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인-메모리 키-값 데이터베이스를 위한 비 휘발성 메모리 기반 영속적 로그 버퍼 기법 (A Persistent Log Buffer Technique using Non-volatile Memory for In-Memory Key-Value Databases)

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최초등록일 2025.03.12 최종저작일 2018.11
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인-메모리 키-값 데이터베이스를 위한 비 휘발성 메모리 기반 영속적 로그 버퍼 기법
  • 서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회논문지 / 45권 / 11호 / 1193 ~ 1202페이지
    · 저자명 : 김도영, 최원기, 성한승, 이지환, 박상현

    초록

    Redis는 인-메모리 키-값 데이터베이스로, 실시간 데이터 처리 및 저장이 필요한 서비스에서 많이 사용되고 있다. 하지만 DRAM의 특징인 휘발성으로 인하여, 시스템이 비정상적으로 종료되면 Redis 에 저장된 데이터들이 손실되는 문제가 발생한다. 이를 방지하기 위해 Redis는 로그를 디스크에 저장하고, 로그를 이용하여 데이터를 복구함으로써 데이터 손실을 방지한다. 요청된 명령을 로그 형태로 디스크에 저장하는 방식인 AOF 복구 메커니즘은 1초마다 주기적으로 로그를 기록하는 everysec 정책과 명령이 요청될 때마다 로그를 기록하는 always 정책으로 동작한다. everysec 정책은 Redis의 성능을 저하시키지 않지만, 시스템이 1초내에 비정상적으로 종료되면 데이터 손실이 발생할 수 있다. 반면 always 정책은 데이터 손실은 발생하지 않지만, 명령이 요청될 때마다, 디스크 연산을 수행하기 때문에 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 everysec 정책에서 아직 디스크에 동기화되지 않고 AOF 버퍼에 저장되어 있는 AOF 로그들을 비 휘발성 메모리에 저장함으로써, 데이터 손실이 발생하는 단점을 극복하고 always 정책에 비해 약 100배 더 향상된 성능을 가진 시스템 모델을 제시한다.

    영어초록

    Redis, an In-Memory Key-Value Database, is widely used in services that require real time data processing and storage. Since main memory is volatile, Redis has a problem of data loss if the system is terminated abnormally. To prevent this problem, Redis stores logs on disk, preventing data loss by restoring logs when the system is terminated. The AOF recovery mechanism, a method of appending requested commands in disk as a log format, operates with the “everysec” policy that writes logs every second, and the “always” policy that writes a log every time a command is requested. The “everysec” policy does not degrade performance of Redis, but data loss can occur if the system is terminated abnormally within one second. Conversely, the “always” policy does not cause data loss, but it requires disk operation for every command, causing performance degradation.
    We propose a system model that constructs AOF buffer in non-volatile memory and stores logs in the buffer, which are not synchronized to disk in the “everysec” policy. The proposed model prevents data loss and has approximately 100 times better performance than the “always” policy.

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