In this paper we introduce Jiffy, the first lock-free, linearizable ordered key-value index that offers both (1) batch updates, which are put and remove operations that are executed atomically, and (2) consistent snapshots used by, e.g., range scan operations. Jiffy is built as a multiversioned lock-free skip list and relies on CPU's Time Stamp Counter register to generate version numbers at minimal cost. For faster skip list traversals and better utilization of the CPU caches, key-value entries are grouped into immutable objects called revisions. Moreover, by changing the size of revisions and thus modifying the synchronization granularity, our index can adapt to varying contentions levels (smaller revisions are more suited for write-heavy workloads whereas large revisions benefit read-dominated workloads, especially when they feature many range scan operations). Structure modifications to the index, which result in changing the size of revisions, happen through (lock-free) skip list node split and merge operations that are carefully coordinated with the update operations. Despite rich semantics, Jiffy offers highly scalable performance, which is comparable or exceeds the performance of the state-of-the-art lock-free ordered indices that feature linearizable range scan operations. Compared to its (lock-based) rivals that also support batch updates, Jiffy can execute large batch updates up to 7.4x more efficiently.


翻译:在本文中,我们介绍Jiffy, 这是第一个无锁、可线性订购的关键值指数, 它提供了:(1) 批量更新, 被安装并删除了原子执行的操作, 以及(2) 由范围扫描操作等操作使用的一致快照。 Jiffy 是一个多版本的无锁跳过列表列表, 并依靠 CPU 的 Timber Stamp 对应器登记册以最低的成本生成版本数字。 为了更快跳过列表的横跨和更好地利用 CPU 缓存, 关键值条目被分组为不可变的物件, 称为修改。 此外, 通过修改修改修改的大小, 从而修改同步颗粒性能, 我们的指数可以适应不同的争论级别( 更小的修订更适合写重的工作量, 而大的修改有利于以阅读为主的工作量, 特别是当它们具有许多范围的扫描操作时 ) 索引的结构修改, 导致修改规模的变化, 发生于( 无锁) 跳式列表的断裂和合并操作, 与更新的操作经过仔细协调。 此外, Jiffy 提供了高度可调的可调的性性性性性性性性性性性性性业绩,, 也可比或超额性地浏览性地浏览性地更新。

0
下载
关闭预览

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
30+阅读 · 2020年6月22日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月22日
Star-Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Music Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
【Code】GraphSAGE 源码解析
AINLP
30+阅读 · 2020年6月22日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月22日
Star-Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Music Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员