本文關(guān)鍵詞：IND集群存儲系統(tǒng)的文件路由表技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 智能網(wǎng)絡(luò)磁盤 IND 集群存儲系統(tǒng) 節(jié)點 文件路由表 FRT 一致性

【摘要】：進入21世紀(jì)以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的信息量已經(jīng)呈爆炸式的增長趨勢，數(shù)據(jù)信息量已經(jīng)從PB級擴展到了ZB級；據(jù)IDC最新估計，2015年全世界的數(shù)據(jù)信息量將達到8ZB。傳統(tǒng)的存儲體系結(jié)構(gòu)已經(jīng)越來越不能滿足快速增長的海量數(shù)據(jù)存儲需求，同時也面臨著存儲的實時性、可靠性和容錯性等各方面的技術(shù)挑戰(zhàn)；因此，研究新型的海量網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng)有重要的現(xiàn)實意義。 目前主流的存儲體系結(jié)構(gòu)有直接附屬存儲（Direct Attached Storage，DAS）、網(wǎng)絡(luò)附加存儲（Network Attached Storage，NAS）和存儲區(qū)域網(wǎng)（Storage Attached Network，SAN）三種結(jié)構(gòu)，但這三種存儲結(jié)構(gòu)都存在著某些不足之處，基于此，近年來作者實驗室課題組提出了一種新型的分布式存儲系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，即：智能網(wǎng)絡(luò)磁盤（Intelligent NetworkDisk，IND）集群存儲系統(tǒng)，IND集群存儲系統(tǒng)在海量數(shù)據(jù)存儲的實時性、可擴展性和可靠性等方面均有較好的性能，特別是在自動負(fù)載平衡的智能性方面有性能優(yōu)勢。 在IND集群存儲系統(tǒng)中，，由于不像其它存儲系統(tǒng)一樣有專門的元數(shù)據(jù)服務(wù)器，所以在各IND節(jié)點上都設(shè)有一張文件路由表（File Route Table，F(xiàn)RT）來映射全部文件所在的物理存儲位置。當(dāng)客戶端想要訪問IND集群存儲系統(tǒng)中的文件數(shù)據(jù)時，首先必須查詢IND節(jié)點上的FRT表，然后將從FRT表中查到的文件數(shù)據(jù)所在IND節(jié)點反饋給客戶端，最后再由客戶端去訪問相應(yīng)IND節(jié)點上的文件數(shù)據(jù)。為了保證各IND節(jié)點上的文件路由表內(nèi)容的一致性，當(dāng)該IND節(jié)點被訪問并且文件路由表進行了修改或者添加了新的文件記錄時，則必須將更新后的FRT表的內(nèi)容廣播到其他IND節(jié)點，使其他IND節(jié)點的FRT表內(nèi)容得到相應(yīng)的更新，這樣可以維持各IND節(jié)點上FRT表內(nèi)容的一致性。 本文重點對IND集群存儲系統(tǒng)的文件路由表（FRT）的結(jié)構(gòu)和怎樣提高FRT表的查詢效率以及如何維護各IND節(jié)點上FRT表的一致性等問題進行了比較深入的研究，論文作者所做的研究工作有以下幾個方面： 1.分析和研究了IND集群存儲系統(tǒng)的特點，提出了一種能夠適應(yīng)于IND集群存儲系統(tǒng)的文件路由表（FRT）結(jié)構(gòu)； 2.提出了一種基于S-LRU算法的有向圖分組文件預(yù)測方法，該方法能夠有效地提高FRT表的查詢效率； 3.提出了一種基于動態(tài)主節(jié)點的FRT表一致性更新算法，該算法在FRT表更新過程中，能夠最大限度的降低消息冗余度和提升系統(tǒng)的性能，同時也較好地維護了各IND節(jié)點上FRT表內(nèi)容的一致性。
【關(guān)鍵詞】：智能網(wǎng)絡(luò)磁盤 IND 集群存儲系統(tǒng) 節(jié)點 文件路由表 FRT 一致性
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP333
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-26
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)存儲技術(shù)現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 直接附屬存儲（DAS）13-14
• 1.2.2 網(wǎng)絡(luò)附屬存儲（NAS）14-16
• 1.2.3 存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）16-17
• 1.2.4 各存儲系統(tǒng)間優(yōu)缺點比較17-18
• 1.3 存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢18-21
• 1.3.1 IP-SAN 存儲技術(shù)18-19
• 1.3.2 基于 InfiniBand 的存儲系統(tǒng)19-20
• 1.3.3 云存儲技術(shù)20-21
• 1.4 分布式文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)服務(wù)模型21-24
• 1.4.1 集中式元數(shù)據(jù)服務(wù)模型21-22
• 1.4.2 分布式元數(shù)據(jù)服務(wù)模型22-23
• 1.4.3 無元數(shù)據(jù)服務(wù)模型23-24
• 1.5 本文主要研究工作24-25
• 1.6 論文的組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排25-26
• 第二章 智能網(wǎng)絡(luò)磁盤集群存儲系統(tǒng)26-33
• 2.1 智能網(wǎng)絡(luò)磁盤(IND)集群存儲系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)26-29
• 2.1.1 客戶端27-28
• 2.1.2 安全認(rèn)證與配置服務(wù)器28
• 2.1.3 IND 節(jié)點28-29
• 2.2 文件路由表(FRT)29-32
• 2.2.1 FRT 表的物理存儲方式及內(nèi)存調(diào)度方法30-31
• 2.2.2 IND 節(jié)點之間 FRT 表的一致性更新31-32
• 2.3 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于 S-LRU 算法的有向圖分組文件預(yù)測方法33-48
• 3.1 各類內(nèi)存調(diào)度算法33-35
• 3.1.1 先進先出策略33
• 3.1.2 基于訪問時間策略33-34
• 3.1.3 基于訪問頻率策略34
• 3.1.4 基于訪問時間和頻率策略34-35
• 3.2 S-LRU 內(nèi)存調(diào)度模塊35-38
• 3.2.1 S-LRU 算法原理35-36
• 3.2.2 S-LRU 算法公式36-38
• 3.3 基于有向圖的分組文件預(yù)測模塊38-47
• 3.3.1 有向圖分組文件預(yù)測模塊系統(tǒng)框架39-41
• 3.3.2 有向圖分組文件預(yù)測模塊處理流程41-44
• 3.3.3 文件路由緩存表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)44-45
• 3.3.4 分組文件記錄的換入換出45-47
• 3.3.5 分組索引表47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于動態(tài)主節(jié)點的 FRT 表一致性更新算法48-56
• 4.1 一致性更新算法48-50
• 4.1.1 基于泛洪的一致性更新算法48-49
• 4.1.2 基于概率的一致性更新算法49
• 4.1.3 基于軌跡標(biāo)簽的一致性更新算法49-50
• 4.2 基于動態(tài)主節(jié)點的 FRT 表一致性更新算法50-55
• 4.2.1 動態(tài)主節(jié)點的選舉流程51-53
• 4.2.2 消息更新機制53-54
• 4.2.3 IND 節(jié)點心跳機制54-55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 第五章 算法性能測試與結(jié)果分析56-61
• 5.1 測試環(huán)境與數(shù)據(jù)集的選取56-57
• 5.1.1 測試軟硬件環(huán)境56
• 5.1.2 測試數(shù)據(jù)集56-57
• 5.2 基于 S-LRU 算法的有向圖分組文件預(yù)測方法測試與分析57-59
• 5.2.1 S-LRU 算法的性能測試57
• 5.2.2 基于 S-LRU 算法的有向圖分組文件預(yù)測方法57-59
• 5.3 基于動態(tài)主節(jié)點的 FRT 表一致性更新算法59-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)61-63
• 參考文獻63-68
• 致謝68-69
• 附件69

【參考文獻】

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本文編號：619236