# RocksDB RocksDB は LSM ツリーベースのキーバリューストアである。[[EcoTune]] 論文では、RocksDB ベースの Dostoevsky 実装に EcoTune と Moose を組み込み、Leveling（RocksDB 既定方針）、Lazy Leveling、Moose と比較した。論文は RocksDB の Leveling 方針が瞬時の読み取りアンプリフィケーションでは有利でも、平均クエリスループットではコンパクションの CPU/I/O 占有により不利になる場合を示す。(Source: [[@2025__SIGMOD__Rethinking The Compaction Policies in LSM-trees]]) [[@2025__SoCC__Valet - Efficient Data Placement on Modern SSDs]] は RocksDB を、ホスト誘導 SSD データ配置のシムレイヤー [[Valet]] のケーススタディ対象として用いる。RocksDB は書き込み先ファイル(Write-Ahead Log・Sorted String Tables)を区別する慣習的な配置とファイル拡張子を持つため、ヒューリスティックによる stream 識別に適している。同論文は、RocksDB 専用の ZNS バックエンドである [[zenfs]] を「アプリケーション固有ソリューションの gold standard」として Valet と比較し、fill/overwrite ワークロードで Valet が f2fs の2倍超のスループットを、zenfs に匹敵する性能を達成することを示した。(Source: [[@2025__SoCC__Valet - Efficient Data Placement on Modern SSDs]]) [[@2026__TOCS__cache_ext - Customizing and Tracing the Page Cache with eBPF]] は RocksDB を OS ページキャッシュとのやり取りの主要ケーススタディに用いる。観測ツール [[cachestream]] は RocksDB の SST ファイル名から LSM ツリーレベルを特定し、コンパクションログのスレッド ID とページキャッシュイベントを突き合わせて、L0/L1 のヒット率がほぼ 100%で L3/L4 より顕著に高いことを実験的に示した。この診断結果から、コンパクションスレッドが挿入する folio をページキャッシュに入れない [[cache_ext]] の admission filter 方針を設計し、YCSB A ワークロードで read P99 レイテンシを 22.4%(1.16ms→0.90ms)改善、ヒット率を 9.1 ポイント(79.2%→88.3%)向上させた。(Source: [[@2026__TOCS__cache_ext - Customizing and Tracing the Page Cache with eBPF]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__SIGMOD__Rethinking The Compaction Policies in LSM-trees]] / [[@2025__SoCC__Valet - Efficient Data Placement on Modern SSDs]] / [[@2026__TOCS__cache_ext - Customizing and Tracing the Page Cache with eBPF]] - 概念: [[LSMツリー]] / [[LSMツリーコンパクション]] / [[ホスト誘導データ配置]] / [[eBPF]] - エンティティ: [[EcoTune]] / [[Valet]] / [[zenfs]] / [[f2fs]] / [[cache_ext]] / [[cachestream]]