Dynamo架构中全局状态表维护算法研究

针对现有Dynamo式云存储架构中,节点间全局状态表一致性维护算法收敛时间长、通信代价高的问题,文中提出了一种基于种子节点的Gossip(GossipBasedonSeednodes,GBS)算法。该算法采用分层思想,将节点分为种子节点层和普通节点层,通过分层,缩小了Gossip传播随机域,减少收敛时间；通过普通节点定期向随机的种子节点报告策略,解决了Gossip传播后期由于随机带来的大量重复交互问题。通过仿真实验,证明了GBS算法在降低收敛时间的同时,有效地降低了通信开销,提高了维护效率,具有很高的稳定性和可靠性。     

大规模云存储系统副本布局研究

在基于副本冗余机制的大规模云存储系统中,以往的副本布局算法只能部分地满足副本布局中高可靠、高可扩展并且高效的要求,针对这一问题,提出了一种基于分组和一致性哈希的副本布局算法。首先,将关联性高的存储节点进行分组;然后,通过改进的一致性哈希算法将同一数据对象的多个副本分别分配到不同分组中;最后,再通过改进的一致性哈希算法将分配到各分组的数据副本放置在组内对应的存储节点上。理论分析可知,该方法大大提高数据的可靠性。仿真结果表明,该算法能满足副本布局的均衡性、自适应性要求,并能在几十微秒内完成副本定位。     

基于SSD的云存储主服务器元数据管理研究

为了提高对云存储系统主服务器中元数据的有效管理,在数据密集型应用中,考虑到读多写少的特点符合网络中各种应用的基本特征,而文件存储的元数据往往小于4KB,我们提出一种基于SSD的针对云存储系统主服务器的元数据管理策略,建立了一套相对独立的存储服务器目录路径索引机制,此策略将元数据的管理分为两个部分：目录路径索引和文件名,充分利用SSD的低功耗与优越读性能。测试表明,基于SSD的云存储主主服务器元数据管理策略可以明显改善系统响应时间,降低延迟,提升云存储系统的性能。     

基于固态硬盘的云存储分布式缓存策略

为满足海量数据存储的需求,提出一种基于低功耗、高性能固态硬盘的云存储系统分布式缓存策略.该策略对不同存储介质的硬盘虚拟化,将热点访问数据的缓存与存储相结合,实现在不同存储介质之间的热点数据迁移,解决热点元数据的访问一致性与存储服务器的动态负载均衡问题.工作负载压力测试结果表明,该策略可使云存储系统的读峰值速率最高提升约86％,并且能提高存储服务器的吞吐量.     

基于动态副本技术的云存储负载均衡研究

以系统总响应时间最小化为目标,以文件热度为依据,提出了一种多时间窗负载均衡策略。在计算文件热度时,不仅考虑了访问的次数和大小,还将I/O访问时序引入到文件热度统计中,该方法能有效控制短时间突发性数据访问导致的不必要副本创建。在多时间窗负载均衡策略中,设置了三种不同大小的时间窗口,分别实现了存储节点负载均衡、文件副本的负载均衡以及低热度文件多余副本的删除工作。实验数据表明,多时间窗负载均衡策略能显著降低I/O访问响应时间。