王曦

摘要：通過分析云計算的數(shù)據(jù)處理特點，作者提出了基于哈希分布的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)模型。此模型根據(jù)云計算的海量數(shù)據(jù)的分布特性，以一致性哈希分布算法原理為基礎(chǔ)，在充分考慮負載均衡的前提下，完成了基于Paxos協(xié)議的系統(tǒng)分布式協(xié)議設(shè)計。通過在OPNET Modeler仿真軟件中構(gòu)建測試場景，對云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)模型進行測試驗證及分析。測試結(jié)果表明，該文設(shè)計的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲模型相對于順序存儲系統(tǒng)模型在數(shù)據(jù)吞吐量方面增加了13.1%，響應延時方面減少了10.8%。

關(guān)鍵詞：云計算；哈希分布；分布式存儲；數(shù)據(jù)備份；負載均衡

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）13-0026-02

云計算伴隨著信息化技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)應用的不斷發(fā)展而衍生出來的計算策略，其延伸到互聯(lián)網(wǎng)應用的各個領(lǐng)域，能夠?qū)νㄓ嵲O(shè)備進行實時數(shù)據(jù)通信和交互式計算的全新數(shù)據(jù)應用形式。云計算模型可以分為傳輸層、計算層以及展示層三個基本層次，其整個計算過程承載了海量數(shù)據(jù)的處理和存儲，因此，存儲模型的良好性能是其良好運行的保障。

分布式存儲系統(tǒng)作為目前應用較為廣泛的存儲系統(tǒng)，其在云計算方面具有良好的適用性，分布式存儲系統(tǒng)的核心是將服務器資源通過互聯(lián)網(wǎng)進行連接通信，在外界看來，其作為一個計算存儲整體提供數(shù)據(jù)服務。通過研究發(fā)現(xiàn)，分布式存儲系統(tǒng)具有以下若干特征：

1）可擴展性。分布式存儲系統(tǒng)的服務器數(shù)量可以是幾百臺，甚至上千臺，隨著服務器數(shù)量的增加，分布式存儲器的性能也呈線性增加。

2）成本低。分布式存儲系統(tǒng)甚至可以通過普通PC機互聯(lián)互通實現(xiàn)，經(jīng)濟成本較低，同時，其具備自動容錯和負載均衡等特點，隨著服務的提升，線性擴展設(shè)備也較為方便，能夠是需要一定程度的自動運維，維護成本也較低。

3）性能優(yōu)越。分布式存儲系統(tǒng)的計算機集群和服務器集群能夠提供的計算能力極強，具備較強的存儲和技術(shù)性能”。

4）易用性。對于分布式存儲系統(tǒng)而言，其能夠針對不同的數(shù)據(jù)應用，向外界提供數(shù)據(jù)接口，同時，分布式存儲系統(tǒng)必須具備完善的監(jiān)控服務和運維工具，十分便于其與外界系統(tǒng)和應用的集成。

本文提出的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲模型即在分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)上完成的。

1云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)設(shè)計

1.1哈希數(shù)據(jù)分布設(shè)計

云計算系統(tǒng)時刻產(chǎn)生海量傳感器采集的用戶信息，而且各種數(shù)據(jù)分布不集中，當數(shù)據(jù)量較大時，通過采用兩種方式對數(shù)據(jù)進行拆分，一是手動拆分的方式，即通過管理員在線下對數(shù)據(jù)量大的用戶進行標記確認，根據(jù)數(shù)據(jù)量的規(guī)模將數(shù)據(jù)拆分到不同的數(shù)據(jù)庫集群中。另一種是自動拆分方式，即通過數(shù)據(jù)分布算法實現(xiàn)大用戶數(shù)據(jù)流的自動拆分，將拆分后的數(shù)據(jù)平均分解到若干服務器中。本文設(shè)計的數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)采用自動拆分的方式，數(shù)據(jù)分布算法采用哈希數(shù)據(jù)分布策略。

本文采用的哈希數(shù)據(jù)分布策略是在一致性哈希算法（Dis-tributed Hash Table，DHT）的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的。一致性哈希算法的核心思想描述為：隨機為系統(tǒng)的每個節(jié)點分配一個token，隨機分配token形成哈希環(huán)。當對數(shù)據(jù)進行存儲時，首先計算主鍵Key的哈希值，然后按照順時針方向?qū)?shù)據(jù)存放到第一個等于或者大于該哈希值的token屬于的節(jié)點中。一致性哈希算法的優(yōu)勢在于當對哈希環(huán)的節(jié)點執(zhí)行添加或者刪除操作時，不會對該節(jié)點的鄰節(jié)點產(chǎn)生影響。

將哈?？臻g設(shè)置為0～2ⁿ，則一致性哈希算法的執(zhí)行流程可以描述為如下步驟：

Step1：為每個服務器節(jié)點計算屬于其自身的hash值，然后將哈希值分布到0～2ⁿ范圍內(nèi)的哈希環(huán)區(qū)間內(nèi)；

Step2：采用相同的方式計算出待存儲數(shù)據(jù)對象的主鍵節(jié)點的哈希值，也將其分布到哈希圓環(huán)內(nèi)；

Step3：按照順時針方向從數(shù)據(jù)映射的位置開始搜索，將數(shù)據(jù)放置在第一個找到的哈希節(jié)點中。

為了方便服務器位置的查詢，需要維護服務器在哈希環(huán)中的位置信息，本文采用的位置獲取方法的計算復雜度為O（10gN）。

將哈?？臻g設(shè)置為0～2ⁿ（即N=2ⁿ），以Chord系統(tǒng)為參考對象，為了提升查詢的效率，本系統(tǒng)在每臺服務器中產(chǎn)生一個長度為n的路由表，描述如下。

（1）

其中，p表示服務器位于哈希環(huán)中的唯一ID，路由表中的第i個數(shù)據(jù)描述了ID為p+2^i-1的后繼節(jié)點。

1.2分布式協(xié)議設(shè)計

Paxos協(xié)議用于解決多個節(jié)點之間的一致性問題。多個節(jié)點之間通過操作日志同步數(shù)據(jù)，如果只有一個節(jié)點為主節(jié)點，那么，很容易確保多個節(jié)點之間操作日志的一致性?？紤]到主節(jié)點可能出現(xiàn)故障，系統(tǒng)需要選舉出新的主節(jié)點。Paxos協(xié)議正是用來實現(xiàn)這個需求。只要保證了多個節(jié)點之間操作日志的一致性，就能夠在這些節(jié)點上構(gòu)建高可用的全局服務，例如分布式鎖服務，全局命名和配置服務等。

大多數(shù)情況下，系統(tǒng)只有一個proposer，他的提議也總是會很快地被大多數(shù)節(jié)點接受。Paxos協(xié)議執(zhí)行步驟如下：

Step1：批準（accept）過程，Proposer向所有節(jié)點發(fā)送accept消息，其他所有節(jié)點作為接受者（acceptor），接受者可以選擇接受或者選擇拒絕。

Step2：確認（acknowledge）過程，當接受的acceptor數(shù)量超過1/2時，則表示提議值可以生效，Proposer向所有的接受者發(fā)送acknowledge消息，提醒該提議已經(jīng)生效。

當網(wǎng)絡發(fā)生異常時，存儲系統(tǒng)中可能會同時出現(xiàn)多個不同的Proposer，因此會產(chǎn)生多個不同的提議。提議的內(nèi)容可以是修改請求，也可以是將自身提升為主節(jié)點的請求。一旦Propos-er第一次發(fā)起的accept請求沒有被多數(shù)的接受者所批準，或者與其他請求產(chǎn)生沖突，則必須完整地執(zhí)行完成Paxos協(xié)議的整個流程。

Paxos協(xié)議需要考慮兩個問題：正確性，即只有一個提議值會生效；可終止性，即最后總會有一個提議值生效。Paxos協(xié)議中要求每個生效的提議被acceptor中的多數(shù)派接受，并且每個acceptor不會接受多個不同的提議，故而能夠確保其準確性。

2仿真實現(xiàn)及分析

為了驗證本文設(shè)計的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)模型應用效果，作者在OPNET Modeler仿真軟件中進行仿真驗證，OPNET Modeler提供了完整的通信協(xié)議、存儲器模型以及連接線路。

在OPNET Modeler中構(gòu)建的測試場景中，配置兩臺服務器節(jié)點，每臺服務器分別于5個數(shù)據(jù)庫存儲單元相連接，所有的數(shù)據(jù)通訊均通過有限連接完成，對數(shù)據(jù)庫的操作主要包含數(shù)據(jù)讀出和數(shù)據(jù)寫入兩種類型。讀操作即按照規(guī)定的時間將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中讀出，寫入操作即數(shù)據(jù)存儲過程，數(shù)據(jù)讀出和數(shù)據(jù)存儲的速率設(shè)定為10M/ms，且按照一致性哈希分布算法檢索出目標數(shù)據(jù)庫，仿真時長設(shè)定為20分鐘，然后對每臺數(shù)據(jù)庫的容量進行分析對比，查看其分布是否均勻。

測試結(jié)果表明，在本實驗中的10臺數(shù)據(jù)庫存儲單元的存儲容量基本維持平衡，且分布較為均勻，基本維持在135255M左右。因此，可以說明本文設(shè)計的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲模型具有良好的公平性和一致性，能夠?qū)?shù)據(jù)壓力均勻地分布到多個數(shù)據(jù)集群中去。

作者同時對吞吐量和響應延時做了統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果表明，數(shù)據(jù)讀寫的平均吞吐量及響應延時與傳統(tǒng)的順序存儲系統(tǒng)相比，性能有了較大的提升，仿真結(jié)果如圖1所示。本文設(shè)計的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲模型由于引入了哈希分布的概念，使得數(shù)據(jù)存儲的吞吐量增加了13.1%，平均響應延時減少了10.8%。性能分析可能會很復雜，因為不同情況下系統(tǒng)的瓶頸點不同，有的時候是網(wǎng)絡，有的時候是磁盤，有的時候甚至是機房的交換機或者CPU，另外，負載均衡以及其他因素的干擾也會使得性能更加難以量化。

3結(jié)論

通過分析云計算的數(shù)據(jù)處理特點，作者提出了基于哈希分布的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)模型。此模型根據(jù)云計算的海量數(shù)據(jù)的分布特性，以一致性哈希分布算法原理為基礎(chǔ)，在充分考慮負載均衡的前提下，完成了基于Paxos協(xié)議的系統(tǒng)分布式協(xié)議設(shè)計。通過在OPNET Modeler仿真軟件中構(gòu)建測試場景，對云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)模型進行測試驗證及分析。測試結(jié)果表明，本文設(shè)計的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲模型相對于順序存儲系統(tǒng)模型在數(shù)據(jù)吞吐量方面增加了13.1%，響應延時方面減少了10.8%。總體而言，本文設(shè)計的云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲系統(tǒng)具備可行性。