為應(yīng)對(duì)云原生技術(shù)的日益發(fā)展與普及伴隨的云上數(shù)據(jù)量的激增及該技術(shù)在性能與穩(wěn)定性等方面所出現(xiàn)的瓶頸,提出了一種基于Haystack的存儲(chǔ)系統(tǒng)。該存儲(chǔ)系統(tǒng)在服務(wù)發(fā)現(xiàn)、自動(dòng)容錯(cuò)與緩存方面進(jìn)行了優(yōu)化,更適用于云原生業(yè)務(wù),以滿足數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與分析行業(yè)不斷增長(zhǎng)且頻次較高的文件存儲(chǔ)與讀寫(xiě)需求。該存儲(chǔ)系統(tǒng)使用對(duì)象存儲(chǔ)模型來(lái)滿足高頻海量的文件存儲(chǔ),為使用該存儲(chǔ)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)提供簡(jiǎn)單而統(tǒng)一的應(yīng)用程序接口,應(yīng)用了文件緩存策略提升資源利用率,同時(shí)利用Kubernetes豐富的自動(dòng)化工具鏈?zhǔn)乖摯鎯?chǔ)系統(tǒng)比其他存儲(chǔ)系統(tǒng)更容易部署和擴(kuò)展且更穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該存儲(chǔ)系統(tǒng)在讀多于寫(xiě)的大規(guī)模碎片數(shù)據(jù)存儲(chǔ)情境下相比目前主流的對(duì)象存儲(chǔ)與文件系統(tǒng)均有一定的性能與穩(wěn)定性提升。

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【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
2 Kubestorage存儲(chǔ)系統(tǒng)的架構(gòu)
    2.1 目錄服務(wù)器
    2.2 存儲(chǔ)服務(wù)器
    2.3 緩存服務(wù)器
    2.4 文件上傳與下載的流程
    2.5 緩存策略的實(shí)現(xiàn)
    2.6 對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)故障的處理
3 性能測(cè)試
    3.1 測(cè)試環(huán)境
    3.2 測(cè)試方法
    3.3 測(cè)試過(guò)程
    3.4 度量標(biāo)準(zhǔn)
    3.5 測(cè)試結(jié)果與分析
        3.5.1 性能分析
        3.5.2 穩(wěn)定性分析
4 結(jié)語(yǔ)



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