容器化关系型数据库I/O消耗性能优化研究

发布时间：2025-04-18 06:42

　　传统的关系型数据库计算与存储一体化,在面临大数据挑战时难以存储大规模的数据,随着Docker容器技术的出现和快速发展,Docker与Kubernetes组合的容器化环境具备自动化管理、弹性伸缩等优势,将数据库容器化部署成为必然的趋势。但容器化RDS(Relational Database Service,关系型数据库服务)存在I/O性能消耗(响应延时),导致RDS能力QPS(Queries Per Second,每秒查询数)降低。因此本文提出了基于容器化的共享缓存模型优化方法以及基于自动伸缩机制的优化方法,本文主要研究内容如下:(1)提出了基于容器化环境的共享缓存模型设计方案。针对传统计算与存储分离架构I/O优化方案代价昂贵、只针对计算层或存储层进行优化等问题,参考传统RDS应用场景利用分布式缓存拦截大量的读写请求,避免与存储层的直接I/O,以此优化I/O的方法,设计一个基于容器化环境的共享缓存模型优化RDS持久化过程的I/O消耗。设计过程综合考虑了容器化环境的资源对象Pod、Name Space、Service的特点,对共享缓存模型的可用性、一致性、Key值唯一性以及串联访问模式等进行...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.10平均响应时间对比

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于共享缓存模型的I/O消耗优化28图3.10平均响应时间对比图3.11数据库QPS对比由图3.10可知，在容器化关系型数据库采用计算与存储分离架构的情况下，对于相同大小的数据量下的请求响应时间对比，本文提出的共享缓存模型和关闭双重写的....

图3.11数据库QPS对比

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于共享缓存模型的I/O消耗优化28图3.10平均响应时间对比图3.11数据库QPS对比由图3.10可知，在容器化关系型数据库采用计算与存储分离架构的情况下，对于相同大小的数据量下的请求响应时间对比，本文提出的共享缓存模型和关闭双重写的....

图3.10可知，在容器化关系型数据库采用计算与存储分离架构的情况下，对于相同大小的数据量下的请求响应时间对比，本文提出的共享缓存模型和关闭双重写的方法都明显降

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于共享缓存模型的I/O消耗优化28图3.10平均响应时间对比图3.11数据库QPS对比由图3.10可知，在容器化关系型数据库采用计算与存储分离架构的情况下，对于相同大小的数据量下的请求响应时间对比，本文提出的共享缓存模型和关闭双重写的....

图3.12缓存大小对响应时间的影响

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于共享缓存模型的I/O消耗优化29的性能也有影响，随着并发线程数的增加，反应数据库能力的指标QPS（QueriesPerSecond）值也不断上涨，其中当并发线程数为128时，启用共享缓存模型后容器化MySQL的平均QPS最高，相比未....

本文编号：4040695