[論文レビュー] Improving High Contention OLTP Performance via Transaction Scheduling

Guna Prasaad, Alvin Cheung+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2018

Distributed systems and fault tolerance参考文献 24被引用数 5

ひとこと要約

Strifeは、トランザクションをバッチ化して、競合しないクラスタと残差に分割することにより、高コンテンツションOLTPのパフォーマンスを向上させる。クラスタは並列に実行され、排他制御を一切用いないが、コミットは明示的なアボートがない限り保証される。残差は直列に実行されるか、排他制御を用いて処理され、2PLおよびオピティミスティック並行制御プロトコルよりも最大2倍のスループット向上を達成する。

ABSTRACT

Research in transaction processing has made significant progress in improving the performance of multi-core in-memory transactional systems. However, the focus has mainly been on low-contention workloads. Modern transactional systems perform poorly on workloads with transactions accessing a few highly contended data items. We observe that most transactional workloads, including those with high contention, can be divided into clusters of data conflict-free transactions and a small set of residuals. In this paper, we introduce a new concurrency control protocol called Strife that leverages the above observation. Strife executes transactions in batches, where each batch is partitioned into clusters of conflict-free transactions and a small set of residual transactions. The conflict-free clusters are executed in parallel without any concurrency control, followed by executing the residual cluster either serially or with concurrency control. We present a low-overhead algorithm that partitions a batch of transactions into clusters that do not have cross-cluster conflicts and a small residual cluster. We evaluate Strife against the optimistic concurrency control protocol and several variants of two-phase locking, where the latter is known to perform better than other concurrency protocols under high contention, and show that Strife can improve transactional throughput by up to 2x. We also perform an in-depth micro-benchmark analysis to empirically characterize the performance and quality of our clustering algorithm

研究の動機と目的

• 高データコンテンツション下での従来のOLTPシステムのパフォーマンス劣化、特にロックコンテンツションとトランザクションのアボートに起因する問題を解決すること。
• マルチコア主記憶装置内OLTPシステムにおける並行制御のオーバーヘッドを、トランザクションのアクセスパターンの本質的特徴を活用することで低減すること。
• 動的かつバッチ単位でトランザクションバッチを競合しないクラスタと残差に分割することで、ロックや検証に依存するのを最小限に抑えること。
• クラスタを並列に実行し、残差を制御された並行性で処理することで、並列実行性を損なわず、高いスループットを達成すること。
• TPC-CやYCSBのような書き込み集中的で高コンテンツションなワークロードにおいて、標準の2PLおよびOCCプロトコルを上回ること。

提案手法

• Strifeは、マイクロバッチ単位でトランザクションを処理し、各バッチを独立して分析して、競合しないクラスタと残差を特定する。
• 低オーバーヘッドのパーティショニングアルゴリズムにより、相互に競合しないトランザクションのクラスタが形成され、並列実行時における可串性が保証される。
• 競合しないクラスタは、並列実行のための排他制御を一切用いず、明示的なアボートがない限りコミットが保証される。
• 複数のクラスタと競合するトランザクション（残差）は、直列に実行されるか、並行制御を用いて処理され、正しさが維持される。
• 各バッチごとにトランザクションを再パーティショニングすることで、静的データパーティショニングなしでアクセスパターンの変化に適応可能となる。
• 中央集権的ロック管理を回避し、ロックや検証の使用を最小限に抑えることで、アボートを低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高コンテンツションなトランザクションワークロードを、競合しないクラスタに効果的にパーティショニングすることで、並行制御のオーバーヘッドを低減できるか？
• RQ2 バッチ単位の動的パーティショニング戦略は、静的またはグローバルパーティショニングと比較して、OLTPスループットをどのように向上させるか？
• RQ3 競合しないクラスタに対して並行制御を完全に排除することで、高コンテンツション環境下でのパフォーマンス向上はどの程度達成できるか？
• RQ4 書き込み集中的なワークロード下で、Strifeは2PLおよびOCCと比較して、スループットとアボート率の点でどのように差をつけるか？
• RQ5 並列実行クラスタと制御された残差を組み合わせたハイブリッド実行モデルは、高いパフォーマンスと可串性の両立を達成できるか？

主な発見

• Strifeは、高コンテンツション下のTPC-CおよびYCSBワークロードにおいて、標準の2フェーズロック（2PL）プロトコルと比較して最大2倍のスループットを達成する。
• このパフォーマンス向上は、高コンテンツションワークロードの大多数を占める競合しないトランザクションクラスタに対して並行制御のオーバーヘッドを排除したことに起因する。
• Strifeは、オピティミスティック並行制御（OCC）および他の2PLの変種を上回り、特に高書き込みコンテンツションと頻繁なアボートが発生するワークロードで顕著な性能向上を示す。
• 低オーバーヘッドのパーティショニングアルゴリズムは、クラスタ間の競合がないことを的確に特定し、スケーラブルな並列実行を可能にする。
• 効果的なクラスタリングにより残差が最小限に抑えられ、高コストの並行制御や直列化の必要性が低減される。
• バッチ単位での再パーティショニングにより、動的アクセスパターンに適応可能である。これは、静的パーティショニングデータベースや固定並行制御プロトコルとは対照的である。