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模拟缓存(SimCache)可以帮助用户预测块缓存 在当前工作压力下,在一个特定的模拟(内存)大小下,的性能,比如,命中率,未命中率,而不用实际使用特定数量的内存。

动机

可以帮助用户调优块缓存大小,以及确定他们使用块缓存的效率。同事,帮助理解在高速存储下的缓存性能。

介绍

SimCache的基本思想是,把普通的块缓存封装成一个使用目标模拟大小的,只有key的块缓存。当插入的时候,我们把key查到cache,但是值只会插入到普通缓存。这样,值得大小就同事对两个缓存有影响,这样我们模拟了一个特定大小的块缓存的行为,而不需要使用实际的内存,实际内存使用只涉及key的总大小。

如何使用SimCache

由于SimCache是一个普通块缓存的封装。用户需要使用NewLRUCache创建一个块缓存:

std::shared_ptr<rocksdb::Cache> normal_block_cache =
  NewLRUCache(1024 * 1024 * 1024 /* capacity 1GB */);

然后使用NewSimCache封装normal_block_cache,然后把SimCache设置为rocksdb::BlockBasedTableOptions的block_cache字段,并且生成options.table_factory:

rocksdb::Options options;
rocksdb::BlockBasedTableOptions bbt_opts;
std::shared_ptr<rocksdb::Cache> sim_cache = 
NewSimCache(normal_block_cache, 
  10 * 1024 * 1024 * 1024 /* sim_capacity 10GB */);
bbt_opts.block_cache = sim_cache;
options.table_factory.reset(new BlockBasedTableFactory(bbt_opts));

最后,使用该选项打开DB。然后SimCache的HIT/MISS值可以分别通过sim_cache->get_hit_counter()和sim_cache->get_miss_counter()获得。可选的,如果你不希望存储sim_cache,并且你的Rocksdb版本大于v4.12,你可以通过rocksdb::Statistic滴答计数器SIM_BLOCK_CACHE_HIT和SIM_BLOCK_CACHE_MISS获取这些统计信息。

内存使用

人们可能会担心SimCache实际的内存使用,大概包括:

sim_capacity * entry_size / (entry_size + block_size),

因此,默认SimCache的内存使用为sim_capacity * 2%

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