摘要:持久性内存（persist memory，PM）具有非易失、字节寻址、低时延和大容量等特性，打破了传统内外存之间的界限，对现有软件体系结构带来颠覆性影响.但是，当前PM硬件还存在着磨损不均衡、读写不对称等问题，特别是当跨NUMA （non uniform memory access）节点访问PM时，存在着严重的I/O性能衰减问题.提出了一种NUMA感知的PM存储引擎优化设计，并应用到中兴新一代数据库系统GoldenX中，显著降低了数据库系统跨NUMA节点访问持久内存的开销.主要创新点包括：提出了一种DRAM+PM混合内存架构下跨NUMA节点的数据空间分布策略和分布式存取模型，实现了PM数据空间的高效使用；针对跨NUMA访问PM的高开销问题，提出了I/O代理例程访问方法，将跨NUMA访问PM开销转化为一次远程DRAM内存拷贝和本地访问PM的开销，设计了Cache Line Area （CLA）缓存页机制，缓解了I/O写放大问题，提升了本地访问PM的效率；扩展了传统表空间概念，让每个表空间既拥有独立的表数据存储，也拥有专门的WAL （write-ahead logging）日志存储，针对该分布式WAL存储架构提出了一种基于全局顺序号的事务处理机制，解决了单点WAL性能瓶颈问题，并实现了NUMA感知的事务处理、检查点和灾难恢复等优化机制及算法.实验结果表明，所提出的方法能够有效提升NUMA架构下PM存储引擎的性能，在YCSB多种测试场景下分别提升了105%-317%，在TPC-C场景下提升了90%-134%.关键词：数据库；存储引擎；持久性内存；NUMA （non uniform memory access）；WAL （write-ahead logging）