RESYSTANCE：通过 eBPF 发掘压缩在 LSM 树中的隐藏性能
数据库
2026-03-06 v1
摘要
高速存储设备（如 NVMe SSD）的发展已将主要 I/O 瓶颈从硬件转移到软件层面。现代数据库系统也依赖基于内核的 I/O 路径，频繁的系统调用及内核-用户空间切换导致显著的开销和性能下降。这一问题在基于日志结构合并树（LSM 树）的 NoSQL 数据库中尤为突出。我们发现，后台压缩过程产生大量读取系统调用，造成显著开销。为解决此问题，本文提出 RESYSTANCE，利用 eBPF 和 io_uring 将压缩过程从系统调用中解放出来，从而释放隐藏的性能潜力。RESYSTANCE 通过 io_uring 提升读取操作的磁盘 I/O 效率，并通过在内核中直接处理压缩，显著降低软件堆栈开销。此外，RESYSTANCE 在不修改 LSM 树结构或压缩算法的前提下，通过卸载关键 I/O 例程到内核，最小化用户-内核转换。我们使用 db_bench、YCSB 和 OLTP 工作负载对 RESYSTANCE 进行了广泛评估。实验表明，与基准 RocksDB 相比，RESYSTANCE 在压缩期间平均系统调用次数降低 99%，压缩时间缩短 50%。在写入密集型工作负载下，RESYSTANCE 的吞吐量提升最高可达 75%，百分九九延迟降低 40%。
引用
@article{arxiv.2603.05162,
title = {RESYSTANCE: Unleashing Hidden Performance of Compaction in LSM-trees via eBPF},
author = {Hongsu Byun and Seungjae Lee and Honghyeon Yoo and Myoungjoon Kim and Sungyong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05162},
year = {2026}
}
备注
To appear in IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE) 2026