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Swift的讀取負載均衡研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-08-20 01:23

  本文關(guān)鍵詞:Swift的讀取負載均衡研究與實現(xiàn)


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【摘要】:近年來,隨著云計算技術(shù)的快速發(fā)展,云存儲技術(shù)受到越來越多地關(guān)注。對象云存儲系統(tǒng)Swift作為云存儲的一種,依托OpenStack平臺,具有易擴展、無單點故障、數(shù)據(jù)持久性強等優(yōu)良特性,逐漸成為云存儲系統(tǒng)中的佼佼者,被廣泛應(yīng)用在工業(yè)界中。但與此同時,Swift在處理讀取請求時采取隨機的方式為請求分配服務(wù)器,這種做法導(dǎo)致Swift存在服務(wù)器負載不均、請求處理速度低的缺陷。經(jīng)過分析,本文認為造成這種缺陷的原因主要包括兩方面:一方面是Swift在分配請求時采取隨機分配的方式,沒有考慮服務(wù)器的實時負載;另一方面是Swift在存儲對象時不能將對象均勻地存儲在整個空間中。針對第一方面的原因,本文提出基于請求處理時間的讀取負載均衡算法。針對第二方面的原因,本文提出基于虛擬節(jié)點的存儲負載均衡算法。最后,本文設(shè)計并實現(xiàn)具有讀取負載均衡功能的RB-Swift原型系統(tǒng),并通過實驗驗證該原型系統(tǒng)的有效性。具體工作如下:1.通過對Swift處理用戶讀取請求的過程進行深入分析,將Swift處理用戶讀取請求的效率較低的原因歸結(jié)為Swift未考慮服務(wù)器實時負載和沒有均勻利用存儲空間這兩方面的不足。在此基礎(chǔ)上,針對Swift未考慮服務(wù)器實時負載的情況,本文提出基于請求處理時間的讀取負載均衡算法,該算法綜合考慮了請求間的差異和服務(wù)器間的實時負載差異。2.針對Swift不能均勻利用存儲空間這一不足,本文提出基于虛擬節(jié)點的存儲負載均衡算法。該算法充分考慮各虛擬節(jié)點的剩余空間,根據(jù)剩余空間對虛擬節(jié)點進行分類,并在分類的基礎(chǔ)上進行分組、合并,在虛擬節(jié)點層將對象均勻地存儲在整個存儲空間中。3.在基于請求處理時間的讀取負載均衡算法和基于虛擬節(jié)點的存儲負載均衡算法的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了具有讀取負載均衡功能的RB-Swift原型系統(tǒng)。RB-Swift系統(tǒng)在Swift的基礎(chǔ)上增加了預(yù)處理組件、請求分配組件和虛擬節(jié)點管理組件。最后通過實驗驗證RB-Swift原型系統(tǒng)的有效性。
【關(guān)鍵詞】:云存儲 Swift 負載均衡 請求處理 虛擬節(jié)點
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP333;TP301.6
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 縮略詞表11-12
  • 第一章 緒論12-17
  • 1.1 論文研究背景與意義12
  • 1.2 研究現(xiàn)狀12-15
  • 1.2.1 Swift的研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.2 負載均衡技術(shù)的研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.3 論文的主要工作15-16
  • 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
  • 第二章 Swift相關(guān)理論及技術(shù)17-26
  • 2.1 云存儲基本概念17-18
  • 2.2 對象存儲基本概念18-19
  • 2.3 對象云存儲Swift19-25
  • 2.3.1 Swift的架構(gòu)20-22
  • 2.3.2 Swift的關(guān)鍵技術(shù)22-25
  • 2.4 本章小結(jié)25-26
  • 第三章 基于請求處理時間的讀取負載均衡算法26-35
  • 3.1 Swift讀取機制的缺陷26-27
  • 3.2 基于請求處理時間的讀取負載均衡算法設(shè)計27-34
  • 3.2.1 算法的數(shù)據(jù)模型27-28
  • 3.2.2 算法的主要思路28-30
  • 3.2.3 算法的具體設(shè)計30-34
  • 3.3 本章小結(jié)34-35
  • 第四章 基于虛擬節(jié)點的存儲負載均衡算法35-46
  • 4.1 Swift存儲機制的缺陷35-36
  • 4.2 基于虛擬節(jié)點的存儲負載均衡算法設(shè)計36-43
  • 4.2.1 算法的數(shù)據(jù)模型36-37
  • 4.2.2 算法的主要思路37-40
  • 4.2.3 算法的具體設(shè)計40-43
  • 4.3 請求處理過程的設(shè)計43-45
  • 4.4 本章小結(jié)45-46
  • 第五章 RB-Swift系統(tǒng)的實現(xiàn)與測試46-56
  • 5.1 RB-Swiff系統(tǒng)的設(shè)計46-47
  • 5.2 RB-Swift系統(tǒng)的實現(xiàn)47-52
  • 5.2.1 預(yù)處理組件的實現(xiàn)47-48
  • 5.2.2 請求分配組件的實現(xiàn)48-49
  • 5.2.3 虛擬節(jié)點管理組件的實現(xiàn)49-52
  • 5.3 RB-Swiff的測試52-55
  • 5.3.1 測試環(huán)境52-53
  • 5.3.2 存儲負載均衡的測試53-54
  • 5.3.3 讀取請求處理速度的測試54-55
  • 5.4 本章小結(jié)55-56
  • 第六章 總結(jié)與展望56-58
  • 6.1 全文工作總結(jié)56
  • 6.2 進一步工作56-58
  • 碩士期間發(fā)表的論文58-59
  • 致謝59-60
  • 參考文獻60-61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊石;王艷玲;王永利;;云計算環(huán)境下基于蜜蜂覓食行為的任務(wù)負載均衡算法[J];計算機應(yīng)用;2015年04期

2 邵珠興;陳彩;;基于OpenStack的云存儲系統(tǒng)的大文件存儲方案[J];計算機工程與設(shè)計;2015年02期

3 鄭馳;趙建軍;李成金;婁廷;唐曦;;基于OpenStack的對象存儲性能實驗及研究[J];微型機與應(yīng)用;2014年18期

4 郭平;李濤;李琪;;一種云計算環(huán)境下的負載調(diào)度算法[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2014年S1期

5 王鵬;黃焱;李坤;郭又銘;;云計算集群相空間負載均衡度優(yōu)先調(diào)度算法研究[J];計算機研究與發(fā)展;2014年05期

6 郭平;李琪;;基于服務(wù)器負載狀況分類的負載均衡調(diào)度算法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年S1期

7 董繼光;陳衛(wèi)衛(wèi);吳海佳;田浪軍;;基于動態(tài)副本技術(shù)的云存儲負載均衡研究[J];計算機應(yīng)用研究;2012年09期

8 陳亮;王加陽;;基于粗糙集的負載均衡算法研究[J];計算機工程與科學(xué);2010年01期

9 覃靈軍;馮丹;曾令仿;劉群;;基于對象存儲系統(tǒng)的動態(tài)負載均衡算法[J];計算機科學(xué);2006年05期

10 郭成城,晏蒲柳;一種異構(gòu)Web服務(wù)器集群動態(tài)負載均衡算法[J];計算機學(xué)報;2005年02期



本文編號:703956

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