云存儲環(huán)境下的混合存儲算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著大數據的快速發(fā)展，大規(guī)模的數據運算與讀寫對存儲系統(tǒng)提出了越來越高的要求。這些系統(tǒng)中運行的任務具有高并發(fā)度特征，使得存儲系統(tǒng)的數據訪問呈現(xiàn)隨機化。固態(tài)盤（SSD）是一種新型的存儲器件，具有優(yōu)異的隨機讀寫性能，但其寫入次數受到限制，成本高昂，因此，基于SSD和磁盤（HDD）的混合系統(tǒng)成為存儲技術發(fā)展的主要方向。
　　論文針對SSD-HDD混合存儲系統(tǒng)，分析了各種存儲介質的特點，研究了混合存儲領域的關鍵技術，面向結構混合存儲系統(tǒng)提出

2、了一種基于動態(tài)替換代價的緩存調度算法（Dynamic Replacment Cost），以請求中的熱點數據以及替換數據的代價作為緩存替換依據，不僅有效地提高了緩存命中率，而且通過減少磁盤隨機寫操作提升了系統(tǒng)的整體性能。論文的主要工作如下:
　　1）分析了HHD,SSD,NVRAM三種常用的存儲設備的特點與局限性。
　　2）研究了SSD的關鍵技術，并分析了在混合存儲中緩存調度算法相關工作。
　　3）詳細描述了基于Linu

3、xDevice Mapper而設計的混合存儲系統(tǒng)，對其讀寫調度機制、底層實現(xiàn)方式、和主要數據結構進行了分析。
　　4）設計實現(xiàn)了DRC算法，使其能夠更好的應對云計算場景，并對DRC算法的復雜度進行了優(yōu)化。
　　5）對DRC算法進行了系統(tǒng)的測試，與兩種經典算法FIFO和LRU這進行了比較，驗證了DRC算法的有效性。
　　通過對實驗結果的分析，本文得出結論：當數據的訪問請求呈現(xiàn)隨機化和碎片化時，無論緩存空間較小或緩存空間充