masstree Seastar

masstree  Seastar

 

線程鎖競爭和切換的開銷幾乎爲0，代碼也不用考慮多線程競爭，邏輯大大減化；此外Niagara是一個全異步執行引擎，採用了基於future，promise和continuation的方式來表達咱們的異步執行邏輯，比傳統的callback方式邏輯清晰明瞭了不少，很舒服的同時也不易出錯。

存儲內核方面，在調研了多種存儲模型之後，最終咱們選擇了LSM結構，由於它能讓咱們方便的進行讀、寫和空間放大的調節。相比同是LSM架構的RocksDB，咱們作了多方面的優化來提高性能，包括：

• 基於masstree的memtable
• Snow-shovelling的flush策略
• 自適應的擴層策略
• 實時in-memory compaction

在做爲Blink statebackend的集成中，咱們作了checkpoint時候不清memtable的優化，從而減小了latency抖動問題。

 

[1] Seastar: http://www.seastar-project.org
[2] Masstree: https://pdos.csail.mit.edu/papers/masstree:eurosys12.pdf