基于日志结构合并树(Log Structured Merged Tree,LSM-tree)的键值存储系统以其良好的存储扩展性而被广泛地用作于各类互联网应用的存储服务。然而，互联网中数据总量的急剧增长为键值存储系统带来了新的问题。一方面，键值存储系统的缓存容量逐渐变得相对不足，而缓存往往对整个系统的性能起到关键性作用。另一方面，键值存储系统往往为多种应用提供服务，如出行类、餐饮类以及办公类应用等。多应用共享键值存储资源的场景伴随用户的使用呈现出周期性变化的负载特点，对基于日志结构合并树的键值存储系统的缓存设计提出了挑战。
　　本文提出Concerto方案来解决基于日志结构合并树的键值存储系统面临的上述问题。Concerto使用最新的英特尔傲腾固态盘作为内存的补充来组成分级缓存，同时提出多应用共享环境下基于离散时间的缓存算法Conductor来提升共享缓存的性能。具体地，基于多应用共享键值存储资源场景下互联网负载周期性变化的特点，缓存算法Conductor将访问负载按定长时间片作离散处理，识别出历史前N天离散时间片内访问频度高的热点数据，并在第N+1天相同时间片的开始时刻进行预取；同时，存储系统Concerto使用高效的哈希索引来提高系统的性能，并基于傲腾固态盘低延迟、高IOPS且顺序随机访问差异小的特性，提出一种根据KV大小来分类处理的缓存空间管理方案，在避免空间浪费的同时实现空间的轻量级回收与快速重用。
　　基于开源的LevelDB代码，本文实现了Concerto系统原型，在模拟的具有周期性特点的负载测试下，与使用传统缓存算法的键值存储系统相比，Concerto原型可以提高11%的命中率、降低13%的平均请求时延，以及减少92%的数据迁移量。