A Scalable Recoverable Skip List for Persistent Memory
Notice bibliographique
Résumé
Interest in recoverable, persistent-memory-resident (PMEM-resident) data structures is growing as availability of Intel Optane Data Center Persistent Memory increases. An interesting use case for inmemory, recoverable data structures is for database indexes, which need high availability and reliability. RECIPE, a popular conversion technique to make existing, proven-correct algorithms recoverable, is limited to certain classes of algorithms and does not prescribe how to reference data stored in relocatable regions of memory. The Untitled Persistent Skip List (UPSkipList) is a PMEM-resident recoverable skip list derived from Herlihy et al.'s lock-free skip list algorithm. It is developed using a new conversion technique that extends the RECIPE algorithm by Lee et al. to work on lock-free algorithms with non-blocking writes and no inherent recovery mechanism. The algorithm is also extended to support concurrent data node splitting to improve performance. Comparison was done against the BzTree of Arulraj et al., as implemented by Lersch et al., which has non-blocking, non-repairing writes implemented using the persistent multi-word CAS (PMwCAS) primitive by Wang et al. Tested with the Yahoo Cloud Serving Benchmark (YCSB), UPSkipList achieves better performance in write-heavy workloads at high levels of concurrency than BzTree, showing that the extension to RECIPE is an effective alternative.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».