由于分层结构的约束，基于日志结构合并（LSM）树的RocksDB键值存储系统面临着读取性能低下的问题。一种有效的解决方法是对热点数据进行主动缓存，但其面临两个挑战：一是如何在数据分布持续动态变化时对热点数据进行预测，二是如何将主动缓存机制与RocksDB存储结构衔接起来。针对这些挑战，基于预测分析技术，构建了由数据采集、系统交互、系统测试等部分组成的面向RocksDB键值系统的主动缓存框架，能够将热点数据缓存在LSM树的较低层级中；并对数据访问模式进行建模，设计并实现了基于增量学习的热点数据预测分析方法，能够有效减少存储介质的I/O访问次数。实验结果表明该机制能有效提升RocksDB在不同动态工作负载下的数据读取性能。
