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NV-Shuffle：基于非易失内存的Shuffle机制

更新时间：2019-12-30 13:38:29 大小：3M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：Shuffle机制 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Shuffle是大数据处理过程中一个极为重要的阶段.不同类型的Task(或者Stage)之间通过Shuffle进行数据交换.在Shuffle过程中数据需要进行持久化,以达到避免重计算和容错的目的.因此Shuffle的性能是决定大数据处理性能的关键因素之一.由于传统Shuffle阶段的数据通过磁盘文件系统进行持久化,所以影响Shuffle性能的一个重要因素是I/O开销,尤其是对基于内存计算的大数据处理平台,例如Spark,Shuffle阶段的磁盘I/O可能拖延数据处理的时间.而非易失内存(NVM)具有读写速度快、非易失性以及高密度性等诸多优点,它们为改变大数据处理过程中对磁盘I/O的依赖、克服目前基于内存计算的大数据处理中的I/O性能瓶颈提供了新机会.提出一种基于NVM的Shuffle优化策略——NV-Shuffle.NV-Shuffle摒弃了传统Shuffle阶段采用文件系统的存储方式,而使用类似于Memory访问的方式进行Shuffle数据的存储与管理,避免了文件系统的开销,并充分发挥NVM的优势,从而减少Shuffle阶段的耗时.在Spark平台上实现了NV-Shuffle,实验结果显示,对于Shuffleheavy类型的负载,NV-Shuffle可节省大约10%~40%的执行时间.


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1577684296NV-Shuffle：基于非易失内存的Shuffle机制.pdf 3M

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：
ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９ ．２０１８ ．２０１７０７４２  
－
计 算 机 研 究 与 发 展  
?
（）： ，  
５５２ ２２９２４５ ２０１８  
－
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ  
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ꢀ
：
基于非易失内存的  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ  
机制  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
－
潘锋烽  
熊
劲
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（ （  
计算机体系结构国家重点实验室 中国科学院计算技术研究所  
）
ꢀ
）
北京  
１００１９０  
ꢀ
（
）
中国科学院大学 北京  
ꢀ
１０００４９  
ꢀ
（
）
ａｎｆｅｎｆｅｎ ｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ  
ｇ ｇ＠  
ｐ
：
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ ＳｈｕｆｆｌｅＢａｓｅｄｏｎＮｏｎＶｏｌａｔｉｌｅＭｅｍｏｒ  
－
－
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ｙ
ＰａｎＦｅｎｆｅｎ ａｎｄＸｉｏｎ Ｊｉｎ  
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ｇ
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（
（
ＳｔａｔｅＫｅ Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｏ Ｃｏｍ ｕｔｅｒＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏ Ｃｏｍ ｕｔｉｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ  
ꢀ
，
），  
ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  
ꢀ
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ｙ
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ｐ
ｆ
ꢀ
ｐ
ｇ
ꢀ
ｇｙ  
）
Ｂｅｉｉｎ １００１９０  
ｊ ｇ  
（
，
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｂｅｉｉｎ １０００４９  
ꢀ
）
ｙ ｆ  
ꢀ ꢀ  
ｙ ｆ  
ꢀ ꢀ  
ｊ ｇ  
，
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｔｈｅ ｏｕｌａｒｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｌａｔｆｏｒｍｓｌｉｋｅＳａｒｋ ｉｔｉｓｃｏｍｍｏｎｔｏｃｏｌｌｅｃｔｄａｔａｉｎａ  
ｇｐ  
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ꢀ
ｍａｎ ｔｏｍａｎ ｆａｓｈｉｏｎｄｕｒｉｎ ａｓｔａｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌ ｋｎｏｗｎａｓｔｈｅＳｈｕｆｆｌｅ ｈａｓｅ．Ｄａｔａｅｘｃｈａｎｅｈａ ｅｎｓ  
－ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ ꢀ  
ｇ ꢀ ｇꢀ ｙ ｇꢀ ｐｐ  
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ｙ
－
ｙ
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，
ａｃｒｏｓｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔ ｅｓｏｆｔａｓｋｓｏｒｓｔａｅｓｖｉａＳｈｕｆｆｌｅ ｈａｓｅ．Ａｎｄｄｕｒｉｎ ｔｈｉｓ ｈａｓｅ ｔｈｅｄａｔａｎｅｅｄｔｏｂｅ  
ꢀｙｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ꢀｐ ꢀｐ ꢀ ꢀ  
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ｇ
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ꢀ
，
ｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｖｉａｎｅｔｗｏｒｋａｎｄ ｅｒｓｉｓｔｅｄｉｎｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｋｂａｓｅｄｆｉｌｅｓｓｔｅｍ．Ｈｅｎｃｅ ｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃ ｏｆ  
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ꢀ
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－
ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
Ｓｈｕｆｆｌｅ ｈａｓｅｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅ ｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏ  
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ｇ
ꢀ
ꢀ
，
ｒｅｄｕｃｉｎ ＩＯ ｏｖｅｒｈｅａｄｓ ｗｅ ｒｏｏｓｅａｎｏｔｉｍｉｚｅｄＳｈｕｆｆｌｅｓｔｒａｔｅ ｂａｓｅｄｏｎ ＮｏｎＶｏｌａｔｉｌｅ Ｍｅｍｏｒ  
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ｇ ? ꢀ ｇｙ ｙ  
ꢀ
ꢀ
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
（
ＮＶＭ  
）—  
（ ） ，  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ．Ｎｅｘｔ ｅｎｅｒａｔｉｏｎｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒ ＮＶＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓ ｓｕｃｈａｓＰｈａｓｅ  
ꢀ
－
－
ｇ
－
ꢀ
ｙ
ｇ
ꢀ ꢀ  
（
Ｃｈａｎｅ Ｍｅｍｏｒ ＰＣＭ  
ｇ ꢀ  
），  
（
ＳｉｎＴｒａｎｓｆｅｒ Ｔｏｒｕｅ Ｍａｎｅｔｉｃ Ｍｅｍｏｒｉｅｓ ＳＴＴＭｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅ ｎｅｗ  
ｑ ꢀ  
）
ｙ
ｐ
－
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｙ
，
ｏ ｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｆｏｒｒｅｄｕｃｉｎ ＩＯｏｖｅｒｈｅａｄ ｄｕｅｔｏｔｈｅｉｒｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｉｔ ｈｉｈｒｅａｄｗｒｉｔｅ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｌｏｗ  
ｐｐ ｇ? ꢀ ｇꢀ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ  
ꢀ
－
?
ꢀ
，
，
ｅｎｅｒ ｅｔｃ．Ｉｎｔｈｅｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｌａｔｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎｍｅｍｏｒ ｃｏｍ ｕｔｉｎ ｓｕｃｈａｓＳａｒｋ Ｓｈｕｆｆｌｅ  
ｇｙ ｇｐ  
ꢀ ｇ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ  
ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ｐ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
ｄａｔａａｃｃｅｓｓｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｋｓｉｓａｎｉｍ ｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｏｆａ ｌｉｃａｔｉｏｎ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ＮＶＳｈｕｆｆｌｅｕｓｅｓＮＶＭａｓ  
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｅｒｓｉｓｔｍｅｍｏｒ ｔｏｓｔｏｒｅＳｈｕｆｆｌｅｄａｔａａｎｄｅｍ ｌｏｓｄｉｒｅｃｔｄａｔａａｃｃｅｓｓｅｓｌｉｋｅｍｅｍｏｒ ｂ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎ ＮＶ  
ꢀ ｐ ｙꢀ －  
ｙ ꢀ ｙ ｙ  
ꢀ ꢀ  
ｐ
ꢀ
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ꢀ
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ｇ
ꢀ
ꢀ
Ｂｕｆｆｅｒｔｏｏｒａｎｉｚｅｄａｔａｉｎｓｔｅａｄｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｉｌｅｓｓｔｅｍ．Ｗｅｉｍ ｌｅｍｅｎｔｅｄＮＶＳｈｕｆｆｌｅｉｎＳａｒｋ．Ｏｕｒ  
ꢀ ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｙ ꢀ ｐ ꢀ － ꢀ ꢀｐ  
，
ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ＮＶｓｈｕｆｆｌｅｒｅｄｕｃｅｓ ｏｂｅｘｅｃｕｔｉｏｎｔｉｍｅｂ １０％ ４０％ ｆｏｒＳｈｕｆｆｌｅｈｅａｖ  
ｙ
ｐ
ꢀ
ꢀ
－
ꢀ
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ꢀ
ꢀｙ  
～
ꢀ
－
ꢀ
ｗｏｒｋｌｏａｄｓ．  
； ； （  
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｂｉ ｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ Ｓｈｕｆｆｌｅ ＮＶＭ ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒ  
ꢀｐ  
）；  
ｙ
；
ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅｂｕｆｆｅｒ ｆａｕｌｔ  
－ ꢀ  
ꢀ
ｇ
ꢀ
ｇ
－
ꢀ
ｙ
ꢀ
ｔｏｌｅｒａｎｃｅ  
（
）
之间通过  
是大数据处理过程中一个极为重要的阶段 不同类型的  
．
或者  
Ｓｔａｅ  
ｇ
摘
要
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
ꢀ
Ｔａｓｋ  
ꢀ
，
过程中数据需要进行持久化 以达到避免重计算和容错的目的 因此  
．
进行数据交换 在  
． Ｓｈｕｆｆｌｅ  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
的性能是决定大数据处理性能的关键因素之一 由于传统 阶段的数据通过磁盘文件系  
． Ｓｈｕｆｆｌｅ  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
，
统进行持久化 所以影响  
，
开销 尤其是对基于内存计算的大数据处  
性能的一个重要因素是  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
ＩＯ  
?
，
理平台 例如  
，
ＳａｒｋＳｈｕｆｆｌｅ  
ｐ
（ ）  
具有读写  
ＮＶＭ  
阶段的磁盘  
可能拖延数据处理的时间 而非易失内存  
ＩＯ ．  
?
：
；
：
修回日期  
２０１７ １２ ２１  
收稿日期  
－ －  
２０１７ ０９ ２９  
－
－
ꢀ
ꢀ
：
基金项目 国家重点研发计划项目  
（
）；  
国家自然科学基金项目  
（
）
２０１６ Ｙ ＦＢ１０００２０２  
６１３７９０４２  
（
）
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＫｅ ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔＰｒｏｒａｍｏｆＣｈｉｎａ ２０１６ Ｙ ＦＢ１０００２０２ ａｎｄｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌ  
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ꢀ
ꢀ
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ｐ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
（
）
ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１３７９０４２ ．  
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
：
通信作者 熊劲  
（ ）  
ｘｉｏｎ ｉｎ ｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ  
ｇｊ ＠  
ꢀ
，
（）  
２０１８ ５５２  
ꢀ
计算机研究与发展  
２３０  
、 ，  
速度快 非易失性以及高密度性等诸多优点 它们为改变大数据处理过程中对磁盘  
、
的依赖 克服目  
ＩＯ  
?
前基于内存计算的大数据处理中的  
性能瓶颈提供了新机会 提出一种基于  
．
的
ＮＶＭ Ｓｈｕｆｆｌｅ  
优化策  
ＩＯ  
?
———  
，
阶 段 采 用 文 件 系 统 的 存 储 方 式 而 使 用 类 似 于  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
略
摒 弃 了 传 统  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ．ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ  
－ －  
， ，  
数据的存储与管理 避免了文件系统的开销 并充分发挥 的优  
ＮＶＭ  
访问的方式进行  
Ｍｅｍｏｒ  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
ｙ
，
势 从而减少  
， ，  
实验结果显示 对于  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ Ｓｈｕｆｆｌｅ  
阶段的 耗 时 在  
． Ｓａｒｋ  
ｐ
平台 上实现了  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
－
－
，
类型的负载  
可节省大约  
的执行时间  
１０％ ４０％ ．  
～
ｈｅａｖ  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ  
－
ｙ
； ； ； ；  
非易失内存 非易失缓冲区 容错  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
大数据处理  
关键词  
ꢀ
中图法分类号  
ＴＰ３１６．８１．２  
ꢀ
（
，
ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒ ＮＶＭ  
ｙ
）
，
大的比例 上述结果表明 即使使用最新的  
．
非 易 失 性 内 存  
文
ＮＶＭ  
ꢀꢀ  
－
ꢀ
，
，
件系统 其开销也是非常大的 如何高效使用  
．
的出现为解决磁盘性能瓶颈问题提供了新的机会  
ＮＶＭ  
、
指的是基于内存总线接口 字节寻  
本文中的  
来提升  
阶段的  
ＩＯ  
?
性能是当前内存计算使  
ＮＶＭ  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
，
址的非易失内存 在内存计算的场景下 非易失性内  
．
用
所面临的一个重要问题与挑战  
ＮＶＭ  
．
存有 着非常 广 泛 的应用 场景 与磁盘 和  
．
相
ＤＲＡＭ  
Ｔａｂｌｅ１ ＰｅｒｃｅｎｔａｅｏｆＴｉｍｅＳｅｎｔｉｎＦｉｌｅＳｓｔｅｍ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ｙ
ꢀ
ｐ
ｇ
，
ＮＶＭ  
：）  
１ ＮＶＭ  
比
的主要优势有  
有着与  
相
ＤＲＡＭ  
［ ］  
１７  
表
文件系统中各个部分的开销比例  
１
ꢀ
，
接近的读写延迟和吞吐率 有望用来消除磁盘  
ＩＯ  
?
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  
ＰｅｒｃｅｎｔａｅｏｆＴｉｍｅＳｅｎｔ％  
ｇꢀ ꢀ ꢀｐ ?  
ꢀ
，
；）  
开销 提升系统的  
性能  
的存储密度比  
ＩＯ  
?
２ ＮＶＭ  
相似 它能存放  
ＮＡＮＤＦｌａｓｈＳＳＤ  
ꢀ ꢀ  
ＦｉｌｅＳｓｔｅｍ  
ꢀｙ  
６０．５  
ꢀ
，
更大 与  
，
ＤＲＡＭ  
ＭｅｔａｄａｔａＬｏｃｋ  
ꢀ
５．１６  
１２．４６  
９．５８  
ꢀ
； ）  
相比于内存  
３
， 、  
具备非易失 可  
ＮＶＭ  
更多的数据  
ＭｅｔａｄａｔａＵ ｄａｔｅ  
ꢀｐ  
ꢀ
，
持久化的优势 随着工业界大力发展非易失内存 其  
．
＿ ＿  
Ｃｏ ｆｒｏｍ ｕｓｅｒ  
ｐｙ  
ꢀ
，
进展相当迅速  
年 公司推出了搭载  
２０１３ Ｍｉｃｒｏ Ｆｌａｓｈ  
＿ ＿  
Ｃｏ ｕｓｅｒｎｏｃａｃｈｅ  
ｐｙ  
９．６３  
ꢀ
［］  
１
，
与
的
年
ＤＲＡＭ  
Ｈ ｂｒｉｄＤＩＭＭ ．２０１４  
ｙ
ꢀ
ＡｉＡ Ｔｅｃｈ  
ｇｇ ꢀ  
＿
Ｐａｅｆａｕｌｔ  
ｇ
６．１１  
ꢀ
［
］
２４  
－
公司 推 出 了  
接 口 的  
与
ＤＤＲ  
联合推出的  
ＮＶＤＩＭＭ  
．Ｉｎｔｅｌ  
Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ  
２５．６３  
ꢀ
［］  
５
接口的  
产品预  
Ｍｉｃｒｏ  
ＤＤＲ  
３ＤＸＰｏｉｎｔ  
，
年面市  
３Ｄ ＸＰｏｉｎｔ  
，
闪存速度堪比内存 因  
计
，
２０１８  
在本 文 中 我 们 提 出 了 一 种 基 于  
的
ＮＶＭ  
为了最大化发挥  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ．  
－
此解决磁盘性能问题的一个较为直接的方式是替换  
———  
优化策略  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
，
存储介质 将传统的磁盘替换成  
，
这样使得内  
，
ＮＶＭ  
的性能优势  
摒弃了以文件系统  
ＮＶＭ  
进行  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ  
－
，
的性能 与此  
存计算中的数据读写能够获得  
，
数据存 取的 方式 而是 采用持久化 内  
ＮＶＭ  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
同时也保证了数据的持久化  
．
， ，  
存的方式 直接在用户态访问持久化内存 避免了传  
，
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
众所周知  
的性能是决定大数据处理性  
， 、  
路径 例如文件系统 设  
统存储系统中的冗长的  
ＩＯ  
?
［
］
６９  
－
能的关键因素之一  
由于传统  
．
阶段的数  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
备驱动等  
．
，
据一般是通过磁盘文件系统进行持久化 所以影响  
：
本文的主要贡献如下  
［ ，  
］
７１０１１  
，
－
性 能 的 一 个 重 要 因 素 是  
开 销  
）
利用  
１
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
ＩＯ  
?
构建  
的持久化内存访问接  
Ｊａｖａ  
ＶＭ  
ｐ
有助于解决内存计算在  
阶段由于持  
———  
，
接口 使大数据平台能够直接使  
口
ＮＶＭ  
久化所带来的  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
开销 因此本文将  
ＮＶＳｈｕｆｆｌｅ  
－
引入到  
；
用与访问  
ＩＯ  
?
．
ＮＶＭ  
ＮＶＭ  
，
阶 段 中 但 是 由 于  
的 性 能 接 近  
）
针对  
２
提出了一种  
数据的组织  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
ＮＶＭ  
ＮＶＭ  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
，
，
有研究工作表明 对于  
现有的系统软  
ＮＶＭ  
———  
，
方式  
；
够高效处理并发 故障 网络传输等方面的问题  
基于  
的私有持久化缓冲区 从而能  
ＤＲＡＭ  
Ｈａｓｈ  
（
） ，  
文件系统 开销过高 不能充分发挥  
件
、
、
ＮＶＭ  
ＮＶＭ  
［
１２１５  
－
］
［ ］  
１６  
的性能  
表
． １  
展示了在压缩  
过程中文件系统  
）
针对 传 统  
３
阶 段 预 先 创 建 文 件 的 问  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
［ ］  
１７  
，
题 提出一种符合  
———  
各个部分的开销比例  
空间自身的分配策略  
．
ＮＶＭ  
，
从表 可以看出 大约  
１
，
；
的空间利用率  
的时间花费在了  
延迟分配 从而能够提升  
６０．５％  
ＮＶＭ  
数据的读取与恢复 通过使用  
Ｓｈｕｆｆｌｅ  
，
文件系统上 其中关于元数据的开销依然占据着较  
）
４
，
对于  

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