Lock-Free High-performance Hashing for Persistent Memory via PM-aware Holistic Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Persistent memory (PM) provides large-scale non-volatile memory (NVM) with DRAM-comparable performance. The non-volatility and other unique characteristics of PM architecture bring new opportunities and challenges for the efficient storage system design. For example, some recent crash-consistent and write-friendly hashing schemes are proposed to provide fast queries for PM systems. However, existing PM hashing indexes suffer from the concurrency bottleneck due to the blocking resizing and expensive lock-based concurrency control for queries. Moreover, the lack of PM awareness and systematical design further increases the query latency. To address the concurrency bottleneck of lock contention in PM hashing, we propose clevel hashing, a lock-free concurrent level hashing scheme that provides non-blocking resizing via background threads and lock-free search/insertion/update/deletion using atomic primitives to enable high concurrency for PM hashing. By exploiting the PM characteristics, we present a holistic approach to building clevel hashing for high throughput and low tail latency via the PM-aware index/allocator co-design. The proposed volatile announcement array with a helping mechanism coordinates lock-free insertions and guarantees a strong consistency model. Our experiments using real-world YCSB workloads on Intel Optane DC PMM show that clevel hashing, respectively, achieves up to 5.7× and 1.6× higher throughput than state-of-the-art P-CLHT and Dash while guaranteeing low tail latency, e.g., 1.9×–7.2× speedup for the p99 latency with the insert-only workload.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».