隨著智慧化轉(zhuǎn)型的不斷加速

數(shù)據(jù)被越來(lái)越多的應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)、決策和分析

快速響應(yīng)能力已經(jīng)成為企業(yè)的決勝因素

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能是業(yè)務(wù)加速的關(guān)鍵核心

如何更加高效的提升存儲(chǔ)系統(tǒng)性能？

浪潮存儲(chǔ)在新一代G5存儲(chǔ)平臺(tái)上，打造【iTurbo智能引擎】硬核技術(shù)，構(gòu)建起一套如汽車(chē)自動(dòng)變速引擎的黑科技，讓存儲(chǔ)系統(tǒng)可以根據(jù)前端應(yīng)用自適應(yīng)和調(diào)配不同數(shù)據(jù)處理策略，實(shí)現(xiàn)智能的IO感知、路徑選擇、組織和調(diào)度，為存儲(chǔ)帶來(lái)創(chuàng)新的加速方案。

今天就讓我們一起探秘

【iTurbo智能引擎】的核心技術(shù)之一

智能IO感知技術(shù)

智能緩存預(yù)讀

實(shí)現(xiàn)“熱”升“冷”降的數(shù)據(jù)電梯

介紹緩存預(yù)讀之前，我們首先要搞清楚關(guān)于緩存的兩個(gè)基本問(wèn)題：

一：為什么要用緩存？

二：緩存是如何工作的？

為什么要用緩存？

大家知道，CPU 的運(yùn)行速度比磁盤(pán)的速度快很多倍，這樣會(huì)導(dǎo)致 CPU 需等待磁盤(pán)完成處理后才能繼續(xù)下一道指令， 緩存的處理速度能夠跟得上 CPU，它作為CPU與磁盤(pán)之間的過(guò)渡，很好的解決了這一問(wèn)題。當(dāng)CPU處理完數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)直接發(fā)送給緩存，然后立即向應(yīng)用返回確認(rèn)，緩存中數(shù)據(jù)達(dá)到一定水位定期寫(xiě)入磁盤(pán)，從而提升效率。

緩存是如何工作的？

在程序運(yùn)行過(guò)程中，緩存會(huì)有一個(gè)局部性原理，即程序會(huì)頻繁訪(fǎng)問(wèn)局部緩存。如果緩存地址變換頻繁，那么緩存中存放的數(shù)據(jù)就會(huì)頻繁改變；如果程序頻繁訪(fǎng)問(wèn)局部數(shù)據(jù)，那么緩存中的數(shù)據(jù)改變就不會(huì)很大。因而命中率就會(huì)提高，CPU的運(yùn)行效率也會(huì)提升。

浪潮存儲(chǔ)的緩存工作原理

由此可知，衡量緩存管理的優(yōu)劣有兩個(gè)指標(biāo)：

一：緩存命中率，命中率高，性能就高，否則反之。

二：有效緩存的比率，有效緩存是指真正會(huì)被訪(fǎng)問(wèn)到的緩存項(xiàng)，如果有效緩存的比率偏低，則相當(dāng)部分磁盤(pán)帶寬會(huì)被浪費(fèi)到讀取無(wú)用緩存上，而且無(wú)用緩存會(huì)間接導(dǎo)致系統(tǒng)緩存緊張，最后可能會(huì)嚴(yán)重影響性能。 現(xiàn)在我們清楚了緩存的工作原理及性能指標(biāo)。

那么為了充分發(fā)揮緩存的作用，僅僅依靠“暫存剛剛訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)”是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還要通過(guò)使用數(shù)據(jù)預(yù)讀算法——盡可能把將要使用的數(shù)據(jù)預(yù)先從內(nèi)存中取到緩存里。

那么關(guān)鍵問(wèn)題來(lái)了：如何精準(zhǔn)判斷哪些數(shù)據(jù)是應(yīng)用程序?qū)⒁褂玫臄?shù)據(jù)？當(dāng)緩存寫(xiě)滿(mǎn)時(shí)，如何判斷哪些數(shù)據(jù)被淘汰？

這就是浪潮存儲(chǔ)緩存預(yù)讀算法的精髓所在，我們來(lái)深入剖析浪潮存儲(chǔ)緩存預(yù)讀的工作原理。

一方面，浪潮存儲(chǔ)基于緩存預(yù)讀 可精準(zhǔn)判斷數(shù)據(jù)熱度浪潮存儲(chǔ)的緩存預(yù)讀算法，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的I/O模式，通過(guò)智能分析、預(yù)判將要訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)，提前將這些數(shù)據(jù)預(yù)讀到緩存中，提升緩存命中率，降低I/O訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延。這里主要有兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)：

浪潮存儲(chǔ)的智能緩存預(yù)讀算法

一：自適應(yīng)緩存預(yù)讀策略讀I/O分為隨機(jī)讀和順序讀兩大類(lèi)，為了保證預(yù)讀命中率，針對(duì)不同的I/O模式采用不同的預(yù)讀算法。對(duì)于順序讀根據(jù)區(qū)域地址進(jìn)行順序預(yù)讀，對(duì)于隨機(jī)讀根據(jù)區(qū)域熱度進(jìn)行預(yù)讀。根據(jù)不同的讀I/O模式兩種預(yù)讀策略動(dòng)態(tài)調(diào)整，不僅可以保證很高的預(yù)讀命中率，同時(shí)有效率/覆蓋率也很好。

因?yàn)轫樞蜃x是最簡(jiǎn)單而普遍的，而隨機(jī)讀在內(nèi)核來(lái)說(shuō)也確實(shí)是難以預(yù)測(cè)的。內(nèi)核通過(guò)驗(yàn)證如下兩個(gè)條件來(lái)判定是否順序讀：該區(qū)域內(nèi)容被第一次讀，并且讀的是首部；當(dāng)前的讀請(qǐng)求與前一個(gè)讀請(qǐng)求在區(qū)域內(nèi)的位置是連續(xù)的；如果不滿(mǎn)足上述順序性條件，就判定為隨機(jī)讀。預(yù)讀策略根據(jù)讀I/O模式不同動(dòng)態(tài)調(diào)整。

二：預(yù)讀粒度動(dòng)態(tài)調(diào)整當(dāng)確定了要進(jìn)行順序預(yù)讀時(shí)，就需要決定合適的預(yù)讀粒度。預(yù)讀粒度太小的話(huà)，達(dá)不到應(yīng)有的性能提升效果;預(yù)讀太多，又有可能載入太多程序不需要的內(nèi)容，造成資源浪費(fèi)。為此，浪潮存儲(chǔ)可根據(jù)實(shí)際的需求動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)讀數(shù)據(jù)內(nèi)容的粒度，從而提高緩存的有效率。如果緩存命中率提高，后續(xù)的預(yù)讀粒度將逐次倍增，直到系統(tǒng)的最佳預(yù)讀大??；隨著緩存命中率降低，后續(xù)預(yù)讀粒度將逐漸減小，直到系統(tǒng)的最佳預(yù)讀大小。

另一方面，浪潮存儲(chǔ)基于緩存替換算法 實(shí)現(xiàn)低訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)下移

當(dāng)緩存滿(mǎn)了怎么辦？不得覆蓋掉一個(gè)，覆蓋掉哪一個(gè)？這就是替換算法要解決的。

浪潮存儲(chǔ)的緩存替換算法是基于預(yù)讀數(shù)據(jù)的命中率，結(jié)合數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)熱度，淘汰最近最少用的那一塊，從而提升預(yù)讀數(shù)據(jù)的有效性，保證預(yù)讀持續(xù)、高效的正向性能提升。 我們的設(shè)計(jì)思路是，如果一個(gè)數(shù)據(jù)在最近一段時(shí)間沒(méi)有被訪(fǎng)問(wèn)到，那么在將來(lái)它被訪(fǎng)問(wèn)的可能性也很小。也就是說(shuō)，當(dāng)限定的空間已存滿(mǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)把最久沒(méi)有被訪(fǎng)問(wèn)到的數(shù)據(jù)淘汰。具體實(shí)現(xiàn)算法如下：

硬件緩存每一行都有一個(gè)計(jì)數(shù)器，用來(lái)記錄被使用次數(shù)。

計(jì)數(shù)器變化規(guī)則： 每組4行時(shí)，計(jì)數(shù)器有兩位，計(jì)數(shù)值越小則說(shuō)明越被常用命中時(shí)被訪(fǎng)問(wèn)行的計(jì)數(shù)置0，比其低的計(jì)數(shù)器加1，其余不變未命中且該組未滿(mǎn)時(shí)，新行計(jì)數(shù)器置為0，其余全加1未命中且該組已滿(mǎn)時(shí)，計(jì)數(shù)值為3的那一行中的主存塊被淘汰，新行計(jì)數(shù)器置為0，其余全加1

說(shuō)到這里，估計(jì)大家還是沒(méi)有看懂為了更加直觀的展示算法原理，我們舉個(gè)例子：

智能緩存替換算法原理

現(xiàn)在有四個(gè)格子，但是有 5 個(gè)不一樣的塊要進(jìn)來(lái)，緩存替換過(guò)程如下：1 來(lái)，沒(méi)有命中，1 進(jìn)入緩存，計(jì)數(shù)器為 02 來(lái)，沒(méi)有命中，2 進(jìn)入緩存，2 計(jì)數(shù)器 0，1計(jì)數(shù)器為 1（對(duì)應(yīng)第三條）3 來(lái)同上4 來(lái)同上1 又來(lái)，命中，1 的計(jì)數(shù)器變?yōu)?0，其余加 12 又來(lái)，命中，2 的計(jì)數(shù)器變?yōu)?0，其余加 15 來(lái)了，但是現(xiàn)在 Cache 滿(mǎn)了，去掉哪一個(gè)呢？計(jì)數(shù)器最大的那個(gè)！…

特征數(shù)據(jù)識(shí)別

基于“逐字節(jié)”比對(duì)實(shí)現(xiàn)去重

根據(jù)用戶(hù)的數(shù)據(jù)特征建立數(shù)據(jù)特征表單，當(dāng)新的數(shù)據(jù)請(qǐng)求與表單中的特征匹配時(shí)，說(shuō)明該部分?jǐn)?shù)據(jù)已經(jīng)落盤(pán)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以避免重復(fù)寫(xiě)入。

特征匹配采用近似匹配的策略，存在兩份不同數(shù)據(jù)的特征一致的情況，為了確保用戶(hù)的數(shù)據(jù)安全，每份不同的數(shù)據(jù)都能一字不落的存放起來(lái)，浪潮存儲(chǔ)還對(duì)特征匹配的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行“逐字節(jié)”比較，為了降低逐字節(jié)比較時(shí)的訪(fǎng)盤(pán)時(shí)延，系統(tǒng)會(huì)智能感知特征數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)熱度，將頻繁訪(fǎng)問(wèn)的熱點(diǎn)特征數(shù)據(jù)提取到內(nèi)存中，保證系統(tǒng)時(shí)延最低。

浪潮存儲(chǔ)的特征數(shù)據(jù)識(shí)別算法

黑科技總結(jié)時(shí)間

浪潮存儲(chǔ)【iTurbo智能引擎】的核心技術(shù)之一智能IO感知技術(shù)，通過(guò)自適應(yīng)緩存預(yù)讀算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)I/O模式進(jìn)行分析、判斷識(shí)別，對(duì)其提前讀取到緩存，從而達(dá)到緩存最高命中率。當(dāng)緩存寫(xiě)滿(mǎn)時(shí)，通過(guò)獨(dú)特的替換算法將使用最少數(shù)據(jù)的淘汰，將緩存發(fā)揮出其最大的價(jià)值，從而提升存儲(chǔ)整體I/O性能；通過(guò)特征數(shù)據(jù)識(shí)別和逐字節(jié)的比較，在確保數(shù)據(jù)安全的前提下減少數(shù)據(jù)落盤(pán)，從而提高存儲(chǔ)的性能及空間使用率。