时候,根据 n 个哈希函数的哈希结果找到对应的桶,直到找到一个空位置,最多使用 n 个哈希函数,如果不能在 n 个桶中找到对应的空桶,生成一个 overflowed 的索引追加到对应的桶后 hn(key)%Nh_n(key) \% N
  • 定位到桶之后,记录 KeyTag 和 SSTableID 到对应的索引项中,每个索引项包含三个信息 <keyTag, SSTableID, pointer>,keyTag 保存使用了不同的 HASH 函数计算出的哈希值的高位 2 Bytes,被用来在查询过程中快速过滤出索引项。使用 2Bytes 来存储 SSTable ID,如果 UnsortedStore 中一个 SSTable 2MB,那么我们可以索引 128GB 的数据。指针使用了 4Bytes 来执行相同 Bucket 的下一个索引项。
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Key Lookup

  • 键查询过程如下:
    • 使用 hn+1(key)h_{n+1}(key) 计算 KeyTag,搜索候选的 buckets 从 hn(key)%Nh_{n}(key) \% Nh1(key)%Nh_{1}(key) \% N,直到找到了 KV 对,对于每一个候选的 Bucket,因为最新的 overflow 项被追加到了其尾部,因此,我们将 keyTag 与属于溢这个 bucket 的索引项从尾部开始进行比较,一旦找到了匹配的 keyTag,就根据对应的 SSTableID 检索出 SSTable 对应的元数据信息,并读出对应的 KV 对,注意查询的 KV 对可能因为哈希冲突而不存在于这个 SSTable,然后我们继续查询候选的 buckets,最终,如果 KV 对在 UnsortedStore 中没找到,那我们就从 SortedStore 上通过二分查找去找。

Memory overhead

  • 我们分析了哈希索引的内存开销,UnsortedStore 中的每一个 KV 对消耗一个索引项,每个索引项消耗 8B 的内存,因此 UnsortedStore 中的每 1GB 数据,每个 KV 项 1KB 的话,将有大约 100w 索引项,消耗大约 10M 内存(在给定 Bucket 利用率大约为 80% 的情况下),内存的使用量小于 UnsortedStore 的数据大小的 1%。对于特别小的 KV 对,哈希索引可能导致较大的内存开销,一个解决方案就是差异化不同大小的 KV 项的索引的管理,例如对于小 KV 则使用经典的 LSM,对于大 KV 则使用 UniKV。
  • 我们的哈希索引在设计上做了一个 trade-off,一方面,哈希冲突可能当我们分配 Buckets 给 KV 对时存在,因此我们需要在索引项中存储 Key 的信息以便在查询过程中区分。另一方面,存储完整的 Key 浪费了内存,为了平衡内存消耗和读性能,UniKV 使用了两个哈希来保留 HASH 值的 2B 作为 keyTag,从而显著减少了哈希冲突的概率。如果哈希冲突发生了,也可以通过比较存储在磁盘上的键来解决。

Partial KV separation

  • 因为 UnsortedStore 的 KV 对使用了内存哈希表来索引,引入了额外的内存开销。对应的 SSTables 的键的范围因为只能追加写的策略变得可能范围重叠,所以执行 scan 的时候不可避免地需要检索每个 SSTable。为了限制内存开销并保证 scan 性能,UniKV 限制了 UnsortedStore 的大小,当大小达到设定阈值 UnsortedLimit 时,UniKV 触发一个合并操作,从 UnsortedStore 合并到 SortedStore,该参数根据可用内存来配置。
  • 合并操作可能产生大的 I/O 开销,因为 SortedStore 现有的 KV 对需要先读取然后合并排序后写回,因此如何减少合并开销是关键且有挑战性的。UniKV 提出了一个部分 KV 分离的策略,在 UnsortedStore 中不分离地保存,但是在 SortedStore 中分离保存。基本原理就是从内存中最近刷回的保存在 UnsortedStore 的数据因为局部性的原因更有可能是热数据,因此为了高效访问 KV 存储在了一起,然而 SortedStore 中的 KV 数据更可能是冷数据,因此数据量非常大,造成很大的合并开销。因此我们采用了 KV 分离来减少合并的开销。
  • 下图描绘了该设计思路,当从 UnsortedStore 合并到 SortedStore 的时候,UniKV 批量合并 Keys,同时保存 value 到一个新的创建的追加写的日志文件中,还使用指针记录值位置,这些指针与相应的键保存在一起,每一个指针项包含四个属性:<partition,logNumber,offset,length> 分别代表 partition number,log file id, value location, length。
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Garbage collection (GC) in SortedStore

  • SSTable 中的无效 Keys 在 Compaction 的时候会被删除,所以这里的 GC 是指删除 Value Log 中的无效 Values。GC 以日志文件为单元进行操作,当一个分区的大小超过预定义阈值的时候触发 GC,具体而言就是 GC 操作首先从日志文件的分区中识别并读出所有的有效值,然后把所有的有效值写回到一个新的日志文件,并生成新的指针来记录最新的 value 位置信息,最后删除无效的指针和老旧的文件。
  • 有两个关键问题:
    • 哪些分区被选择来 GC?
    • 如何从日志文件中快速识别出有效的值并读取?
  • 不像之前的 KV 分离方案 WiscKey 一样严格按顺序执行 GC,UniKV 可以灵活地选择任意分区执行 GC 因为 KV 根据键范围被映射到了不同的分区而且分区之间的操作互相独立。我们采用了一个贪心方法来选择有最大数量的 KV 的分区来 GC,同时检查选择的分区的日志文件中的 value 的有效性,UniKV 只需要检查保存了有效的 Key 和最近的位置信息的 SortedStore 中的 Keys 和指针,因此对于每个 GC 操作只需要扫描 SortedStore 中的所有 Keys 和指针来获取所有的有效值,花费的时间主要取决于 SSTables 的总大小,注意 GC 和 compaction 操作是顺序执行的,所以 GC 操作也发生在数据加载的过程中,并且在度量写性能时还计算了 GC 成本。

Dynamic Range Partitioning

  • 因为 SortedStore 随着数据量逐渐变大,如果只是像 LSM 在大规模的存储中简单地添加更多的层次,将会导致频繁的合并操作,相应地在写数据时将数据从低向高移动,读数据时触发多层访问。每个 GC 需要通过查询 LSM 从日志文件中读取所有的有效的数据并写回,所以 GC 的开销也会随着层级的增加变得很大。因此 UniKV 提出了动态范围分区的方法来以 scale out 形式扩展,该方法把不同范围的 KV 映射到独立管理的不同分区,每个分区有自己的 UnsortedStore 和 SortedStore。
  • 工作原理如下图所示,初始地,UniKV 在一个分区写数据,一旦大小达到阈值,partitionSizeLimit,UniKV 就把分区根据范围平均分成两个分区,对于范围分区,关键特性是两个新分区的键不应该有重叠。为了实现这一点,UnsortedStore 和 SortedStore 中的 KV 对都需要被拆分。
  • 为了分割 UnsortedStore 和 SortedStore 中的键,UniKV 首先锁住它们并暂停写请求。注意,锁粒度是一个分区,也就是说,UniKV 锁住整个分区,并在分割期间暂停对这个分区的所有写入。然后对所有键进行排序,以避免分区之间的重叠。它首先将所有内存中的 KV 对刷新到 UnsortedStore 中,并读取 UnsortedStore 和 SortedStore 中的所有 sstable 来执行合并排序,就像在基于 lsm 树的 KV 存储中一样。然后将排序后的键分成等量的两部分,并记录两部分之间的边界键 K。注意,这个边界键 K 作为分裂点。也就是说,密钥小于 K 的 KV 对形成一个分区 P1,其他的则形成另一个分区 P2。通过分隔点,UniKV 将 UnsortedStore 中的有效值分成两部分,并通过将它们附加到每个分区新创建的日志文件中,将它们写到相应的分区中。最后,UniKV 将值位置存储在指针中,这些指针与对应的键保存在一起,并将所有键和指针写回对应分区中的 SortedStore。注意 UniKV 释放锁,并在键分割后恢复处理写请求。
  • 其次,为了拆分 SortedStore 中的值(这些值分别存储在多个日志文件中),UniKV 采用了一个惰性拆分方案,该方案在使用后台线程进行 GC 期间拆分日志文件中的值。它的工作原理如下。P1 中的 GC 线程首先扫描 P1 的 SortedStore 中的所有 sstable。然后,它从 P1 和 P2 共享的旧日志文件中读出有效值,并将它们写回属于 P1 的新创建的日志文件。最后,它生成新的指针,这些指针存储有相应的键,以记录值的最新位置。P2 中的 GC 线程执行与 P1 中相同的过程。惰性拆分设计的主要好处是通过将其与 GC 操作集成在一起来显著减少拆分开销,从而避免较大的 I/O 开销。注意,对于范围分区,P2 中的最小键必须大于 P1 中的所有键。一旦一个分区达到其大小限制,这个范围分区过程就会重复。我们强调,每个分割操作都可以看作是一个压缩操作加上一个 GC 操作,但是它们必须按顺序执行。因此,在分区中分割键会引入额外的 I/O。分割后,每个分区都有自己的 UnsortedStore、SortedStore 和日志文件。
  • 对于大型KV存储,初始分区可能会分裂多次,从而产生多个分区。为了在进行读写操作时有效地定位某个分区,我们在内存中记录每个分区的分区号和边界键,作为分区索引。我们还持久化地将分区索引存储在磁盘上的 manifest 中。另外,不同分区的键没有重叠,所以每个键只能存在于一个分区中。因此,可以通过首先定位一个分区来执行键查找,这可以通过检查边界键来有效地完成,然后只查询一个分区内的 KV 对。简而言之,动态范围分区方案通过将KV 对拆分为多个独立分区,以横向扩展 scale-out 的方式扩展存储。因此,该方案可以保证较高的读写性能,以及高效的扫描,即使是大型 KV 存储,使其具有良好的可扩展性

I/O Cost Analysis

  • 此处省略。原文分别分析了传统 LSM 和 UniKV 各自的读写开销。UniKV 相比之下开销更小。

Scan Optimization

  • 因为 KV 在 UniKV 的 SortedStore 中是分开存储的,所以 scan 操作可能会对 value 造成随机读。而 UnsortedStore 中的 SSTables 本身又是直接从内存刷回的所以是无序的,其键范围是重叠的,scan 操作可能就会读取每个 SSTable,因此也会造成额外的读开销。
  • 为了优化 scan,UniKV 首先通过快速的查询分区键的边界来快速找到要 scan 的键对应的分区,可能会显著减少需要 scan 的数据量,UniKV 还使用了一些其他策略。
  • 对于 UnsortedStore,UniKV 提出了一个 Size-based Merge 策略,即把 Unsorted Store 中的所有 SSTables 合并成一个大的 SSTable,使用一个后台线程来保证数据全局有序,该线程只有当 UnsortedStore 中的 SSTables 数量达到预定义的阈值 scanMergeLimit 时的才会执行。即便该操作会造成额外的 I/O 开销,如果 UnsortedStore 的大小是有限的话,该操作的 I/O 开销也会很小。该操作可以显著提升 scan 的性能因为高效的顺序读,特别是大数据量的 scan 操作。
  • 对于 SortedStore,UniKV 利用 SSD 的 I/O 并行性来从日志文件中多线程并发获取 values。UniKV 还利用预读机制来预取 values 到 page cache,工作流程如下:首先从 SortedStore 中的 SSTables 获取给定 scan range 内的 keys 和 pointers,然后以第一个键的值开始向日志文件发出预读请求(via posix_fadvise),最后根据指针读取出 values 并返回 KV 对。另一方面我们认为 UniKV 不会对 UnsortedStore 和 SortedStore 的扫描结果执行内存合并和排序,这是因为一个 scan 操作是通过如下三步执行的:
    • seek() 它从每个需要检查在 UnsortedStore 和 SortedStore的sstable 中定位开始键,并返回初始键的 KV 对直到找到
    • next() 找到比需要检查的每个 sstable 中最后一个返回的键大的下一个最小键,并返回最小键的值
    • 重复步骤二直到返回的 KV 对的数量等于 scan 的长度
  • 通过上述优化,我们的实验表明 UniKV 的扫描性能与 LevelDB 相似,后者总是保持键在每个级别上的完全排序。

Crash Consistency

  • 三个地方需要保证崩溃一致性:Memtables 中缓冲的数据,内存哈希索引,SortedStore 的 GC。对于 KV 对直接使用 WAL 来保证,关于分区的元数据信息直接使用 manifest 来保证,一样也是 WAL 机制。
  • 内存哈希表则使用 checkpointing 技术,当每一半的 UnsortedLimit sstable 从内存刷新到 UnsortedStore 时,它将哈希索引保存在磁盘文件中,因此重建哈希索引可以通过读最近保存的磁盘上的索引的副本来 replay。
  • GC 操作的一致性保证不太一样,因为需要重写现有的有效 KV 对,为了保证现有的有效的 KV 对的一致性,执行以下步骤:
    • 识别出有效 KV 对
    • 读取有效的 values 并写回到新的 log file
    • 写所有的新的指向新的日志文件的指针和对应的 Key 到 SortedStore 的 SSTable 中
    • 标记新的 SSTable 为有效,以 GC_done 的标志标记老的日志文件来允许其被删除
    • 如果 crash,可以根据上面四个步骤 redo GC
  • UniKV 实现了上述机制,实验表明恢复开销很小。

Implementation Issues

  • 基于 LevelDB v1.20 实现,修改了大约 8K 代码,大部分都是为了引入哈希索引、动态范围分区和部分 KV 分离、以及 GC 操作。因为 UnsortedStore 和 SortedStore 都是基于 SSTable 的,所以 UniKV 可以直接利用 SSTable 成熟稳定的代码。
  • 对于 scan,UniKV 利用了多线程技术来并发获取 values。然而线程数量受限于一个进程的内存空间大小,使用太多线程可能触发频繁的上下文切换,UniKV 维护了一个 32 线程的线程池并从池中并行地分配线程来获取 values。Scan 过程中,UniKV 插入固定数量的 value 地址到 worker queue 中,然后可以唤醒睡眠线程来并行第读取 value。
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