Design and Implementation of Adaptive Block-level Caching System

Abstract

In general, disk caches mean the computer uses the main memory as a disk cache. The rise of Solid State Disks (SSD) that are faster than hard disks (HDD) is opening up new possibilities for disk caches. In addition, adaptive cache is a cache that changes its algorithm in use; it has been studied because many cache algorithms are more useful in specific situation. The research has tended to focus on simulation or small cache size in real environments, rather than on large cache size. It is well known that many computers use large-scale data. So, the study of large-scale cache experiments in real environments has become an important aspect of large-scale data uses. In this paper, we suggest an adaptive block-level caching system with fully associative LRU and ARC cache algorithms on device mapper (DM) layer. This cache is composed of HDD as a source device and SSD as a cache device. We experiment with several benchmarks, such as IOzone, TPC-C, and FileBench in real environments.

일반적으로 디스크 캐쉬는 메인 메모리를 사용하지만, 하드 디스크에 비하여 속도가 빠른 Solid State Disk(SSD)가 대두하면서 디스크 캐쉬의 새로운 가능성이 열리고 있다. 또한, 다수의 캐쉬 알고리즘이 특정 상황에서 유용한 경우가 많기 때문에 캐쉬를 변경하면서 사용가능한 adaptive 캐쉬가 많이 연구되고 있다. 지금까지 변경가능한 캐쉬 알고리즘 연구에서는 시뮬레이션이나 작은 용량의 캐쉬 사이즈를 가지고 실험하여 검증하는 정도가 많았다. 이는 최근 실제로 많이 사용되고 있는 대용량 데이터에서 사용하기에 적합한지 알기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 Device Mapper layer에서 블록 레벨에서 ARC 알고리즘과 Fully associative LRU 알고리즘이 변경가능한 캐싱 시스템을 제안한다. 캐쉬는 하드디스크를 소스 디바이스로 사용하고 SSD를 캐쉬 디바이스로 사용한다. 이 논문에서는 IOzone, TPC-C, FileBench와 같은 여러 벤치마크에서 실제 실험을 하여 성능을 확인하였다.