云计算环境下基于用户体验的成本最优存储策略研究

为了提高大数据文件的存取效率,满足各类用户的需求,通常采用对该文件进行分块、冗余副本等机制进行存储,关于设置块大小、副本个数和块部署等存储机制的研究一直是该领域研究重点.根据用户对内容块兴趣需求,我们定义了数据块的热度并提出了一种满足用户需求的存储数据块的最小服务成本策略（MCSB）.在成本矩阵的基础上,通过引入与数据块热度相关的成本矩阵调整因子,使得热度较低的数据块被优先部署,实现了在不改变存储数据块的最小服务总成本的情况下,内容存取服务性能的提高.基于该策略,以Hadoop中的缺省数据块存储策略为控制组,通过在HDFS系统中实现MCSB,并对MCSB进行了较为详细的分析.实验结果显示MCSB策略能够在满足最小服务成本的情况下,具有更短的系统平均响应时间.进一步考虑到数据存储节点由服务器集群承担的事实,对基于不同负载下的数据存储策略进行了深入探讨,在分析现有机制对性能影响的基础上,给出了一种自适应的数据节点内的存储数据块的最小服务成本策略AMCSB,实验表明,本文所提出的AMCSB策略能够在降低服务成本的同时,有利于系统的负载均衡,并提高该系统的服务性能.     

改进型缓存敏感B+树的研究

在内存数据库中,处理器缓存的失配次数对系统的性能有重要的影响;缓存敏感的索引能减少在做查询操作时产生的缓存失配次数,从而提高系统的性能;传统的设计思路将结点大小等于缓存块大小,认为这样就能使得缓存失配次数减少;但是这样的设计忽略了TLB失配对系统性能的影响;我们提出了一种缓存敏感索引——改进型缓存敏感B＋树（简称MCSB＋树）,它同时兼顾了缓存失配和TLB失配对系统性能的影响。比传统的缓存敏感索引能提供更好的操作性能。