ROLEX: A Scalable RDMA-oriented Learned Key-Value Store for Disaggregated Memory Systems——论文泛读

FAST 2023 Paper 论文阅读笔记整理

问题

分离内存系统将单一的服务器分成不同的组件，包括计算节点和内存节点，以享受高资源利用率、灵活的硬件可扩展性和高效的数据共享。通过利用高性能的RDMA（远程直接内存访问），计算节点可以直接访问远程内存池，而无需涉及远程CPU。

有序键-值（KV）存储（例如B树和学习索引）将所有数据排序以通过高性能网络提供范围查询服务。然而，在分离的内存系统上，现有的有序KV存储在工作上存在问题，要么消耗多个网络往返来搜索远程数据，要么过于依赖于配备有限计算资源的内存节点来处理数据修改。

挑战

• 内存节点上的计算资源有限。难以修改大型B树和频繁重训练模型。

• 用于数据传输的带宽过载。将数据修改（更新B树和更新模型）卸载到计算节点可以满足计算需求，但由于传输了大量数据，这会迅速占用整个带宽。

• 不同节点之间的不一致问题。主要原因是RDMA操作的原子粒度是8B，这比每个索引操作的大小小得多。计算节点需要多次网络往返以保证数据的一致性，从而导致一致性的高开销。

现有方法局限性

在分离的内存系统中部署基于树的结构效率低下，因为内部节点占用大量内存空间且无法被完全缓存，导致遍历整个树需要多次网络往返。各种索引缓存方案 [31, 43, 52] 提出通过本地缓存部分数据来缓解网络开销，然而这仍然会受到数据快速增长导致无法避免的容量缺失的影响。

学习索引通过回归模型训练一个近似函数，根据Key获取数据范围，体积比树形结构小2-4数量级，可以完全缓存到计算节点。通过在本地保存整个学习索引结构，对于静态（即只读）工作负载，计算节点只需要进行一次单边 RDMA 读取即可获取远程数据。但静态模型无法扩展到动态范围。现有方法依赖于单一的服务器来处理动态（即读写和写入密集型）的工作负载。

本文方法

我们提出了一种具有学习索引的可扩展的面向RDMA的KV存储，称为ROLEX，在分离的系统中合并有序的KV存储，实现高效的数据存储和检索。

• ROLEX利用一种重新训练解耦的学习索引方案，通过向学习模型添加偏差和一些数据移动约束，将模型的重新训练与数据修改操作分离开来。

• 基于这种操作解耦，数据修改直接在计算节点中通过单边RDMA动词进行，具有很高的可扩展性。

• 模型的重新训练因此从数据修改的关键路径中移除，并通过使用专用计算资源在内存节点中异步执行。

我们在YCSB和实际工作负载上的实验结果表明，相比与XStore-D，ROLEX在静态工作负载上达到了相近的性能，并且在动态工作负载上的性提高了2.2倍。

开源代码：https://github.com/iotlpf/ROLEX

实验

实验环境：具有3个计算节点和3个内存节点的集群上运行所有实验，每个节点都配备了两个26核Intel（R）Xeon（R）Gold 6320R [email protected]、188GB DRAM、一个100Gb Mellanox ConnectX-5 IB RNIC。每台机器中的RNIC都与一个100Gbps IB交换机相连。限制了内存节点的计算资源利用率（即，测试台中的1个CPU核心）。默认情况下，所有计算节点都使用24个线程运行。

数据集：使用 YCSB [47]，包含 6 个默认工作负载： (A) 更新重型 (50% 更新)、(B) 主要读取 (95% 读取)、(C) 仅读取、(D) 读取最新 (5% 插入)、(E) 短范围 (95% 范围请求) 和 (F) 读取-修改-写入 (50% 修改)，以评估性能，使用均匀和 Zipfian 请求分布。还有 2 个真实数据集和 2 个合成数据集的写入密集请求下评估性能 [24]。其中，Weblogs 和 DocID 分别包含 200 和 1600 万个键值对，具有不同的数据分布。两个合成数据集包含 1 亿项，并分别满足正态和对数正态的数据分布。我们配置所有工作负载的键和指针为 8 字节（即变长值的引用），以进行全面评估。

实验对比：吞吐量、延迟、元数据占用空间、

总结

针对分离式内存系统中，KV存储性能不高的问题，由于内存节点资源有限，现有方法难以直接修改B树或学习索引的模型。作者提出提出了ROLEX，一种可扩展的面向RDMA的有序键值存储，使用分解存储系统的学习索引。包括几个优化点：插入和再训练操作解耦，使计算节点能够直接通过单边RDMA动词修改远程数据，而无需再训练模型，提高可扩展性；其他计算节点通过具有一致性保证的旧模型来识别新修改的数据；异步使用专用计算资源重新训练模型，以提高模型的准确性。