24、FaSST:基于双边(RDMA)数据报RPC的快速、可扩展且简单的分布式事务

FaSST:基于双边(RDMA)数据报RPC的快速、可扩展且简单的分布式事务

1. 引言

可序列化的分布式事务为设计分布式系统(如对象存储和在线事务处理(OLTP)系统)提供了强大的编程抽象。近期的系统借助高速网络、轻量级网络栈以及远程直接内存访问(RDMA)实现了快速的事务处理,且普遍大量使用单边RDMA操作以绕过远程CPU,节省远程CPU周期。

然而,单边RDMA可能并非设计事务处理系统的最佳选择。一方面,单边RDMA的范式与高效事务性访问远程数据存储所需的能力存在差距,它仅提供远程读、写和原子操作,而访问数据存储通常涉及遍历哈希表和B树等数据结构,这往往需要多次RDMA读取,导致吞吐量降低、延迟增加,削弱了绕过远程CPU带来的CPU节省效果。另一方面,当前单边RDMA实现的面向连接性质通常要求CPU核心共享本地NIC队列对,这会降低本地单核心的RDMA吞吐量,减少远程CPU旁路的净收益。

本文提出使用基于双边不可靠数据报消息的远程过程调用(RPC)作为更好的事务处理原语。RPC涉及远程CPU进行消息处理,比单边RDMA更灵活,可在单次往返中完成数据访问。但此前基于RDMA的RPC实现要么性能不佳,要么适用场景有限。本文的关键贡献是FaSST RPC,这是一个全对全的RPC系统,具有快速、可扩展和CPU高效的特点。

2. 背景
2.1 快速分布式事务

FaSST旨在为单个数据中心内的分布式事务提供支持,系统的单个实例可扩展到数百个节点。每个节点负责基于主键划分的数据分区,节点采用对称模型,既作为客户端又作为服务器。对于数据局部性良好的工作负载,对称模型可通过将事务与所访问的数据共置来提高性能。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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