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近期，中国科研实验室软件研究所智能软件研究中心的论文Beaver: A High-Performance and Crash-Consistent File System Cache via PM-DRAM Collaborative Memory Tiering荣获计算机系统性能评测领域顶级会议2025 ACM SIGMETRICS International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems最佳学生论文奖。论文提出了一种基于异步数据搬运机制的原型缓存系统，在保障文件系统崩溃一致性的同时，大幅提升了文件读写性能。第一作者为博士生潘庆霖，通讯作者为齐冀助理研究员。

“崩溃一致性”是指计算机系统发生异常（如断电、内核崩溃）时仍能确保文件系统数据完整性的能力，这是文件系统领域的经典问题。现有方法普遍采用在文件系统缓存层引入持久化内存（persistent memory，PM），来给予崩溃一致性支持，但由于采取同步更新或不更新数据到传统内存（dynamic random access memory，DRAM），会造成文件读写性能的大幅下降，限制了方法的实际应用。

针对上述问题，团队研究发现文件系统缓存层普遍存在写/读时间间隔特性，并验证了在持久化内存与传统内存间进行异步数据更新的可行性。由此，研究团队提出了基于异步数据搬运机制的原型缓存系统Beaver：利用持久化内存构建高效写入路径，保障数据写入性能和崩溃一致性；同时在上层应用写/读间隙异步将数据搬运到传统内存，提升读取性能。

Beaver架构总览

为充分评估Beaver性能，团队选择了DRAM缓存层（如Ext4文件系统上的页缓存）、PM缓存层（如NOVA、Ext4-DAX）、以及DRAM-PM层级内存缓存层（如P2CACHE）三类缓存系统作为基线。实验结果表明，Beaver在小型端到端性能测试和真实应用程序测试中，都能够兼顾读写性能和崩溃一致性要求。其中，相比最新的缓存系统P2CACHE，Beaver的写入性能提升超过60%。

Beaver与其他缓存系统的端到端性能对比

论文链接：http://dl.acm.org/doi/10.1145/3744970.3727273