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文档简介
1、Erasure code在分布式存储系统中的研究,学 院: 计算机科学与技术学院 专 业: 计算机科学与技术 学 号: 08S003045 姓 名: 王佳 导 师: 余翔湛 副教授,主要内容,研究背景及研究意义 研究内容 设计与实现 关键技术分析 分布式存储技术的应用,研究背景及研究意义,灾难数据损失公司瘫痪 容灾! 容灾有效有意义 数据本地化存储的局限性 分布式存储!,研究背景及研究意义,较高的数据持续性和可靠性 冗余容错! 冗余容错 完全数据复制 RAID,目的意义,研究内容,Erasure code理论基本思想 基于Vandermonde矩阵的RS算法 有限域理论 内存文件映射技术 分布
2、式存储,有限域理论,GF(2w) :02w-1的整数 加法、减法:XOR运算 乘法、除法:多项式相乘(除)并模除基本多项式,有限域运算,例如在GF(24 )中: 11 + 7=10110111=1100=12 11 7=10110111=1100=12 乘法:先要将元素的二进制形式转化为多项式的形式,然后作多项式的乘法,再将结果对本原多项式(GF (24)中本原多项式为x4+x+1)求余,最后再把结果转化为二进制的形式。 以117为例: 11(1011)对应的多项式为x3+x+1 7 (0111)对应的多项式为x2+x+1 两个多项式作多项式乘法后的结果再对本原多项式 x4+x+1求余,结果是
3、x2,转化为二进制形式为0100,即为4 。,Erasure code理论基本思想,将一个数据文件划分为n个等长的数据块(不 足以0补充),通过编码生成m个校验块。根据 其中任意n个分块就可恢复出原文件,而少于n 个分块无法获取原文件,这样能容忍多达m个节 点的失效。其中n/(m+n)为编码率。,基于Vandermonde矩阵的RS算法,基本思想:n=8,m=2 = F1(D1,D2,D3,D4,D5,D6,D7,D8) = F2(D1,D2,D3,D4,D5,D6,D7,D8) 注:F1,F2为Vandermonde矩阵算子,C1,C2,基于Vandermonde矩阵的RS算法,基于Vand
4、ermonde矩阵的RS算法,基于Vandermonde矩阵的RS算法,若m个块丢失,则将m个块对应的A矩阵 和E矩阵中的行删去,得到新的nn阶矩 阵A和n1阶矩阵E 。 A是非奇异的,对A求逆得到A-1 恢复数据:D = A -1E,设计,C语言实现galois有限域运算 + 基于Vandermonde矩阵的RS算法思想 不涉及文件操作验证上述结果正确性 引入文件操作,先小后大 模块独立化 改进验证,文件分割模块,文件合并模块,数据的可用性 分割的可控性 数据的冗余性,实现,冗余容灾,文件分割实现,文件分割实现,文件合并实现,文件合并实现,达到了: 数据的分布式 冗余存储!,遇到的问题,文件
5、末补“0”,去“0” 如何操作文件 .txt文件的普及 如何获取对应数据分块所在的数据碎片,内存文件映射技术,Windows的一种内存管理方法 直接对被映射的文件进行访问,而不必执行文件I/O操作,无需对文件内容进行缓冲处理 适合处理大文件,内存文件映射技术,性能分析,性能测试 测试平台为Visual Studio 2008,奔腾2.8G cpu,内存 480M,取当数据块数n=5,校验块数m=3,w=8时:,t分割t合并, t合并略大 t分割(t合并)/文件大小微呈减小趋势变化,但比例一定 同样大小不同类型文件分割合并耗时存在一定差别,性能分析,数据可用性分析 例:存储系统中由1 000 0
6、00个结点组成,其 中10%的结点不可用 传 统 复 制 算 法:存储数据D的2个副本 0.99 编 码 率 为 0.5 的 基 于erasure code 的 复 制 算 法:对D的32个数据块进行编码 0.999999998,基于Erasure code的高可用分布式存储体系,分布式存储技术的其他应用,基于peer-to-peer计算模型的海量分布式文件系统 (1)存储体系结构问题 (2)Peer-to-Peer路由算法 (3)分布式索引、检索问题 (4)资源访问效率问题 (5)分布式安全体系问题,云计算(Cloud Computing) What is Cloud Computing? Grid Computing Computing as Utility Web Services in the cloud SAAS (Software as a service) PAAS (Platform as a service) CC = SAAS + PAAS + Data + Infrastructure A simple example : 分布式邮件系统,The value transparently make software and data available everywhere prom
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