Otimização de desempenho em ambientes com memória persistente via transações em fase

Abstract

As emergentes tecnologias de memória persistente (PM) visam eliminar a lacuna existente entre a memória principal e a secundária. No entanto, os sistemas atuais não são capazes de usufruir totalmente dos benefícios proporcionados por estas, essencialmente devido a possíveis falhas de sistema que podem resultar em um estado inconsistente e irrecuperável. Além disto, o uso simplista da PM resulta em uma degradação de desempenho, advinda do alto custo associado às operações de escrita. Neste contexto, o uso de transações duráveis é uma das abordagens mais investigadas para facilitar a adoção da PM. Em particular, implementações de memória transacional em hardware (HTM) possibilitam a execução de transações com uma sobrecarga mínima, porém apresentam limitações de recursos. Embora as transações em software (STM) sejam flexíveis e não possuam tais limitações, estas não apresentam um bom desempenho na execução de transações curtas. Esta dissertação apresenta a solução NV-PhTM, um sistema transacional baseado em fases capaz de alterar dinamicamente o modo de execução, software ou hardware, mediante as características apresentadas pelas aplicações. A implementação do NV-PhTM foi embasada pelo sistema PhTM*, um arcabouço que provê um conjunto de heurísticas para guiar a transição e seleção do melhor modo de execução (HW/SW). O PhTM*, no entanto, foi concebido para ambientes de memória volátil. Neste contexto, o NV-PhTM propõe novas heurísticas visando contemplar as estratégias de garantia de durabilidade e as características da PM. Visando manter a corretude do sistema, estratégias foram elaboradas a fim de garantir a persistência durante a transição entre as fases. O NV-PhTM é o primeiro sistema transacional baseado em fases a prover transações duráveis. Os resultados experimentais obtidos, na execução do benchmark STAMP, comprovam a eficácia das novas heurísticas em guiar a transição das fases. Quando comparado ao NV-HTM (solução exclusivamente em hardware) e ao PSTM (solução exclusivamente em software), o NV-PhTM obteve os melhores resultados devido a sua natureza de seguir o sistema com melhor desempenho.

The emerging persistent memory technologies (PM) are aimed to eliminate the gap between main memory and storage. Nevertheless, today’s programs will not readily benefit from them essentially because crash failures might render the program in an unrecoverable and inconsistent state. In addition, naive utilization of PM leads to performance degradation, mainly due to expensive writes. In this context, the usage of durable transactions is one of the main investigated approaches to ease the adoption of non-volatile memory. In particular, hardware transactional memories (HTM) provide low-overhead but are resource-constrained. Although software transactions (STM) are flexible and unbounded, they may significantly hurt the performance of short-lived transactions. This dissertation presents NV-PhTM, a transactional system for PM that delivers the best out of both HW and SW transactions by dynamically changing the execution according to the characteristics of the application. NV-PhTM is built upon the PhTM* system, a framework that provides a set of heuristics to guide phase transition and selects the best execution mode (HW/SW). PhTM*, however, did not take into account PM systems. Designing NV-PhTM required new heuristics that consider the nature of durability strategies and the characteristics of PM. In order to keep the accuracy of the system, new strategies were elaborated to guarantee persistency between phase transitions. NV-PhTM is the first phase-based system to provide durable transactions. Experimental results with the STAMP benchmark show that the proposed heuristics are efficient in guiding phase transitions with low overhead. When compared to NV-HTM (hardware-only durable transactions) and PSTM (software-only durable transactions), NV-PhTM provided the best overall results due to its nature of following the best performing system.