[论文解读] Parallel Database Recovery for Multicore Main-Memory Databases.

Yingjun Wu, Wentian Guo+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 12, 2016

Distributed systems and fault tolerance参考文献 34被引用 3

一句话总结

本文提出 TARS，一种用于主内存多核数据库的并行日志恢复机制，可在在线事务处理期间避免日志记录开销的同时实现快速故障恢复。通过结合存储过程的静态依赖分析与恢复时的动态、单次遍历参数扫描，TARS 实现了日志重放的高并行性，与最先进的方法相比显著降低了恢复延迟。

ABSTRACT

Main-memory database systems for multicore servers can achieve excellent performance when processing massive volume of OLTP workloads. But crash-resilience mechanism, or namely loggingand-replay, can either degrade the performance of transaction processing or slow down the process of failure recovery. In this paper, we show that, by exploiting application semantics, it is possible to achieve speedy failure recovery without introducing any costly logging overhead to the execution of online transactions. We propose TARS, a parallel log-recovery mechanism that is specifically designed for lightweight, coarse-grained command-logging approach. TARS leverages a combination of static and dynamic analyses to parallelize the log replay: at compile time, TARS decomposes stored procedures by carefully analyzing dependencies within and across programs; at recovery time, a re-execution schedule with a high degree of parallelism is attained through lightweight one-pass scans over transaction parameter values. As such, recovery latency is remarkably minimized. We evaluated TARS in a main-memory database prototype running on a 40-core server. Compared to the state-of-the-art mechanisms, TARS yields significantly higher recovery rate without compromising the efficiency of transaction processing.

研究动机与目标

• 解决依赖日志与重放的主内存 OLTP 数据库中崩溃恢复机制的性能瓶颈。
• 在保持崩溃容错能力的同时，消除在线事务处理期间的日志记录开销。
• 通过在日志重放中实现高并行性，最小化多核环境下的恢复延迟。
• 设计一种利用应用语义与存储过程结构实现高效并行执行的恢复机制。

提出的方法

• TARS 在编译时使用静态分析技术，通过识别跨存储过程的数据与控制依赖关系，对存储过程进行分解。
• 它执行依赖分析，以确定恢复期间日志重放的安全并行执行单元。
• 在恢复时，TARS 对事务参数值执行轻量级、单次遍历扫描，以生成高并行性的重执行调度。
• 该系统利用粗粒度命令日志记录，避免在线事务中产生昂贵的日志记录开销。
• 它根据参数值动态调度重放操作，以在恢复期间最大化并行性。
• 该方法将静态分解与动态调度相结合，以在恢复过程中平衡正确性与性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以利用应用语义，在事务执行期间无需日志记录的情况下，实现在主内存数据库中的快速、低开销恢复？
• RQ2 如何通过静态分析存储过程依赖关系，以实现安全且高效的并行日志重放？
• RQ3 何种动态调度策略可在确保正确性的前提下，最大化恢复期间的并行性？
• RQ4 通过结合静态分析与轻量级运行时扫描，恢复延迟可降低到何种程度？
• RQ5 在多核环境中，所提出的机制与现有日志与重放机制相比，性能表现如何？

主要发现

• 在 40 核主内存数据库原型中，TARS 的恢复速率显著高于最先进的恢复机制。
• 该系统消除了在线事务处理期间的日志记录开销，保持了事务处理的高效性。
• 由于静态与动态分析带来的高并行性，恢复延迟显著降低。
• 对事务参数执行的轻量级单次扫描，实现了高效且可扩展的恢复调度。
• TARS 有效解耦了恢复性能与事务处理开销，在实现高吞吐量的同时保持了低恢复延迟。