关系型云数据库自适应缓存机制研究

发布时间：2021-02-08 10:53

　　传统数据库与云计算技术的结合催生出云数据库,它提供数据库资源虚拟化,具有按需使用、扩展性强、高可用性等优点,其重要性和价值日益显现。在互联网场景下,关系型云数据库面临多变数据访问模式和负载压力,导致其现有缓存管理效率不高,系统性能波动较大。因此,增强缓存子系统自适应能力,对提高系统整体稳定性和吞吐量具有重要意义。采用存储计算分离技术,设计关系型云数据库自适应缓存框架。在该框架中,设计缓存分区分类管理策略,通过将缓存空间划分多个逻辑分区,并根据数据访问模式和数据页自身属性,将数据页映射到对应分区,减轻缓存并发访问冲突。在此策略基础上,设计数据页自适应持久化策略,动态协调持久化工作线程,优化磁盘写效率。依据所设计的策略,设计并实现动态反馈缓存替换算法和缓存容量弹性伸缩算法,用于管理和回收缓存中的数据页,提高缓存命中率和利用率。设计缓存对象预加载策略和实现缓存负载压力评价算法。通过将热点数据预先加载到缓存中,提高系统向外提供服务时效性。评估出缓存读负载过重节点,将其热点缓存状态映射到新加入节点缓存中,均衡各节点读负载压力。通过搭建关系型云数据库测试环境,并借助Sysbench测试工具模拟不同... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题背景与意义
    1.2 国内外概况
    1.3 本文主要研究内容
2 关系型云数据库自适应缓存机制
    2.1 自适应缓存机制需求分析
    2.2 自适应缓存机制总体设计
    2.3 缓存分区分类管理策略
    2.4 数据页自适应持久化策略
    2.5 缓存对象预加载策略
    2.6 本章小结
3 关系型云数据库自适应缓存关键算法实现
    3.1 动态反馈缓存替换算法
    3.2 缓存容量弹性伸缩算法
    3.3 缓存负载压力评价算法
    3.4 本章小结
4 测试和结果分析
    4.1 测试环境及搭建
    4.2 测试与结果分析
    4.3 本章小结
5 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]云计算环境下分布式缓存技术的现状与挑战[J]. 秦秀磊,张文博,魏峻,王伟,钟华,黄涛.  软件学报. 2013(01)
[2]云数据库研究[J]. 林子雨,赖永炫,林琛,谢怡,邹权.  软件学报. 2012(05)
[3]线性回归模型中变量选择方法综述[J]. 王大荣,张忠占.  数理统计与管理. 2010(04)
[4]AHP一致性的概率检验法[J]. 蔡海鸥,张若欣.  数学的实践与认识. 2010(07)

硕士论文
[1]云计算环境下内存数据库的应用与优化[D]. 陈迪.电子科技大学 2018
[2]云环境下高性能数据库集群关键技术研究[D]. 丁敏.电子科技大学 2017
[3]MySQL复制技术的研究与改进[D]. 刘腾.浙江大学 2011



本文编号：3023810