本文關(guān)鍵詞：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可協(xié)調(diào)的一致性策略的研究

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【摘要】：在海量數(shù)據(jù)的背景下,為了支撐更大的訪問(wèn)量和數(shù)據(jù)量,使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)成為了一種必然的選擇。但是,傳統(tǒng)的強(qiáng)一致性要求又將帶來(lái)延遲提高的問(wèn)題。針對(duì)此困境,眾多數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)逐漸向弱一致性發(fā)展。例如,阿里巴巴使用的DRDS數(shù)據(jù)庫(kù),作為強(qiáng)調(diào)最終一致性的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),由于引入了弱一致性處理,在面對(duì)千萬(wàn)級(jí)流量的情況下,依然體現(xiàn)出了其良好的性能。目前,Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)在操作級(jí)別上對(duì)一致性進(jìn)行劃分,允許用戶使用不同的一致性。區(qū)塊鏈作為一種新興技術(shù),得到了特別的關(guān)注。雖然它單獨(dú)作為數(shù)據(jù)庫(kù)尚存在很多問(wèn)題,但其去中心化等特點(diǎn)能夠增加數(shù)據(jù)的安全性和確定性,因此本文引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)側(cè)重于提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可靠性。本文通過(guò)對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)以及目前主流的一致性策略的研究與分析,設(shè)計(jì)了在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)下的可協(xié)調(diào)一致性策略。首先使用副本因子數(shù)自適應(yīng)算法計(jì)算系統(tǒng)每一次請(qǐng)求的一致性級(jí)別。然后通過(guò)分布式系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和訪問(wèn)到達(dá)的分布情況得到每次讀請(qǐng)求發(fā)生讀數(shù)據(jù)異常的概率。最后根據(jù)不同應(yīng)用對(duì)發(fā)生數(shù)據(jù)讀取異常的容忍程度和系統(tǒng)發(fā)生數(shù)據(jù)讀取異常的概率進(jìn)行比較,得到該請(qǐng)求應(yīng)該讀取集群中副本的數(shù)量,即一致性級(jí)別。為此,本文在可協(xié)調(diào)一致性策略設(shè)計(jì)中引入請(qǐng)求調(diào)度層,其中包括一致性級(jí)別處理模塊,請(qǐng)求分發(fā)模塊,優(yōu)先級(jí)請(qǐng)求處理隊(duì)列,請(qǐng)求調(diào)度模塊和請(qǐng)求處理模塊。本文搭建了 Cassandra集群和BigchainDB作為數(shù)據(jù)訪問(wèn)層,使用YCSB測(cè)試工具及測(cè)試數(shù)據(jù)集,在Ubuntu 16.10操作系統(tǒng)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文提出的可協(xié)調(diào)一致性策略可以根據(jù)用戶對(duì)每次請(qǐng)求發(fā)生數(shù)據(jù)讀取異常的容忍度來(lái)控制處理請(qǐng)求的順序并維護(hù)其一致性要求。在海量數(shù)據(jù)的背景下,本文的研究工作對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中請(qǐng)求級(jí)別的一致性級(jí)別控制有一定程度的理論和實(shí)際意義,同時(shí)對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)作為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行應(yīng)用也存在一定的參考價(jià)值。綜上所述,本文的研究工作具有一定的意義和實(shí)際價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 林小馳;胡葉倩雯;;關(guān)于區(qū)塊鏈技術(shù)的研究綜述[J];金融市場(chǎng)研究;2016年02期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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本文編號(hào)：1303252