受武陵山片區(qū)政府和企業(yè)的委托,進行新型農(nóng)業(yè)數(shù)字化平臺的建設(shè)和推廣工作。隨著新型農(nóng)業(yè)數(shù)字化平臺在武陵山片區(qū)多家企業(yè)投入使用,平臺開始面臨由于企業(yè)用戶和消費者用戶的數(shù)量急劇增加而帶來的極大挑戰(zhàn)。大量用戶頻繁操作會對數(shù)據(jù)庫造成巨大壓力,嚴重情況下會造成系統(tǒng)響應(yīng)時間過長甚至系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象。如何提高平臺的高并發(fā)處理能力是一個重要的研究問題,目前常見的解決方案是采用Redis分布式緩存系統(tǒng)。為了提高平臺高并發(fā)場景下的響應(yīng)速度,需將熱點農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分布到分布式緩存系統(tǒng)的各緩存節(jié)點中。其次,考慮到平臺隨著在武陵山片區(qū)的推廣,實驗室研發(fā)的分布式緩存系統(tǒng)日后必然面臨擴展。如何降低系統(tǒng)擴展時各緩存節(jié)點產(chǎn)生數(shù)據(jù)遷移的代價也具有重要意義。因此,論文分析了分布式緩存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)遷移的研究現(xiàn)狀,并對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)遷移算法做出了改進。主要完成了以下工作:（1）對基于虛擬節(jié)點的一致性哈希算法做出如下2個改進。首先,針對該算法在實驗室服務(wù)器節(jié)點性能參差不齊的情況下,容易導(dǎo)致各節(jié)點數(shù)據(jù)分布不均衡的問題,提出了WF_CH算法。通過設(shè)計一種權(quán)重因子策略,在對物理節(jié)點分配虛擬節(jié)點映射時引入權(quán)重因... 

【文章來源】：中南民族大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 論文組織安排
第2章 項目依托及相關(guān)技術(shù)研究
    2.1 項目依托
    2.2 數(shù)據(jù)分布技術(shù)
        2.2.1 一致性哈希算法
        2.2.2 基于虛擬節(jié)點的一致性哈希算法
    2.3 數(shù)據(jù)遷移技術(shù)
    2.4 典型緩存系統(tǒng)
        2.4.1 Memcached緩存系統(tǒng)
        2.4.2 Redis緩存系統(tǒng)
        2.4.3 緩存系統(tǒng)選擇
    2.5 本章小結(jié)
第3章 分布式緩存系統(tǒng)數(shù)據(jù)分布算法
    3.1 問題描述
    3.2 改進的基于虛擬節(jié)點的一致性哈希算法
        3.2.1 WF_CH算法
        3.2.2 DM_CH算法
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 實驗環(huán)境
        3.3.2 實驗設(shè)計
        3.3.3 評價指標
        3.3.4 實驗結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 分布式緩存系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移算法
    4.1 問題描述
    4.2 改進的數(shù)據(jù)遷移算法
        4.2.1 均衡狀態(tài)定義
        4.2.2 遷移對象選取
        4.2.3 算法實現(xiàn)
    4.3 實驗結(jié)果與分析
        4.3.1 實驗環(huán)境
        4.3.2 評價指標
        4.3.3 實驗結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于Reids的分布式緩存系統(tǒng)應(yīng)用
    5.1 新型農(nóng)業(yè)數(shù)字化平臺架構(gòu)設(shè)計
        5.1.1 原有架構(gòu)
        5.1.2 改進后架構(gòu)
    5.2 分布式緩存機制在平臺中應(yīng)用
        5.2.1 分布式緩存機制在產(chǎn)品溯源模塊中應(yīng)用
        5.2.2 分布式緩存機制在環(huán)境數(shù)據(jù)模塊中應(yīng)用
        5.2.3 分布式緩存機制在大數(shù)據(jù)中心模塊中應(yīng)用
    5.3 系統(tǒng)性能測試
        5.3.1 測試環(huán)境
        5.3.2 實驗設(shè)計
        5.3.3 評價指標
        5.3.4 測試結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻
附錄 攻讀碩士學(xué)位期間獲得的成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]新常態(tài)下的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟發(fā)展對中國居民生活的影響[J]. 曾繼紅.  經(jīng)濟研究導(dǎo)刊. 2019(01)
[2]一種分布式緩存系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用[J]. 屠要峰,劉輝,張國良,劉春.  計算機科學(xué). 2018(05)
[3]基于高性能I/O技術(shù)的Memcached優(yōu)化研究[J]. 安仲奇,杜昊,李強,霍志剛,馬捷.  計算機研究與發(fā)展. 2018(04)
[4]采用弧映射的雙層對象分布算法[J]. 聶世強,伍衛(wèi)國,崔金華,薛尚山,劉釗華.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[5]基于Redis盾構(gòu)遠程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J]. 趙炯,劉玲錦,周奇才,熊肖磊.  隧道建設(shè)(中英文). 2018(01)
[6]一種基于TwemProxy的HBase索引緩存方案[J]. 瞿龍俊,李星毅.  信息技術(shù). 2017(10)
[7]基于Bully算法的Redis集群選舉方案優(yōu)化[J]. 王芬,顧乃杰,黃增士.  計算機科學(xué). 2017(10)
[8]工信部解讀《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》[J].   中國信息安全. 2017(05)
[9]Redis數(shù)據(jù)庫可靠性與自適應(yīng)持久化改進方案[J]. 余景寰,李貞昊.  信息系統(tǒng)工程. 2017(02)
[10]一致性哈希的數(shù)據(jù)集群存儲優(yōu)化策略研究[J]. 邱寧佳,胡小娟,王鵬,楊華民.  信息與控制. 2016(06)

碩士論文
[1]分布式即時通信系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張鵬洋.北京化工大學(xué) 2018
[2]基于Redis技術(shù)的分布式緩存電商平臺設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 歐陽文臣.南昌大學(xué) 2018
[3]基于Redis的分布式Key-Value系統(tǒng)的優(yōu)化研究[D]. 周曉場.華南理工大學(xué) 2018
[4]基于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis的眾包系統(tǒng)性能優(yōu)化[D]. 李詩云.浙江大學(xué) 2016
[5]基于分治思想0-1背包問題的并行算法研究[D]. 李凌霄.湖南大學(xué) 2011



本文編號：3189654