DOOP:一种面向大数据应用的数据对象页模型

摘要

程序页面换入或者换出内存,需要遵循一定的页面置换算法.研究表明,大数据典型应用负载之一k-means聚类程序在矩阵迭代计算的过程中,表现出明显的数据重用性.采用LRU(least recently used,最近最少使用)页面置换算法,k-neans聚类程序易产生"抖动"现象,影响程序性能.提出了一种新的行为感知的内存页面模型—面向数据对象页(Data-object Oriented Page,DOOP)模型.DOOP由程序员指定相应页面,按照页面的数据重用性特点确定该访存对象及其访存策略.模拟演示表明,与LRU页面置换算法相比,DOOP的缺页中断次数能够显著降低,有效提升程序的运行性能.