All-Flash Array Key-Value Cache for Large Objects——论文泛读

EuroSys 2023 Paper?论文阅读笔记整理

问题

随着网络内容质量的提高，对缓存大型对象的需求不断增加。在生产内容交付网络（CDN）、图像和文档服务器中，大多数对象的大别为8KB–32KB（CDN服务器）、32KB–128KB（图像服务器）和1KB（文档服务器）。如果基于DRAM的键值（KV）缓存存储这些大型对象，则系统要么（i）无效，因为大型对象会迅速耗尽DRAM的容量[6]，要么（ii）成本高昂，因为应该部署数百台服务器来创建分布式DRAM缓存池。因此，迫切需要建立一个专门为大型对象量身定制的KV缓存系统。

全闪存阵列（AFA）服务器包含许多SSD（高达84[12]），提供PB级的容量和数十GB/s的吞吐量[13]。但还没有如何在AFA上建立高效KV缓存的研究。

挑战

为了提高AFA的缓存命中率有几个挑战：

• AFA 中可缓存的对象数量受到系统的DRAM的限制。典型的闪存KV缓存维护一个存储在DRAM中的哈希表，其中每个条目都保留一个用于索引KV对象的元数据，每个元数据的大小范围从8B到48B。考虑到AFA具有1PB的SSD和128GB的DRAM，对象的大小平均为32KB，因此最多只能使用AFA容量的一半来缓存对象。这必然会降低命中率，因为另一半的对象无法进行索引。只在DRAM中缓存热条目是可能的，但简单的哈希表缓存会导致额外的I/O。

• AFA 空间的大部分都被已过期的对象占用。在缓存系统中，对象有一个指定生存期的 Time-To-Live（TTL），TTL 过期的对象必须是不可访问的，并且需要清理以回收空间。然而，在大量对象存储的 AFA 缓存中，主动回收 TTL 过期对象是昂贵的，因为需要扫描慢速的 SSD。而懒惰的替代方法只有在识别到它们时才删除过期的对象，这导致缓存容量的低效使用，进而导致高未命中率。

• AFA 缓存不可避免地频繁发生 SSD 故障。为了在故障时提供缓存服务，通常使用基于奇偶校验的保护技术，例如 RAID。但 SSD 上的 RAID 对性能和容量都有害，因为它涉及额外的 I/O 来记录奇偶校验，并需要额外的空间来减少有效缓存容量 [3, 27, 43]。如果使用 RAID-6 对 8× SSD 进行分组，AFA 空间的 25% 必须用于存储奇偶校验块。

本文方法

我们提出了 BigKV，这是专门为在全闪存阵列（AFA）中缓存大型对象而设计的键值缓存。BigKV 的设计围绕缓存的独特属性：由于它包含数据的副本，因此对于缓存中有哪些数据的确切记录对于正确性来说并不是关键。通过忽略哈希碰撞、近似元数据信息，并允许因故障导致数据丢失，BigKV 显著提高了缓存命中率，并保留了系统中更多有用的对象。

• 设计了无视碰撞的两级哈希表，使用紧凑的每个对象 16B 元数据。BigKV 将整个哈希表存储在 SSD 中，将热门条目通过组相连缓存在 DRAM 中。容忍由于哈希碰撞而导致的数据丢失，这避免了碰撞处理所需的额外 I/O，从而极大提高了 I/O 吞吐量。当对象查找在 DRAM 缓存中未命中时，最多只需要两次 I/O，改善了尾延迟。

  

• 实现了近似 TTL 管理，将 TTL 相似的对象存储到同一空间。只使用 5 位表示 TTL，而精确的 TTL 需要 4B。这种粗粒度的分组允许 BigKV 快速、几乎零成本地识别过期对象，有效地利用缓存容量。

  

• 使用了反应式的容错机制，跨分片缓存空间处理故障，仅在故障显现时处理。BigKV 将分片与故障隔离来保持高可用性，而无需奇偶校验的开销。分片故障而导致的数据丢失是可以容忍的，总体而言，这有助于系统通过持续的正常运行和后台恢复来获益，而无需计算和写入奇偶数据的前期成本。

在真实的 AFA 上进行的实验证明我们的设计平均增加了 3.1 倍的吞吐量，并将平均延迟和尾延迟分别降低了 57% 和 81%。

实验

实验环境：AFA机器有两个Xeon Gold 6152 CPU（44核，运行频率2.1 GHz）和64GB DRAM。它可以容纳32×U.2 PCIe SSD。我们使用8×3.84TB NVMe SSD（三星的PM9A3[17]），每个SSD分别提供3.4GB/s和3.1GB/s的顺序读写吞吐量。为了快速评估，我们缩小AFA系统的规模，使用1TB SSD空间和128MB DRAM。此DRAM与SSD之比相当于具有1PB SSD空间和128GB DRAM的AFA（类似于NetApp的AFA产品[44]）。

数据集：YCSB[10]，Twitter跟踪[53，62]

实验对比：吞吐量、延迟、命中率

总结

针对AFA规模的KV缓存系统，用于大型对象。针对三个挑战：（1）庞大的元数据导致的高索引开销，（2）过期对象造成的空间浪费，（3）频繁的SSD故障导致的服务中断。为了解决这些问题并提高缓存命中率，提出三种技术：无视冲突的两级哈希表，使用紧凑的每个对象 16B 元数据，将整个哈希表存储在 SSD 中，将热门条目通过组相连缓存在 DRAM 中；近似TTL管理，将 TTL 相似的对象存储到同一空间，使用粗粒度分组快速识别过期对象；反应式容错机制，跨分片缓存空间处理故障，仅在故障显现时处理，将分片与故障隔离来保持高可用性，无需奇偶校验的开销。