本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)訪問模式挖掘的磁盤數(shù)據(jù)預(yù)取技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：計算機(jī)系統(tǒng)計算單元與存儲單元的性能差距越來越大。存儲系統(tǒng)性能的優(yōu)化對文件系統(tǒng)乃至計算機(jī)的整體性能提高有非常重要的作用。數(shù)據(jù)預(yù)取技術(shù)是重要的優(yōu)化手段之一,它不僅用在CPU內(nèi)部預(yù)取指令與數(shù)據(jù),更是在數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域得到廣泛的研究與應(yīng)用。然而,大多數(shù)的緩存預(yù)取算法對應(yīng)用程序的訪問模式有較嚴(yán)格的前提或者假設(shè),使得算法只能優(yōu)化特定的一類應(yīng)用程序。本文試圖使用數(shù)據(jù)挖掘的手段從應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)訪問歷史中找到其訪問模式,以此來幫助預(yù)取程序識別訪問模式,并做出正確的預(yù)取決策。我們的算法不對應(yīng)用程序做假設(shè),只依賴挖掘出來的訪問模式。本文在回顧了一些具有代表性的研究成果和Linux內(nèi)核所實現(xiàn)的預(yù)取算法的基礎(chǔ)上,提出了在系統(tǒng)更底層實施預(yù)取算法的構(gòu)想。本文提出了面向預(yù)測的關(guān)聯(lián)規(guī)則,討論了這種規(guī)則的約束條件以及區(qū)別于一般關(guān)聯(lián)規(guī)則的特點(diǎn),重點(diǎn)討論了時間約束條件對規(guī)則的挖掘和應(yīng)用方面的影響。并指出磁盤的數(shù)據(jù)訪問模式可以用這樣的關(guān)聯(lián)規(guī)則表示,同時它也能直接用于預(yù)取算法中對磁盤訪問的預(yù)測。在第三章中我們詳細(xì)討論了規(guī)則挖掘算法設(shè)計要點(diǎn)與優(yōu)化手段。為了達(dá)到預(yù)取程序所需的實時性,規(guī)則的匹配也要求具有較強(qiáng)的實時性。在第四章我們討論了基本的規(guī)則匹配算法以及實時性更佳的基于布隆過濾器的匹配算法。該方法可以避免幾乎全部的無效查詢。實驗表明,每次規(guī)則匹配中,該算法幾乎能保證一次查詢就匹配到規(guī)則數(shù)據(jù)庫中的結(jié)果。最后文章給出了一個模擬仿真實驗環(huán)境,在此環(huán)境中可以評估本文提出的挖掘、預(yù)取算法的性能指標(biāo)。為了能獲取任意真實應(yīng)用程序的磁盤訪問行為,本文還給出了一個在Linux內(nèi)核中實現(xiàn)的磁盤訪問記錄抓取程序。作者使用這個工具分別記錄下系統(tǒng)運(yùn)行OLTPBench程序和編譯一次Linux內(nèi)核時,發(fā)生的所有磁盤訪問記錄。連同另外一個公共數(shù)據(jù)集[54]測試了算法的可行性與性能指標(biāo)。實驗表明,預(yù)取算法能夠明顯提升應(yīng)用程序的響應(yīng)時間,并達(dá)到了良好的實時性。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)預(yù)取 存儲系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP333.35;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第1章 緒論7-15
• 1.1 研究背景與意義7-9
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況9-11
• 1.3 研究內(nèi)容11-12
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-15
• 第2章 基礎(chǔ)預(yù)取技術(shù)原理與體系結(jié)構(gòu)15-23
• 2.1 引言15
• 2.2 預(yù)取技術(shù)原理15-16
• 2.3 內(nèi)存頁順序讀的預(yù)取技術(shù)16-20
• 2.3.1 虛擬文件系統(tǒng)層和塊數(shù)據(jù)層概覽16-19
• 2.3.2 VFS中的順序預(yù)取算法原理19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-23
• 第3章 磁盤塊語義關(guān)聯(lián)信息的挖掘算法23-39
• 3.1 引言23
• 3.2 磁盤塊相關(guān)性23-25
• 3.3 使用統(tǒng)一編址的數(shù)據(jù)塊25-26
• 3.4 面向預(yù)測的關(guān)聯(lián)規(guī)則26-28
• 3.4.1 數(shù)據(jù)塊的關(guān)聯(lián)規(guī)則示例26-27
• 3.4.2 時間約束27-28
• 3.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法28-37
• 3.5.1 預(yù)處理28-29
• 3.5.2 挖掘單項目先導(dǎo)規(guī)則29
• 3.5.3 模式擴(kuò)展29-35
• 3.5.4 算法并行化35-37
• 3.6 總結(jié)37-39
• 第4章 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的預(yù)取39-47
• 4.1 匹配規(guī)則39-40
• 4.1.1 觀察窗口39-40
• 4.1.2 對規(guī)則庫的查詢40
• 4.2 基礎(chǔ)規(guī)則匹配方案40-41
• 4.3 改進(jìn)的規(guī)則匹配方案41-44
• 4.3.1 布隆過濾器41-43
• 4.3.2 基于布隆過濾器的規(guī)則匹配43-44
• 4.4 預(yù)取項目的選擇44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-47
• 第5章 實驗評價47-55
• 5.1 實驗設(shè)置47-48
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)48-50
• 5.2.1 數(shù)據(jù)集描述48
• 5.2.2 磁盤訪問記錄器48-50
• 5.3 實驗分析50-54
• 5.3.0 挖掘算法開銷50-51
• 5.3.1 挖掘算法命中率的比較51-52
• 5.3.2 規(guī)則匹配算法的查詢次數(shù)52-53
• 5.3.3 與其他預(yù)取的比較53-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 第6章 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 工作總結(jié)55
• 6.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-62
• 研究生期間研究成果情況62

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本文編號：323668