傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算與存儲(chǔ)一體化,在面臨大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)時(shí)難以存儲(chǔ)大規(guī)模的數(shù)據(jù),隨著Docker容器技術(shù)的出現(xiàn)和快速發(fā)展,Docker與Kubernetes組合的容器化環(huán)境具備自動(dòng)化管理、彈性伸縮等優(yōu)勢(shì),將數(shù)據(jù)庫(kù)容器化部署成為必然的趨勢(shì)。但容器化RDS(Relational Database Service,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù))存在I/O性能消耗(響應(yīng)延時(shí)),導(dǎo)致RDS能力QPS(Queries Per Second,每秒查詢數(shù))降低。因此本文提出了基于容器化的共享緩存模型優(yōu)化方法以及基于自動(dòng)伸縮機(jī)制的優(yōu)化方法,本文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了基于容器化環(huán)境的共享緩存模型設(shè)計(jì)方案。針對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算與存儲(chǔ)分離架構(gòu)I/O優(yōu)化方案代價(jià)昂貴、只針對(duì)計(jì)算層或存儲(chǔ)層進(jìn)行優(yōu)化等問題,參考傳統(tǒng)RDS應(yīng)用場(chǎng)景利用分布式緩存攔截大量的讀寫請(qǐng)求,避免與存儲(chǔ)層的直接I/O,以此優(yōu)化I/O的方法,設(shè)計(jì)一個(gè)基于容器化環(huán)境的共享緩存模型優(yōu)化RDS持久化過程的I/O消耗。設(shè)計(jì)過程綜合考慮了容器化環(huán)境的資源對(duì)象Pod、Name Space、Service的特點(diǎn),對(duì)共享緩存模型的可用性、一致性、Key值唯一性以及串聯(lián)訪問模式等進(jìn)行...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.10平均響應(yīng)時(shí)間對(duì)比

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章基于共享緩存模型的I/O消耗優(yōu)化28圖3.10平均響應(yīng)時(shí)間對(duì)比圖3.11數(shù)據(jù)庫(kù)QPS對(duì)比由圖3.10可知，在容器化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離架構(gòu)的情況下，對(duì)于相同大小的數(shù)據(jù)量下的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間對(duì)比，本文提出的共享緩存模型和關(guān)閉雙重寫的....

圖3.11數(shù)據(jù)庫(kù)QPS對(duì)比

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章基于共享緩存模型的I/O消耗優(yōu)化28圖3.10平均響應(yīng)時(shí)間對(duì)比圖3.11數(shù)據(jù)庫(kù)QPS對(duì)比由圖3.10可知，在容器化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離架構(gòu)的情況下，對(duì)于相同大小的數(shù)據(jù)量下的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間對(duì)比，本文提出的共享緩存模型和關(guān)閉雙重寫的....

圖3.10可知，在容器化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離架構(gòu)的情況下，對(duì)于相同大小的數(shù)據(jù)量下的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間對(duì)比，本文提出的共享緩存模型和關(guān)閉雙重寫的方法都明顯降

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章基于共享緩存模型的I/O消耗優(yōu)化28圖3.10平均響應(yīng)時(shí)間對(duì)比圖3.11數(shù)據(jù)庫(kù)QPS對(duì)比由圖3.10可知，在容器化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離架構(gòu)的情況下，對(duì)于相同大小的數(shù)據(jù)量下的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間對(duì)比，本文提出的共享緩存模型和關(guān)閉雙重寫的....

圖3.12緩存大小對(duì)響應(yīng)時(shí)間的影響

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章基于共享緩存模型的I/O消耗優(yōu)化29的性能也有影響，隨著并發(fā)線程數(shù)的增加，反應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)能力的指標(biāo)QPS（QueriesPerSecond）值也不斷上漲，其中當(dāng)并發(fā)線程數(shù)為128時(shí)，啟用共享緩存模型后容器化MySQL的平均QPS最高，相比未....

本文編號(hào)：4040695