Dissertação

Fine Grained Transaction Scheduling In Replicated Databases Via Symbolic Execution EVALUATED

Atualmente, a maioria dos serviços disponíveis na Internet dependem de base de dados para armazenar a sua informação. Estes serviços tendem a ter fortes requisitos de escalabilidade, disponibilidade e tolerância a faltas, o que requer com que sejam desenvolvidas técnicas eficientes de replicação de base de dados. No entanto, nestes sistemas a replicação introduz custos não negligenciáveis para garantir que o estado das replicas é mantido devidamente sincronizado. Uma abordagem clássica, é a State Machine Replication (SMR), que é uma técnica usada para implementar soluções tolerantes a faltas. SMR tem algumas limitações no que conta ao paralelismo, pois requer que a execução seja determinística. Para resolver estas limitações, as soluções do estado da arte dependem que os acessos a ser feitos sejam determinados automaticamente ou pelos programadores. O último caso, não é perfeito pois identificar os acessos de transações complexas não é trivial e no primeiro caso ou os acessos determinados não são precisos ou é feito uma suposição otimista que aumenta a probabilidade de ocorrerem abortes. Isto tem um impacto no grau de paralelismo e no desempenho geral do sistema. Esta tese resolve as limitações destas soluções usando a Execução Simbólica para determinar a priori e com precisão os acessos que as transações realizam. Com isto tornaremos o processo de escalonamento mais eficiente. A nossa abordagem Symbolic-SMR, foi avaliada usando uma micro-benchmark e usando a benchmark TPC-C . Nestas experiências, a Symbolic -SMR superou o desempenho das soluções do estado da arte em 2 a 5 vezes.
Replicação de Base de Dados, Replicação Total, Execução Simbólica, Transações Distribuídas, Escalonamento de Transações, State Machine Replication

Novembro 9, 2018, 9:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Paolo Romano

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Miguel Ângelo Marques de Matos

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar