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Maintaining and checking parity in highly available Scalable Distributed Data Structures

机译:在高度可用的可扩展分布式数据结构中维护和检查奇偶校验

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摘要

Access to data stored in distributed main memory is much faster than access to local disks. Highly available, Scalable Distributed Data Structures (SDDS) utilize this fast access. They counteract the effects of failed or unavailable nodes by storing data redundantly. Since main memory per node is limited, they generate this redundancy by storing parity data calculated with erasure correcting codes instead of using replication. We present here a way to maintain parity that is about 10 times faster than using the traditional 2PC scheme. We also present a scheme that can diagnose a mismatch between parity and user data with very little network traffic.
机译:访问存储在分布式主内存中的数据比访问本地磁盘要快得多。高度可用的可伸缩分布式数据结构(SDDS)利用这种快速访问。它们通过冗余存储数据来抵消故障或不可用节点的影响。由于每个节点的主存储器受到限制,因此它们通过存储使用纠删码计算的奇偶校验数据而不是使用复制来生成此冗余。我们在这里提出一种保持奇偶校验的方法,该方法比使用传统2PC方案快大约10倍。我们还提出了一种可以通过很少的网络流量诊断奇偶校验和用户数据之间不匹配的方案。

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