【摘要】：針對現(xiàn)有云存儲副本分布策略優(yōu)化目標(biāo)比較單一的不足,提出了局部最佳分布策略(Local Optimum Distribution,LODS)。LODS策略通過給出一系列新定義并利用一致性哈希函數(shù)來縮小副本分布的節(jié)點選擇范圍,進(jìn)一步結(jié)合層次分析法,將一定決策半徑內(nèi)的節(jié)點作為方案層中的候選對象,通過更深入地研究云存儲多目標(biāo)優(yōu)化準(zhǔn)則對其優(yōu)化從而最終選擇出當(dāng)前候選方案中的最佳目標(biāo)節(jié)點。實驗結(jié)果表明,通過優(yōu)化的最優(yōu)決策半徑取值相對穩(wěn)定,不隨云存儲系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)展和數(shù)據(jù)的增多而劇烈變化,并且當(dāng)取值最佳決策半徑時,LODS策略的存儲負(fù)載平衡、熱度負(fù)載平衡、等待時間性能高于HDFS、Amazon S3等系統(tǒng)中所采用的副本分布策略。
【圖文】：

略（Ｌｏ－ｃａｌＯｐｔｉｍｕｍＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｙ，ＬＯＤＳ）。一致性哈希可以使副本總體分布相對均勻，再借助層次分析法對副本局部范圍內(nèi)的節(jié)點選擇進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，從而使其在局部節(jié)點選擇時達(dá)到最優(yōu)，較好地克服了上述目標(biāo)優(yōu)化方案的不足。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了副本分布策略綜合性評價方法和評價指標(biāo)，很好地彌補了當(dāng)前的評價方法、評價標(biāo)準(zhǔn)不適用于局部優(yōu)化過程評價的不足。２云存儲局部最佳分布策略２．１ＬＯＤＳ的基本思想為了表達(dá)方便，在此首先給出如下新定義，如圖１所示。圖１決策表結(jié)構(gòu)定義１（決策中心）從數(shù)據(jù)對象映射到環(huán)形哈希數(shù)值空間中的數(shù)值點出發(fā)，以順時針尋找到的第一個由存儲節(jié)點映射到的數(shù)值作為決策中心，用符號ｏ表示。為了方便敘述，數(shù)值ｏ對應(yīng)的存儲節(jié)點也用ｏ表示。定義２（決策半徑）從決策中心出發(fā)順時針和逆時針尋找相同個數(shù)的由存儲節(jié)點映射到環(huán)形哈希數(shù)值空間中的數(shù)值，沿一個方向需要尋找的個數(shù)稱為決策半徑，符號表示為ｒ。如果數(shù)值ｋｅｙ為從決策中心出發(fā)順時針或者逆時針尋找到的第ｉ個由存儲節(jié)點映射到的數(shù)值，則稱ｋｅｙ與決策中心ｏ的距離為ｉ，順時針與決策中心ｏ距離ｉ的數(shù)值記為Ｐｒｅ（ｏ）ｉ，同樣逆時針與決策中心ｏ距離ｉ的數(shù)值記為Ｐｒｏ（ｏ）ｉ，與它們對應(yīng)的存儲節(jié)點分別記為Ｐｒｅ＿Ｈ（ｏ）ｉ和Ｐｒｏ＿Ｈ（ｏ）ｉ。定義３（決策域）定義Ｐｒｅ＿Ｈ（ｏ）＝｛Ｐｒｅ＿Ｈ（ｏ）１，Ｐｒｅ＿Ｈ（ｏ）２，…，Ｐｒｅ＿Ｈ（ｏ）ｒ

決策集的一次擴(kuò)展）若Ｐ＿Ｕ（ｏ）＝錘，即當(dāng)前決策域內(nèi)沒有適合存儲當(dāng)前副本的存儲節(jié)點時，需要從Ｐｒｅ＿Ｈ（Ｐｒｅ（ｏ）ｒ）∪Ｐｒｏ＿Ｈ（Ｐｒｏ（ｏ）ｒ）中選擇滿足Λ條件的存儲節(jié)點加入有效決策集，，同時Ｐ＿Ｈ（ｏ）＝Ｐ＿Ｈ（ｏ）∪Ｐｒｅ＿Ｈ（Ｐｒｅ（ｏ）ｒ）∪Ｐｒｏ＿Ｈ（Ｐｒｏ（ｏ）ｒ），這一過程稱為有效決策集的一次擴(kuò)展。圖２同時展示了不同定義之間的關(guān)系或關(guān)聯(lián)。圖２ＬＯＤＳ決策域定義２．２影響存儲節(jié)點選擇的因素分析影響副本存儲節(jié)點選擇的因素主要包括：存儲載后負(fù)載率、相對熱度負(fù)載、預(yù)計等待時間。詳細(xì)介紹如下：（１）存儲載后負(fù)載率載后負(fù)載率主要為了衡量相同的副本數(shù)據(jù)塊對于異構(gòu)存儲節(jié)點所造成的壓力不同，即計算當(dāng)前副本Ｒｅｐｌｉｊ加載到節(jié)點Ｎｉ后Ｎｉ的負(fù)載率，如式（１）所示：Ｌｏａｄ＿ｒ（Ｎｉ）＝Ｌｏａｄ（Ｎｉ）＋Ｂｕｒｄｅｎ（Ｒｅｐｌｉｊ）Ｓｔｏｒａｇｅ（Ｎｉ）（１）其中，Ｌｏａｄ（Ｎｉ）表示Ｎｉ的當(dāng)前負(fù)載，Ｂｕｒｄｅｎ（Ｒｅｐｌｉｊ）表示存儲副本Ｒｅｐｌｉｊ所需要的存儲空間，Ｓｔｏｒａｇｅ（Ｎｉ）表示Ｎｉ的存儲能力，則Ｌｏａｄ＿ｒ（Ｎｉ）表示Ｎｉ的載后負(fù)載率。（２）相對熱度負(fù)載用節(jié)點相對熱度來表示節(jié)點接收到的副本讀寫請求的總·４５·
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)教育部工程研究中心;江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院輕工過程先進(jìn)控制教育部重點實驗室;
【基金】：江蘇省科技廳產(chǎn)學(xué)研前瞻項目(BY2013015-23) 中央高校科研專項(JUSRP211A41)資助
【分類號】：TP333;O221.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2535970