Gargamel : boosting DBMS performance by parallelising write transactions

Gargamel : accroître les performances des DBMS en parallélisant les transactions en écriture

• Auteur / Autrice : Pierpaolo Cincilla
• Direction : Marc Shapiro
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/09/2014
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Paris 6
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Pierre, Patrick Valduriez, Sébastien Monnet, Alan Fekete, Anne Doucet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement réparti

Mots clés libres

Réplication partielle véritable

Cohérence forte scalable / passant à l'échelle

Snapshot isolation (isolation par instantané)

Snapshot isolation

Generic deferred-update Replication

Résumé

Les bases de données présentent des problèmes de passage à l’échelle. Ceci est principalement dû à la compétition pour les ressources et au coût du contrôle de la concurrence. Une alternative consiste à centraliser les écritures afin d’éviter les conflits. Cependant, cette solution ne présente des performances satisfaisantes que pour les applications effectuant majoritairement des lectures. Une autre solution est d’affaiblir les propriétés transactionnelles mais cela complexifie le travail des développeurs d’applications. Notre solution, Gargamel, répartie les transactions effectuant des écritures sur différentes répliques de la base de données tout en gardant de fortes propriétés transactionnelles. Toutes les répliques de la base de donnée s’exécutent séquentiellement, à plein débit; la synchronisation entre les répliques reste minime. Les évaluations effectuées avec notre prototype montrent que Gargamel permet d’améliorer le temps de réponse et la charge d’un ordre de grandeur quand la compétition est forte (systèmes très chargés avec ressources limitées) et que dans les autres cas le ralentissement est négligeable.

Databases often scale poorly in distributed configurations, due to the cost of concurrency control and to resource contention. The alternative of centralizing writes works well only for read-intensive workloads, whereas weakening transactional properties is problematic for application developers. Our solution spreads non-conflicting update transactions to different replicas, but still provides strong transactional guarantees. In effect, Gargamel partitions the database dynamically according to the update workload. Each database replica runs sequentially, at full bandwidth; mutual synchronisation between replicas remains minimal. Our prototype show that Gargamel improves both response time and load by an order of magnitude when contention is high (highly loaded system with bounded resources), and that otherwise slow-down is negligible.