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文檔簡(jiǎn)介
1、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,如何高效地存儲(chǔ)和管理海量數(shù)據(jù)成為存儲(chǔ)系統(tǒng)研究者和實(shí)踐者面臨的一大挑戰(zhàn)。大量的研究表明,冗余數(shù)據(jù)普遍存在于各類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)中,例如備份存儲(chǔ)系統(tǒng)、桌面文件系統(tǒng)等。通過(guò)消除這些冗余數(shù)據(jù),可以節(jié)約大量存儲(chǔ)成本。在這樣的背景下,數(shù)據(jù)去重作為一種高效的壓縮技術(shù),逐漸應(yīng)用到各類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)中。然而,構(gòu)建高效數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)仍然存在大量的問(wèn)題和挑戰(zhàn),例如數(shù)據(jù)塊碎片、大規(guī)模指紋索引和存儲(chǔ)可靠性等。本文將首先在備份存儲(chǔ)系統(tǒng)中解決由于數(shù)據(jù)去重產(chǎn)生的數(shù)據(jù)塊碎
2、片問(wèn)題,再研究數(shù)據(jù)去重對(duì)存儲(chǔ)可靠性的影響,最后系統(tǒng)地討論如何設(shè)計(jì)面向備份負(fù)載的高效數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)去重引起的數(shù)據(jù)塊碎片會(huì)嚴(yán)重降低備份數(shù)據(jù)流的恢復(fù)性能,并且在用戶(hù)刪除備份后,降低垃圾回收的效率。通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期備份數(shù)據(jù)集的分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)塊碎片主要來(lái)自?xún)深?lèi)容器:稀疏容器和亂序容器。稀疏容器直接放大讀操作,而亂序容器會(huì)在恢復(fù)緩存不足時(shí)降低恢復(fù)性能,因此需要不同的解決方案?,F(xiàn)有基于緩沖區(qū)的重寫(xiě)算法無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分稀疏和亂序容器,導(dǎo)致存儲(chǔ)效率
3、和恢復(fù)性能低。提出了歷史感知的數(shù)據(jù)塊碎片處理方法,包括歷史感知重寫(xiě)算法HAR、最優(yōu)恢復(fù)緩存算法OPT、緩存感知過(guò)濾器CAF和容器標(biāo)記算法CMA。歷史感知的數(shù)據(jù)塊碎片處理方法對(duì)稀疏容器執(zhí)行重寫(xiě),且通過(guò)恢復(fù)緩存減少亂序容器的影響,從而減少存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。HAR利用連續(xù)備份數(shù)據(jù)流的相似性精確地識(shí)別稀疏容器,是區(qū)分稀疏容器和亂序容器的關(guān)鍵。OPT在備份時(shí)紀(jì)錄下數(shù)據(jù)塊的訪問(wèn)順序,用于實(shí)現(xiàn)Belady最優(yōu)緩存算法,減少亂序容器對(duì)恢復(fù)性能的影響。為了進(jìn)一步
4、減少對(duì)恢復(fù)緩存的需求,CAF通過(guò)仿真恢復(fù)緩存準(zhǔn)確識(shí)別和重寫(xiě)少量的降低恢復(fù)性能的亂序容器。為了減少垃圾回收的時(shí)間和空間開(kāi)銷(xiāo),CMA利用HAR清理稀疏容器。在先進(jìn)先出的備份刪除策略下,CMA無(wú)需耗時(shí)的容器合并操作即可回收大量存儲(chǔ)空間。由于CMA直接追蹤容器的利用率,其開(kāi)銷(xiāo)與容器數(shù)量成正比,而不是與數(shù)據(jù)塊數(shù)量成正比。使用4個(gè)長(zhǎng)期備份數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試,歷史感知的數(shù)據(jù)塊碎片處理方法比現(xiàn)有算法的存儲(chǔ)成本更低,且恢復(fù)性能更好。
數(shù)據(jù)去重對(duì)存儲(chǔ)
5、可靠性的影響長(zhǎng)期未知。通過(guò)消除冗余數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)去重可以減少磁盤(pán)的數(shù)量,因此減少遇到磁盤(pán)錯(cuò)誤的概率;同時(shí),數(shù)據(jù)去重會(huì)增加每次磁盤(pán)錯(cuò)誤的嚴(yán)重性,因?yàn)閬G失一個(gè)數(shù)據(jù)塊可能會(huì)損壞多個(gè)文件。提出了一套數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)可靠性的量化分析方法,引入邏輯數(shù)據(jù)丟失量的概念擴(kuò)展了現(xiàn)有可靠性指標(biāo)NOMDL,使其可以衡量數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的可靠性。設(shè)計(jì)了針對(duì)數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的可靠性仿真器SIMD。SIMD利用企業(yè)公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)仿真扇區(qū)錯(cuò)誤和整盤(pán)故障,并產(chǎn)生磁盤(pán)陣列的各類(lèi)數(shù)據(jù)丟失事
6、件。為了計(jì)算每次數(shù)據(jù)丟失事件的邏輯數(shù)據(jù)丟失量,SIMD根據(jù)真實(shí)文件系統(tǒng)鏡像生成塊級(jí)和文件級(jí)模型。通過(guò)對(duì)18個(gè)真實(shí)文件系統(tǒng)鏡像的分析和仿真實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn):由于文件內(nèi)部冗余的存在,數(shù)據(jù)去重可以顯著減少扇區(qū)錯(cuò)誤損壞的文件數(shù)量;但是,數(shù)據(jù)去重帶來(lái)的數(shù)據(jù)塊碎片增加了整盤(pán)故障的危害。為了提高存儲(chǔ)可靠性,提出了DCT副本技術(shù)。DCT將磁盤(pán)陣列的1%物理空間分配給高引用數(shù)據(jù)塊的副本,并在磁盤(pán)陣列重建時(shí)優(yōu)先修復(fù)這些副本。DCT的存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)很小,可以將因整盤(pán)故障
7、丟失的數(shù)據(jù)塊和文件分別減少31.8%和25.8%。
構(gòu)建高效數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)還需要考慮指紋索引等其它模塊對(duì)系統(tǒng)的影響。為了系統(tǒng)地理解和比較現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方案,并提出新的更高效的設(shè)計(jì)方案,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了通用數(shù)據(jù)去重原型系統(tǒng)Destor。將數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)理解為多維參數(shù)空間,每個(gè)維度代表了系統(tǒng)的一個(gè)子模塊或參數(shù),包括分塊、指紋索引、重寫(xiě)算法、恢復(fù)算法等。每個(gè)參數(shù)都有若干候選設(shè)計(jì)方案?,F(xiàn)有的設(shè)計(jì)方案和潛在的新方案被看作多維參數(shù)空間的點(diǎn)。Desto
8、r實(shí)現(xiàn)了該多維參數(shù)空間,涵蓋了多種主流的數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。研究人員利用Destor可以比較現(xiàn)有設(shè)計(jì)方案,并探索參數(shù)空間得到潛在的新設(shè)計(jì)方案。為了發(fā)現(xiàn)更高效的潛在設(shè)計(jì)方案,用3個(gè)長(zhǎng)期備份數(shù)據(jù)集探索了數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的參數(shù)空間,關(guān)注的性能指標(biāo)包括內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)、存儲(chǔ)成本、備份性能和恢復(fù)性能。目標(biāo)方案必須能長(zhǎng)期維持穩(wěn)定的高備份性能,并在其余三個(gè)指標(biāo)取得合理的權(quán)衡。得到了17個(gè)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),并總結(jié)了以下滿(mǎn)足要求的設(shè)計(jì)方案:當(dāng)需求最低的存儲(chǔ)成本時(shí),應(yīng)該采
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