基于分片復(fù)用的多版本容器鏡像加載方法
發(fā)布時(shí)間:2021-07-14 04:04
容器將應(yīng)用和支持軟件、庫(kù)文件等封裝為鏡像,通過(guò)發(fā)布新版本鏡像實(shí)現(xiàn)應(yīng)用升級(jí),導(dǎo)致不同版本之間存在大量相同數(shù)據(jù).鏡像加載消耗大量時(shí)間,使容器啟動(dòng)時(shí)間從毫秒級(jí)延遲為秒級(jí)甚至是分鐘級(jí).復(fù)用不同版本之間的相同數(shù)據(jù),有利于減少容器加載時(shí)間.當(dāng)前,容器鏡像采用繼承和分層加載機(jī)制,有效實(shí)現(xiàn)了支持軟件、庫(kù)文件等數(shù)據(jù)的復(fù)用,但對(duì)于應(yīng)用內(nèi)部數(shù)據(jù)還沒有一種可靠的復(fù)用機(jī)制.提出一種基于分片復(fù)用的多版本容器鏡像加載方法,通過(guò)復(fù)用不同版本鏡像之間的相同數(shù)據(jù),提升鏡像加載效率.方法的核心思想是:利用邊界匹配數(shù)據(jù)塊切分方法將容器鏡像切分為細(xì)粒度數(shù)據(jù)塊,將數(shù)據(jù)塊哈希值作為唯一標(biāo)識(shí)指紋,借助B-樹搜索重復(fù)指紋判斷重復(fù)數(shù)據(jù)塊,減少數(shù)據(jù)傳輸.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以提高5.8X以上容器鏡像加載速度.
【文章來(lái)源】:軟件學(xué)報(bào). 2020,31(06)北大核心EICSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:14 頁(yè)
【部分圖文】:
1 指紋庫(kù)大小與查找時(shí)間的關(guān)系
如圖3(a)所示:由于存在對(duì)文件層數(shù)據(jù)的插入、修改、刪除等操作,會(huì)導(dǎo)致邊界漂移問(wèn)題的出現(xiàn)[7],固定長(zhǎng)度分塊算法無(wú)法滿足準(zhǔn)確切分冗余數(shù)據(jù)塊的需求.為此,我們需要一種能夠有效識(shí)別數(shù)據(jù)塊邊界的可變長(zhǎng)度數(shù)據(jù)塊切分方法,如圖3(b)所示.為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),我們首先采用一種與邊界相關(guān)的指紋算法計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)指紋,再通過(guò)特定條件加以遴選,確定邊界符合條件的數(shù)據(jù)塊.本文中我們采用Rabin指紋算法[8].Rabin指紋算法是一種邊界相關(guān)的指紋算法,其實(shí)現(xiàn)如下:給定n位的數(shù)據(jù)m0,m1,…,mn-1,我們將其視作在有限域上度為n-1的多項(xiàng)式:
重復(fù)數(shù)據(jù)識(shí)別率是衡量數(shù)據(jù)塊切分方法有效性的重要指標(biāo),高重復(fù)數(shù)據(jù)識(shí)別率表示數(shù)據(jù)塊切分方法更加有效,在鏡像加載過(guò)程中可以更大限度減少網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷.我們采用邊界匹配數(shù)據(jù)塊切分方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切分并查找重復(fù)數(shù)據(jù),以鏡像類型和數(shù)據(jù)變化率兩個(gè)維度對(duì)切分結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別如圖7和圖8所示.圖8 實(shí)際數(shù)據(jù)變化率與識(shí)別數(shù)據(jù)變化率對(duì)比
本文編號(hào):3283374
【文章來(lái)源】:軟件學(xué)報(bào). 2020,31(06)北大核心EICSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:14 頁(yè)
【部分圖文】:
1 指紋庫(kù)大小與查找時(shí)間的關(guān)系
如圖3(a)所示:由于存在對(duì)文件層數(shù)據(jù)的插入、修改、刪除等操作,會(huì)導(dǎo)致邊界漂移問(wèn)題的出現(xiàn)[7],固定長(zhǎng)度分塊算法無(wú)法滿足準(zhǔn)確切分冗余數(shù)據(jù)塊的需求.為此,我們需要一種能夠有效識(shí)別數(shù)據(jù)塊邊界的可變長(zhǎng)度數(shù)據(jù)塊切分方法,如圖3(b)所示.為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),我們首先采用一種與邊界相關(guān)的指紋算法計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)指紋,再通過(guò)特定條件加以遴選,確定邊界符合條件的數(shù)據(jù)塊.本文中我們采用Rabin指紋算法[8].Rabin指紋算法是一種邊界相關(guān)的指紋算法,其實(shí)現(xiàn)如下:給定n位的數(shù)據(jù)m0,m1,…,mn-1,我們將其視作在有限域上度為n-1的多項(xiàng)式:
重復(fù)數(shù)據(jù)識(shí)別率是衡量數(shù)據(jù)塊切分方法有效性的重要指標(biāo),高重復(fù)數(shù)據(jù)識(shí)別率表示數(shù)據(jù)塊切分方法更加有效,在鏡像加載過(guò)程中可以更大限度減少網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷.我們采用邊界匹配數(shù)據(jù)塊切分方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切分并查找重復(fù)數(shù)據(jù),以鏡像類型和數(shù)據(jù)變化率兩個(gè)維度對(duì)切分結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別如圖7和圖8所示.圖8 實(shí)際數(shù)據(jù)變化率與識(shí)別數(shù)據(jù)變化率對(duì)比
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