RaKV：一种针对云块存储的、优化写入性能的LSM存储系统，具备强大的服务水平协议（SLA）保障

《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization》：RaKV: A Write-Optimized LSM Store for Cloud Block Storage with Robust SLA

云块存储（CBS）环境下基于LSM-Tree的键值存储因带宽限制和IOPS竞争导致性能不稳定。本文提出RaKV方案，通过内存动态分区L0层、并行L0-L1压缩机制降低写放大，结合带宽感知准入控制动态调节请求量，并采用读写IO隔离调度优化资源分配，实验表明RaKV相比ADOC随机写性能提升25.8%，且吞吐量和读延迟更优。

　　

摘要

在云块存储（CBS）上构建基于LSM树的键值存储（LSM存储）由于其相较于本地块存储设备的便利性而越来越受欢迎。然而，CBS的带宽受限以及带宽与付费IOPS之间的竞争导致了LSM存储的性能下降和较高的延迟，从而无法提供稳定的服务水平协议（SLAs）。

我们提出了RaKV，这是一种针对CBS的高效LSM存储方案，能够提供稳定的SLAs，从而提升写入性能并减少延迟。RaKV通过利用实例内存并管理组件之间的数据流成功应对了这些挑战。首先，RaKV设计了一个动态分区的L₀存储层，并采用并行的L₀-L₁压缩机制来最小化写入放大效应和写入停滞，从而减轻CBS带宽受限对性能的影响。其次，RaKV提出了一种基于带宽的准入控制机制，根据L₀层的容量和可用云存储带宽动态调整传入的用户请求数量，从而防止写入停滞并确保SLAs的一致性。最后，RaKV实现了高效的读写I/O隔离和调度机制，以协调带宽和IOPS需求，从而稳定读取SLAs并降低读取延迟。我们的评估结果显示，与最先进的键值存储方案ADOC相比，RaKV的随机写入性能提高了25.8%，并且其吞吐量更加稳定，读取延迟也低于CruiseDB。