GastCoCo：專為動態圖處理設計的圖儲存與基於協程的預取協同設計

核心概念

GastCoCo 透過創新的圖儲存結構 CBList 和基於協程的預取技術，有效減少動態圖處理中的快取未命中，從而顯著提升圖計算和圖更新的效能。

摘要

論文綜述

本論文介紹了一種名為 GastCoCo 的動態圖處理系統，旨在解決動態圖處理中圖計算效率和圖更新效率之間的矛盾。GastCoCo 採用圖儲存和基於協程的預取協同設計，通過減少快取未命中來提升效能。

主要貢獻

• 提出了 CBList，一種專為動態圖處理設計的預取感知數據結構，它不僅提高了硬體預取的效率，還簡化了通過協程實現軟體預取的過程。
• 開發了一套混合預取策略，避免軟體和硬體預取重複獲取數據。
• 利用 C++20 堆疊式協程預取程式需要訪問的圖數據，通過減少快取未命中開銷，使圖計算和圖更新都能受益。
• 設計了一套適應不同圖任務的協程調度和任務分配策略，使使用軟體預取的圖處理在 GastCoCo 上表現更佳。

系統架構

GastCoCo 主要由三層組成：

• 儲存層：採用名為 CBList 的預取感知數據結構，該結構結合了小區塊和 B+ 樹，以平衡圖更新和圖計算的效率。
• 執行層：包括任務分配器、協程調度器和執行器。任務分配器將任務分解為多個子任務並分配給協程，協程調度器控制交錯執行和預取，執行器則根據調度策略執行計算任務。
• 適配層：包括系統配置探測器和執行策略調整器。它們利用預製程式探測當前任務和運行環境的最佳協程參數和最合適的執行和預取策略。

核心技術

• CBList：一種結合了小區塊和 B+ 樹的混合數據結構，用於儲存圖數據。小區塊用於儲存度數較低的頂點，而 B+ 樹用於儲存度數較高的頂點。這種設計可以在保證圖更新效率的同時，最大限度地提高圖計算的快取局部性。
• 基於協程的預取：利用 C++20 堆疊式協程實現軟體預取。通過在訪問數據之前預取數據，可以有效減少快取未命中。
• 混合預取策略：結合硬體預取和軟體預取，避免重複獲取數據。
• 協程調度和任務分配策略：根據不同的圖處理任務，採用不同的協程調度和任務分配策略，以最大限度地提高效能。

評估結果

實驗結果表明，GastCoCo 在圖更新和圖計算方面均優於現有的圖儲存系統。

總結

GastCoCo 是一個高效的動態圖處理系統，它通過圖儲存和基於協程的預取協同設計，有效減少了快取未命中，從而顯著提升了圖計算和圖更新的效能。

統計資料

GastCoCo 在圖更新方面比現有的圖儲存系統快 1.3 倍到 180 倍。
GastCoCo 在圖計算方面比現有的圖儲存系統快 1.4 倍到 41.1 倍。

引述

"An efficient data structure is fundamental to meeting the growing demands in dynamic graph processing."
"This paper presents GastCoCo, a system with graph storage and coroutine-based prefetch co-design."
"Our results show that GastCoCo outperforms state-of-the-art graph storage systems by 1.3× - 180× in graph updates and 1.4× - 41.1× in graph computation."

從以下內容提煉的關鍵洞見

GastCoCo: Graph Storage and Coroutine-Based Prefetch Co-Design for Dynamic Graph Processing

by Hongfu Li 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.14396.pdf

深入探究

動態圖處理技術的未來發展趨勢是什麼？

動態圖處理技術的未來發展趨勢可以從以下幾個方面來看：

更高效的數據結構和算法： 如同 GastCoCo 中提出的 CBList 結構，未來將會出現更多針對動態圖特性設計的數據結構，以更好地支持頻繁的圖更新操作，同時保持較高的圖計算效率。此外，針對這些新型數據結構，需要設計相應的圖算法以充分發揮其性能優勢。
硬件感知的優化： 未來動態圖處理系統將更加注重與硬件的協同設計，例如充分利用新型存储器 (例如非易失性内存) 的特性、異構計算平台的算力等，以進一步提升系統性能。 GastCoCo 中對硬件預取機制的適配就體現了這一趨勢。
實時圖分析： 隨著數據流處理技術的發展，實時圖分析將成為越來越重要的需求。未來的動態圖處理系統需要支持對高速到達的圖數據進行實時分析，並及時返回分析結果。
圖機器學習的融合： 圖機器學習是近年來發展迅速的一個領域，它可以利用圖數據進行更精準的預測和分析。未來動態圖處理系統將會與圖機器學習技術更加緊密地結合，例如在動態圖上進行實時圖嵌入、圖神經網絡訓練等。

GastCoCo 如何處理圖數據的持久化儲存？

GastCoCo 的論文中主要關注於提升動態圖處理的内存計算性能，並沒有詳細說明如何處理圖數據的持久化儲存。然而，可以根據現有的圖數據庫技術推測一些可能的方案：

定期快照： GastCoCo 可以定期將内存中的圖數據快照到磁盘上，以便在系統故障時進行恢復。為了減少快照的時間開銷，可以使用增量快照等技術。
寫入日誌： GastCoCo 可以將所有的圖更新操作記錄到寫入日誌中，以便在系統故障時重放這些操作，從而恢復最新的圖數據。
混合持久化方案： 可以結合快照和寫入日誌的優點，設計混合持久化方案。例如，可以定期進行快照，並將快照之間的更新操作記錄到寫入日誌中。
需要注意的是，選擇何種持久化方案需要根據具體的應用場景和性能需求進行權衡。

GastCoCo 的設計理念是否可以應用於其他數據密集型應用？

GastCoCo 的設計理念是通過數據結構設計、軟件預取和協程调度來減少緩存未命中，從而提升數據訪問效率。這些理念在其他數據密集型應用中也具有參考價值：

數據結構設計： GastCoCo 中提出的 CBList 結構針對動態圖的訪問模式進行了優化，其他數據密集型應用也可以根據自身的數據訪問模式設計相應的數據結構，以提升數據局部性，減少緩存未命中。
軟件預取： GastCoCo 使用協程實現了軟件預取，其他數據密集型應用也可以借鉴這一思路，利用軟件預取技術提前將數據加載到緩存中，隐藏數據加載延迟。
協程调度： GastCoCo 使用協程调度器來實現交織執行模式，其他數據密集型應用也可以利用協程或輕量級線程來實現任務的交織執行，從而更好地利用 CPU 資源，提升系統吞吐量。
總之， GastCoCo 的設計理念為其他數據密集型應用提供了一些有益的參考，可以根據具體的應用場景和需求進行適當的調整和應用。