시간적 추적 그래프를 이용한 객체 공간 프로그래밍 자동 프리페칭

종속적인 데이터베이스 접근은 요청의 임계 경로(critical path)에서 애플리케이션-데이터베이스 왕복을 직렬화할 수 있습니다. 탐색 단계 전반에 걸쳐 계획을 세우려면, 계산이 따를 수 있는 관계와 발견된 객체가 후속 실행 컨텍스트가 되는 방법을 모두 알아야 합니다. 우리는 이러한 정보를 검사 가능한 접근 경로(inspectable access paths)와 명시적인 탐색 지속(explicit traversal continuation)을 통해 노출하는 프로그래밍 모델 계약(programming-model contract)을 식별합니다. 우리는 이 계약을 객체 공간 프로그래밍(Object-Spatial Programming, OSP)에서 시연하며, 여기서 워커(walker)는 타입이 지정된 객체 그래프를 탐색하고 노드 유형별 특정 코드를 실행합니다. 우리는 후보 객체와 탐색 기반 전환(traversal-derived transitions)으로 구성된 경계적이고 요청별인 그래프인 시간적 추적 그래프(Temporal Trace Graph, TTG)를 소개합니다. 워커가 생성될 때, TTG Builder는 요청의 시작 노드에서 살아있는 그래프(live graph)에 걸쳐 정적으로 추출된 접근 및 지속 규칙을 조합하여 구성합니다. 비동기 프리페처(prefetcher)는 워커가 실행되는 동안 계획된 객체를 로드합니다. 우리는 Jac/PostgreSQL에 TTG를 구현하고, 선형, 다중 홉(multi-hop), 재귀적, 값 의존적 탐색을 포괄하는 네 가지 애플리케이션을 평가했습니다. TTG는 세 가지 애플리케이션에서 종단 간 지연 시간(end-to-end latency)을 개선하여 기존 런타임 대비 최대 2.99배의 속도 향상을 달성합니다. 수동으로 스테이징된 프리페칭과의 비교는 자동적인 단계별 계획의 이점과 비용을 특성화합니다. 또한 평가는 계획 오버헤드가 회피된 수요 지연 시간(demand latency)을 초과할 수 있으며, 값 의존적 제어(value-dependent control)가 제한된 과다 로드(overfetch)를 유발할 수 있음을 보여줍니다.