IEEE 2013-BwTree·

📌文本采用wolai制作，原文link: https://www.wolai.com/ravenxrz/oRqJQFiQUHU9zSprtUp3tX

原文名: The Bw-Tree: A B-tree for New Hardware Platforms

总结：

本文介绍了Bw-Tree，一种针对新型硬件平台设计的高度优化的B树数据结构。Bw-Tree通过多核优化和与缓存友好的特性，实现了高效的并发操作和数据访问。它的特点是支持delta更新和使用日志结构存储，这有助于提高缓存命中率并减少不必要的磁盘I/O操作。

Bw-Tree的设计考虑到了现代硬件的特点，它包括三个层次：Bw-Tree层、缓存层和闪存层，其中缓存层包含一个映射表，用于跟踪页面的物理位置和内存中的引用。这种映射机制允许Bw-Tree支持delta更新和变长物理页面，同时也使得latch free成为可能（在这篇文章之前，Btree系列还没有latch free的实现）。

文中详细讨论了Bw-Tree的多种操作，如插入、更新、删除、范围扫描、结构修改操作(SMO)和垃圾收集(GC)，以及它们是如何在多线程环境下协同工作的。特别地，Bw-Tree采用了一种称为“序列化”的方法来保证操作的原子性和一致性，即使在高度并发的情况下也能保持数据完整性。

实验结果显示，Bw-Tree相对于传统的B树和无锁的跳列表表现出了显著的优势，特别是在高并发和数据密集型工作loads下。这主要得益于其对缓存的高效利用和latch free。

综上所述，Bw-Tree是一种适合现代硬件环境的高效B树实现，其设计巧妙地结合了并发优化、缓存友好性和数据持久化能力，为高性能数据存储和检索提供了强有力的支撑。

特点： 多核优化+cache friendly, update convert to delta, log structured

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前文介绍了 std::unique_ptr，本文继续分析另一个常用的智能指针: std::shared_ptr

std::tuple·

📌本文使用wolai制作，原文链接： std::tuple

分析环境: gcc 8.3.0

std::unique_ptr·

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unique_ptr是c++11引入的智能指针之一，对所wrap的对象具有独一管理权。本文做详细分析。

分析环境: gcc 8.3.0

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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：

1. 多层设计。 DRAM + NVM + flsah.
2. Popularity scoring方式， 文中的MSC指标用作compaction选择的依据。

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。