原文名：Efficient Compactions between Storage Tiers with PrismDB
LSM树针对冷热数据的优化。热放在3D XPoint NVM设备，冷放QLC NAND。
贡献点：
总结：相比 Mutant, 用MSC作为转冷的指标感觉更好。读采用了DRAM Btree和NVM加速，写用NVM slab做buffer，flash上采用sst加速。
redis底层支持多种事件循环，本文仅看epoll类型的。
原名： Mutant: Balancing Storage Cost and Latency in LSM-Tree Data Stores
文章目标： 提供一种无感的 cost-performance trade off 的LSM tree实现，将热数据存在fast storage，冷数据存在cold storage
效果一图以言之：
读完感觉没有太多亮点，不过还是记个笔记。
原名： PolarFS: An Ultra-low Latency and Failure Resilient Distributed File System for Shared Storage Cloud Database
PolarFS是 PolarDB 的底层分布式文件系统。
极低延迟和高可用， 充分利用用户态网络/IO栈，激进使用新技术（现在看来都是平常的技术了），包括RDMA、NVMe和SPDK等。 写延迟接近本地SSD。
为了提高io吞吐，PolarFS还开发了ParallelRaft，打破Raft只能顺序提交的约束。
笔者注：整体来看，本篇都是一些当年的新技术的应用，如RDMA，SPKD，核心可以说是os-bypass和zero-copy等工程优化。 架构上没有什么特别的亮点。 当然开发的ParallelRaft笔者没关注，不予评价。
原名： Socrates: The New SQL Server in the Cloud
用户期望： 高可用、安全、scalability、弹性。但传统架构无法满足这些要求。
答案是上云。
笔者注：虽然上云似乎越来越被证明是伪需求了。
原文名: We Ain’t Afraid of No File Fragmentation: Causes and Prevention of Its Performance Impact on Modern Flash SSDs
原文名: What’s the Story in EBS Glory: Evolutions and Lessons in Building Cloud Block Store
对应c++的各种同步和锁语义，flare实现了协程的同步和锁语义。这也是个人比较关心的，比如mutex可能造成thread睡眠，那么flare是如何实现mutex，不让thread睡眠，只让协程睡眠。
除了协程的上下文切换外，个人对flare协程库最感兴趣的地方就是协程调度算法了。本文简单分析fiber的调度算法。
最好先阅读下官方文档：https://github.com/Tencent/flare/blob/master/flare/doc/fiber-scheduling.md
本文分析 flare中，fiber是如何构造析构以及如何它的两种launch策略。
一些名词解释：
