大数据存储——键值、容错与一致性

本书分为三篇，分别涉及大数据处理中的键值存储、容错存储、数据一致性三个领域。每篇首先简要介绍相关领域的基础知识、系统优化的关键技术以及主流的系统等，然后介绍作者在相关领域的部分研究成果。具体来说，在键值存储方面，介绍了动态布隆过滤器设计、哈希分组与键值分离技术相结合的存储结构设计、哈希索引与日志结构合并树相结合的索引结构设计等方面的优化方法，旨在降低读、写放大，提升读、写与范围查询的性能；在容错存储方面，介绍了纠删码的数据布局、故障数据恢复算法、源数据节点与恢复节点选择以及系统扩容等方面的优化方法，旨在降低I/O数据量与负载均衡，加速故障恢复；在数据一致性方面，介绍了RedBlue和PoR细粒度一致性模型及其使用方法，为在备份系统中安全使用低延迟的弱一致性同步、提升系统性能提供理论依据和实践基础。本书可供从事键值存储、数据存储与数据一致性等计算机系统领域研究的科研工作者与研究生参考，也可以作为相关课程的辅助参考资料。

前言
第1篇 键值存储系统
第1章 键值存储
1.1 大数据特征及存储挑战
1.1.1 数据存储的发展趋势
1.1.2 数据存储面临的挑战
1.2 键值数据模型及访存接口
1.3 系统架构及关键问题
1.3.1 常见数据结构
1.3.2 基于日志结构合并树的键值存储系统
1.3.3 写放大问题
1.3.4 读放大问题
1.4 相关研究
1.4.1 写性能优化
1.4.2 读性能优化
1.5 本章小结
附录 专业名词中英文对照表
第2章 HashKV：基于哈希分组的键值系统
2.1 键值分离关键问题分析
2.2 HashKV的主要设计思路
2.3 HashKV的核心技术简介
2.3.1 存储管理
2.3.2 垃圾回收
2.3.3 冷热感知
2.3.4 选择性键值分离
2.3.5 崩溃一致性
2.4 优化实现
2.5 实验评估
2.5.1 实验设置
2.5.2 性能比较
2.6 本章小结
第3章 ElasticBF：弹性布隆过滤器
3.1 静态布隆过滤器的不足
3.1.1 布隆过滤器
3.1.2 键值存储系统访问特征
3.1.3 布隆过滤器的动态和静态分配策略对比
3.2 ElasticBF的设计与实现
3.2.1 细粒度布隆过滤器分配模块
3.2.2 热度管理模块
3.2.3 布隆过滤器内存管理模块
3.2.4 系统实现
3.3 实验评估
3.3.1 实验设置
3.3.2 实验性能分析
3.4 本章小结
第4章 UniKV：统一索引的键值存储
4.1 哈希索引与日志结构合并树对比分析
4.2 UniKV设计
4.2.1 差异化的索引设计
4.2.2 键值数据的部分分离存储
4.2.3 基于键范围的数据动态分区
4.2.4 范围查询优化
4.2.5 崩溃一致性
4.3 实验评估
4.3.1 实验设置
4.3.2 基准测试
4.3.3 混合工作负载下的性能
4.3.4 YCSB工作负载下的性能
4.4 本章小结
第5章 DiffKV：差异化键值分离管理
5.1 现有优化技术缺点分析
5.2 DiffKV的概要结构
5.2.1 系统架构
……
第2篇 基于纠删码的容错存储
第3篇 数据一致性
参考文献