【摘要】： 對象存儲(chǔ)系統(tǒng)作為近幾年興起的一種存儲(chǔ)技術(shù),越來越在高性能存儲(chǔ)領(lǐng)域受到重視,研究對象的相關(guān)性對于優(yōu)化對象存儲(chǔ)系統(tǒng)的管理策略和性能都有著重要意義。 在對象存儲(chǔ)系統(tǒng)中,元數(shù)據(jù)的管理和請求都統(tǒng)一由元數(shù)據(jù)服務(wù)器來統(tǒng)一管理和處理,一個(gè)性能良好的緩存模塊可以大大緩解在元數(shù)據(jù)端查詢的瓶頸。因此選擇在元數(shù)據(jù)服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于對象相關(guān)性的數(shù)據(jù)預(yù)取模塊。依據(jù)歷史訪問次序和對象語義兩個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的挖掘,建立對象相關(guān)性的評價(jià)模型。然后提出了一種基于對象相關(guān)性的有向帶權(quán)圖的緩存算法,實(shí)現(xiàn)對象存儲(chǔ)系統(tǒng)中元數(shù)據(jù)服務(wù)器的緩存功能。 通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)中的方法對緩存模型進(jìn)行改進(jìn)。使用線性回歸分析的方法,建立線性方程組來進(jìn)一步改進(jìn)和評價(jià)公式中的影響因子,以獲取更準(zhǔn)確的影響因子。使用加強(qiáng)學(xué)習(xí)的方法,在緩存算法中增加了反饋的機(jī)制。 最后對緩存模型進(jìn)行了測試。利用HP trace數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)預(yù)取模塊進(jìn)行了測試,并且對測試結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,計(jì)算出線性擬合后的評價(jià)公式,并對擬合的結(jié)果進(jìn)行了校驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明回歸模型對原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)擬合得比較好,分析預(yù)測結(jié)果比較準(zhǔn)確。
【圖文】：

圖 3-4 線程池服務(wù)器模型網(wǎng)絡(luò)層的監(jiān)聽端口，負(fù)責(zé)不斷的獲取并發(fā)到來的客戶端的元數(shù)據(jù)查詢請求，請求存放到到緩沖隊(duì)列中，而線程池中的服務(wù)線程同步的去獲取一個(gè)請求，進(jìn)理，并將處理過后的結(jié)果返回給客戶端。使用一個(gè)良好結(jié)構(gòu)的服務(wù)器模型，可好的分隔開程序結(jié)構(gòu)和程序邏輯。這樣具體的元數(shù)據(jù)服務(wù)的邏輯就交給每個(gè)服程去完成。當(dāng)元數(shù)據(jù)服務(wù)器收到文件的元數(shù)據(jù)請求時(shí)，會(huì)優(yōu)先去緩存中查找，并且更新模塊的數(shù)據(jù)和狀態(tài)。每次訪問的結(jié)果都會(huì)影響緩存換入換出對象的情況，同時(shí)命中也會(huì)影響緩存的命中率計(jì)算，以便于后續(xù)統(tǒng)計(jì)和改進(jìn)緩存算法使用。如果元數(shù)據(jù)服務(wù)器中查不到該對象，，則需要去數(shù)據(jù)庫中查找，數(shù)據(jù)庫中完整放和管理著所有對象的元數(shù)據(jù)信息。) 數(shù)據(jù)庫使用了 Berkeley DB 數(shù)據(jù)庫來集中存放對象的元數(shù)據(jù)信息。Berkeley DB 是輕量級的開源的嵌入式數(shù)據(jù)庫[25]，提供了良好的可擴(kuò)展性、優(yōu)秀的性能，支持
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 龔瑋;對象存儲(chǔ)文件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2615816