梁婉瑩 朱佳 馬曉東 湯庸 梁熙龍 陳善軒

摘 要：為了改善原有碎片分配方案僅以節(jié)點(diǎn)響應(yīng)效率為主而對節(jié)點(diǎn)分配次數(shù)、節(jié)點(diǎn)空間利用率、安全性能欠缺考慮的現(xiàn)狀，提出分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的碎片分配優(yōu)化模型。優(yōu)化模型由節(jié)點(diǎn)響應(yīng)狀況檢測、大范圍節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)完整性審計(jì)和包含剩余存儲(chǔ)空間大小、最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳以及響應(yīng)時(shí)間長短的綜合評估3方面構(gòu)成。對其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對比原有方案，優(yōu)化方案沒有出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)傾斜現(xiàn)象，選取次數(shù)最大落差不超過95;節(jié)點(diǎn)效率得到了均衡，最大落差縮減至15%。優(yōu)化方案提高了碎片分配的公平性、安全性和可靠性，實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)化選擇。

關(guān)鍵詞：區(qū)塊鏈;文件存儲(chǔ);碎片分配;數(shù)據(jù)完整性審計(jì);聲譽(yù)評估

DOI： 10. 11907/rjdk.192543

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號：TP399

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號：1672-7800（2020）001-0216-05

0 引言

隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，人們每天使用各種應(yīng)用所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不斷增加。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（ Internet D ataC enter，IDC）報(bào)告指出，2020年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到440億TB，并以極快的速度持續(xù)增長[1]。在此背景下，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本逐步提升，數(shù)據(jù)安全性也得不到有效保障。

為了更好地應(yīng)對海量數(shù)據(jù)及文件存儲(chǔ)問題，人們提出了分布式存儲(chǔ)概念[2]。分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多臺(tái)獨(dú)立的設(shè)備上。它基于標(biāo)準(zhǔn)硬件和分布式架構(gòu)，可進(jìn)行EB級擴(kuò)展，利用多臺(tái)服務(wù)器減輕單獨(dú)存儲(chǔ)負(fù)荷。如今，區(qū)塊鏈作為一種分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在文件存儲(chǔ)領(lǐng)域發(fā)展最為成熟[3]。在學(xué)術(shù)嘗試中，AFS（ Andrew File System）[4]較為成功且仍在使用;在商業(yè)嘗試中，部分分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)依靠區(qū)塊鏈作為底層技術(shù)，搭建P2P[5]節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，將已上傳的文件加密并根據(jù)文件分片規(guī)則切分成碎片，依靠bit-Torrent比特流文件分發(fā)協(xié)議[6]、Kademlia分布式哈希表DHT（ Disturbed Hash Table）[7]等規(guī)則，將碎片協(xié)調(diào)和分配到其它對等點(diǎn)上，以應(yīng)對超大數(shù)量的文件存儲(chǔ)需求。

原有的分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)以響應(yīng)效率為主，可能導(dǎo)致不同碎片均存儲(chǔ)或大部分存儲(chǔ)在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)，信息極易被竊取，且用戶享用的存儲(chǔ)效率不一致;對空間分配問題考慮欠缺，利用率未達(dá)最優(yōu)化;存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的信用度模糊，降低了安全性能。

為解決原有碎片分配模型問題，本文在已有分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)基礎(chǔ)上提出優(yōu)化模型。模型包含響應(yīng)狀況檢測、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)審計(jì)和綜合評估3方面，對存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行綜合測評，自動(dòng)化選擇最適合的節(jié)點(diǎn)對碎片進(jìn)行存儲(chǔ)。本文貢獻(xiàn)如下：①在節(jié)點(diǎn)綜合評估之前添加數(shù)據(jù)完整性審計(jì)，確保存儲(chǔ)范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)的高信用度，優(yōu)化模型在保證節(jié)點(diǎn)響應(yīng)效率的同時(shí)，降低了數(shù)據(jù)被篡改的幾率;②在綜合評估中添加節(jié)點(diǎn)剩余存儲(chǔ)空間大小標(biāo)準(zhǔn)，以最壞分配算法提升了存儲(chǔ)空間利用率，降低了碎片空間出現(xiàn)幾率;③在綜合評估中添加最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳，降低了碎片分配過分傾斜的可能性，使節(jié)點(diǎn)獲得存儲(chǔ)資格幾率相對均等。

1 區(qū)塊鏈綜述

區(qū)塊鏈最早于2008年在比特幣創(chuàng)始人中本聰（ Sa-toshi Nakamoto）[8]著作《比特幣：一種點(diǎn)對點(diǎn)式的電子現(xiàn)金系統(tǒng)》一文中以加密貨幣底層技術(shù)的身份面世。它實(shí)際上是一個(gè)由多方共同維護(hù)、去中心化的分布式數(shù)據(jù)庫，通過P2P網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、非對稱加密[9]、共識(shí)機(jī)制等解決了交易雙方往來的信任問題。區(qū)塊鏈以鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，區(qū)塊為單位，根據(jù)時(shí)間順序?qū)y帶信息的新區(qū)塊插入到鏈的末尾。每個(gè)區(qū)塊包含哈希值、時(shí)間戳、隨機(jī)數(shù)、Merkle根等。

區(qū)塊鏈系統(tǒng)有6層結(jié)構(gòu)，分別是數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識(shí)層、激勵(lì)層、合約層和應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層封裝相關(guān)數(shù)據(jù)加密技術(shù)（如SHA-1[10]、RSA[11]）以及底層數(shù)據(jù)區(qū)塊;網(wǎng)絡(luò)層包含分布式組網(wǎng)機(jī)制、數(shù)據(jù)傳播機(jī)制等;共識(shí)層主要包含各種共識(shí)算法[12];激勵(lì)層將經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)融合到體系之中，包括發(fā)行和分配機(jī)制;合約層包含各類腳本或智能合約;應(yīng)用層是面對實(shí)際的各種案例和應(yīng)用場景[13]。

區(qū)塊鏈有3種模型，包括公有鏈、私有鏈以及聯(lián)盟鏈。公有鏈?zhǔn)侵笩o用戶授權(quán)機(jī)制、全網(wǎng)公開的區(qū)塊鏈，任意節(jié)點(diǎn)均可查看完整的區(qū)塊數(shù)據(jù);私有鏈?zhǔn)侵讣杏谝患覚C(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn);聯(lián)盟鏈?zhǔn)侵冈试S經(jīng)過授權(quán)的節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)，可根據(jù)權(quán)限查看信息，常用于公司或機(jī)構(gòu)的區(qū)塊鏈。公有鏈稱為非許可鏈，聯(lián)盟鏈和私有鏈統(tǒng)稱為許可鏈[14]。

2 預(yù)備知識(shí)

2.1 分布式哈希表技術(shù)

分布式哈希表技術(shù)（Distributed Hash Table，簡稱DHT）是一種分布式存儲(chǔ)方法。它將鍵（ kev）分散在不同節(jié)點(diǎn)上，并紀(jì)錄相應(yīng)的查找方法。DHT不需要服務(wù)器，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只需與其它部分節(jié)點(diǎn)相連，存儲(chǔ)一部分?jǐn)?shù)據(jù)和路由信息，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的尋址和存儲(chǔ)功能。它被廣泛應(yīng)用于協(xié)調(diào)和維護(hù)元數(shù)據(jù)。分布式哈希表技術(shù)有Kademlia、Coral、S/Kademlia[15]等。

3.2 文件分片

文件分片是指將現(xiàn)有大文件分成一定大小的碎片，分別存放于P2P網(wǎng)絡(luò)的不同節(jié)點(diǎn)中，以達(dá)到更高效更安全的存儲(chǔ)效果[16]。當(dāng)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，系統(tǒng)將利用數(shù)據(jù)冗余，即復(fù)制信息到多個(gè)節(jié)點(diǎn)的方法以提高數(shù)據(jù)訪問效率，增強(qiáng)容錯(cuò)性[17]。

3.3 數(shù)據(jù)完整性審計(jì)

為了保證碎片不被篡改，在節(jié)點(diǎn)對碎片進(jìn)行存儲(chǔ)的過程中，系統(tǒng)會(huì)對節(jié)點(diǎn)上的碎片進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性審計(jì)。數(shù)據(jù)完整性審計(jì)是指對已存儲(chǔ)的信息進(jìn)行核對和驗(yàn)證，包括碎片內(nèi)容、簽名信息等。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)模型分別是基于Jules等[18]提出的數(shù)據(jù)可恢復(fù)性證明（Proofs Of Re-trievability，POR）模型和Atenises等[19]提出的數(shù)據(jù)持有性證明（ Provable Data Possession，PDP）模型。

3 問題描述

本文以Storj v3[20]為基礎(chǔ)，對其系統(tǒng)內(nèi)部由工作身份證明、數(shù)據(jù)完整性審計(jì)系統(tǒng)、篩選以及偏好這4個(gè)子系統(tǒng)所組成的聲譽(yù)評估體系進(jìn)行修補(bǔ)改進(jìn)。

原有系統(tǒng)碎片分配流程如圖1所示。用戶節(jié)點(diǎn)puse，∈G在本地加密所需存儲(chǔ)文件，并將其上傳。上傳成功后，系統(tǒng)根據(jù)文件分片規(guī)則將文件切分為碎片，并使用Kademlia DHT對碎片進(jìn)行分配。系統(tǒng)會(huì)對兩個(gè)節(jié)點(diǎn)pi、pj的160bit唯- ID值進(jìn)行二進(jìn)制異或運(yùn)算（XOR），運(yùn)算結(jié)果作為判斷節(jié)點(diǎn)之間距離d i，j的標(biāo)準(zhǔn)，以此找出距離用戶節(jié)點(diǎn)puse，最近的45個(gè)節(jié)點(diǎn)K={p1，p2，…，p45）并對其進(jìn)行聲譽(yù)評估。

系統(tǒng)原有聲譽(yù)評估體系如下：Bridge要求附近的45個(gè)節(jié)點(diǎn)pn∈K均出示工作證明，并對額外少量未經(jīng)審核的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性審計(jì)。上述兩項(xiàng)評估有其中一項(xiàng)無法通過的節(jié)點(diǎn)則被淘汰，剩余節(jié)點(diǎn)p?！蔏i將接受綜合評估。綜合評估包括節(jié)點(diǎn)響應(yīng)時(shí)間（吞吐量和延遲）、地理位置等。而后，剩余節(jié)點(diǎn)pn∈K1將按照聲譽(yù)評估標(biāo)準(zhǔn)（Reputa-tion）的分?jǐn)?shù)高低進(jìn)行排序，聲譽(yù)最高的節(jié)點(diǎn)將獲得碎片存放資格。

在上述方案中，可能出現(xiàn)如下問題：

（1）碎片多次存儲(chǔ)在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)中，易出現(xiàn)信息泄露。來自同一文件的不同碎片均存儲(chǔ)或大部分存儲(chǔ)在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)，信息極易被節(jié)點(diǎn)擁有者所竊取，安全性能大大降低。此外，它還將導(dǎo)致各用戶節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)速率體驗(yàn)感不一致，落差較大。

（2）存儲(chǔ)范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)空間利用率未達(dá)最優(yōu)化。存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)空間大小均由節(jié)點(diǎn)所有者決定，故并不一致。若使用原有方案進(jìn)行碎片分配，可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)最后剩余的空閑分區(qū)總和較大，造成資源浪費(fèi)。這些不連續(xù)的空余分區(qū)，無法滿足對新碎片的存儲(chǔ)需要，使得存儲(chǔ)空間利用率無法達(dá)到最優(yōu)。

（3）節(jié)點(diǎn)分配和數(shù)據(jù)審計(jì)分開工作，對節(jié)點(diǎn)的信用評價(jià)缺失。原有模型中的審計(jì)僅針對少量節(jié)點(diǎn)而并非全部。若節(jié)點(diǎn)在存儲(chǔ)過程中（下一次審計(jì)之前）破壞或篡改了碎片，系統(tǒng)仍舊可能會(huì)因?yàn)槠錁O高的響應(yīng)速率，大幾率地將碎片分配至該節(jié)點(diǎn)。方案保證了存儲(chǔ)效率和應(yīng)答速度，卻喪失了碎片存儲(chǔ)安全保障。

4 碎片分配優(yōu)化模型

為提升其安全性、公平性及統(tǒng)一性，本文提出區(qū)塊鏈文件存儲(chǔ)系統(tǒng)碎片分配優(yōu)化模型。優(yōu)化模型包括前期工作和3項(xiàng)評估工作，流程如圖2所示。

碎片分配優(yōu)化模型前期工作包括用戶上傳加密文件并分片、尋找用戶節(jié)點(diǎn)附近的45個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)兩項(xiàng)。由于前期工作與原有方案相同，在此不加以闡述。在前期工作完成后，系統(tǒng)將會(huì)對存儲(chǔ)范圍節(jié)點(diǎn)pn∈K進(jìn)行以下3部分的檢測和評估，包括：響應(yīng)狀況檢測、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)審計(jì)以及由節(jié)點(diǎn)剩余存儲(chǔ)空間大小、最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳比較、響應(yīng)時(shí)間長短3方面構(gòu)成的綜合評估。

4.1 響應(yīng)請求

在用戶上傳文件與文件分片等前期工作完成后，系統(tǒng)將對存儲(chǔ)范圍K={p1，p2，…，p45）內(nèi)的45個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送響應(yīng)回復(fù)請求，對節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)狀態(tài)進(jìn)行檢查并紀(jì)錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)時(shí)間長短用以進(jìn)行后續(xù)綜合評估。其中，節(jié)點(diǎn)響應(yīng)時(shí)間，即節(jié)點(diǎn)響應(yīng)1 000個(gè)此類請求所花費(fèi)時(shí)間的平均值。響應(yīng)狀態(tài)正常且響應(yīng)時(shí)間小于9 000ms的節(jié)點(diǎn)則保留，其余節(jié)點(diǎn)淘汰。響應(yīng)檢測后節(jié)點(diǎn)數(shù)目必定小于或等于響應(yīng)檢測前的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，故通過響應(yīng)檢測的節(jié)點(diǎn)集為pn∈K1，K1（ K。

4.2 數(shù)據(jù)完整性審計(jì)

在響應(yīng)檢測后，系統(tǒng)將進(jìn)行針對大范圍節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)，以確保每個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的信用度。系統(tǒng)對通過響應(yīng)請求的節(jié)點(diǎn)pn∈K1進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性審計(jì)。審計(jì)結(jié)果包括正常和異常兩種情況。審計(jì)正常，即隨機(jī)抽取一段密文對其添加后綴，二次加密后得出的新密文之間無錯(cuò)漏。這類正常節(jié)點(diǎn)pn∈K2將進(jìn)入下一部分的節(jié)點(diǎn)質(zhì)量綜合評估。審計(jì)異常包括審計(jì)不響應(yīng)和審計(jì)錯(cuò)誤兩種情況，不響應(yīng)審計(jì)的節(jié)點(diǎn)將被放置在容器（ Containment）中，其后續(xù)只能對當(dāng)前審計(jì)作出響應(yīng)，直到審計(jì)通過或被取消存儲(chǔ)資格;審計(jì)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)則將直接取消本次存儲(chǔ)資格，不參與后續(xù)綜合評估。

4.3 綜合評估

在數(shù)據(jù)審計(jì)后，系統(tǒng)將對剩余節(jié)點(diǎn)pn∈K2進(jìn)行綜合評估。綜合評估包含節(jié)點(diǎn)剩余存儲(chǔ)空間大小、最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳比較、響應(yīng)時(shí)間長短3項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，評估中3項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重依次為1：1：1，評估得分最高者將獲得存儲(chǔ)資格。

（1）節(jié)點(diǎn)剩余存儲(chǔ)空間大小。優(yōu)化模型將使用最壞適應(yīng)分配算法（Worst Fit）。最壞適應(yīng)分配方法總是挑選一個(gè)最大的空閑區(qū)分割給碎片進(jìn)行存儲(chǔ)，這樣可使剩下的空閑分區(qū)不至于太小，產(chǎn)生碎片的幾率最小。評分標(biāo)準(zhǔn)：對參與綜合評價(jià)的節(jié)點(diǎn)pn∈K2進(jìn)行存儲(chǔ)空間從大到小的排序，剩余節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)空間最大的節(jié)點(diǎn)評價(jià)分?jǐn)?shù)為cardK2，中間節(jié)點(diǎn)依次降低，直至剩余存儲(chǔ)空間最小的節(jié)點(diǎn)評價(jià)分?jǐn)?shù)為1。

（2）最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳比較。系統(tǒng)將對每個(gè)節(jié)點(diǎn)添加時(shí)間戳（ Timestamp）紀(jì)錄，保存該節(jié)點(diǎn)最近一次存儲(chǔ)碎片的時(shí)間戳，可使最長時(shí)間沒進(jìn)行碎片存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)擁有優(yōu)先權(quán)，令其不至于因?yàn)轫憫?yīng)速度稍慢而降低搶奪存儲(chǔ)資格的能力，使得碎片分配能夠公平平均，各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行碎片存儲(chǔ)的機(jī)會(huì)保持相對公平均等。評分標(biāo)準(zhǔn)：對參與綜合評價(jià)的節(jié)點(diǎn)pn∈K2進(jìn)行時(shí)間戳從小到大的排序，時(shí)間戳最小，即距離上一次進(jìn)行碎片存儲(chǔ)時(shí)間最長的節(jié)點(diǎn)評價(jià)分?jǐn)?shù)為cardK2，中間節(jié)點(diǎn)依次降低，時(shí)間戳最大，即距離上一次進(jìn)行碎片存儲(chǔ)時(shí)間最短的節(jié)點(diǎn)評價(jià)分?jǐn)?shù)為1。

（3）響應(yīng)時(shí)間長短。系統(tǒng)將對每個(gè)節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行紀(jì)錄，以確保碎片存儲(chǔ)的速度和效率，為用戶提供優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。評分標(biāo)準(zhǔn)：對參與綜合評價(jià)的節(jié)點(diǎn)p?！蔏2進(jìn)行響應(yīng)時(shí)間從短到長的排序，響應(yīng)時(shí)間長于9 000ms的節(jié)點(diǎn)可視為無效，將舍棄。響應(yīng)時(shí)間最小的節(jié)點(diǎn)評價(jià)分?jǐn)?shù)為cardK2，中間節(jié)點(diǎn)依次降低，響應(yīng)時(shí)間最長的節(jié)點(diǎn)評價(jià)分?jǐn)?shù)為1。

5 實(shí)驗(yàn)

本文對碎片分配優(yōu)化模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)算法均采用Java編程語言進(jìn)行程序編寫，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為2.60CHzIntel（ R） Core i5-3230M CPU， 8.OOCB RAM，硬盤890GB，操作系統(tǒng)為Windows 10家庭版。

本文對原有方案進(jìn)行如下實(shí)驗(yàn)：新建節(jié)點(diǎn)類用模擬45個(gè)存儲(chǔ)范圍內(nèi)的非新加入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，并為每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配編號。其中，44個(gè)節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)狀態(tài)（正常/異常）和響應(yīng)時(shí)間（ms）均隨機(jī)生成，其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)情況交由人為調(diào)控，響應(yīng)狀態(tài)控制為正常，響應(yīng)時(shí)間維持在較快程度。本次實(shí)驗(yàn)人工節(jié)點(diǎn)編號為26。實(shí)驗(yàn)根據(jù)上述流程生成45個(gè)節(jié)點(diǎn)并置其于并行狀態(tài)，而后按原有聲譽(yù)評估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行1 000次最優(yōu)節(jié)點(diǎn)選擇。實(shí)驗(yàn)?zāi)J(rèn)在每一次選擇中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)均在小范圍內(nèi)變化，可忽略不計(jì)，故狀態(tài)不再重新生成。實(shí)驗(yàn)得出結(jié)果如表1所示。

同樣地，本文對優(yōu)化方案也進(jìn)行類似實(shí)驗(yàn)。為了作出更好對比，節(jié)點(diǎn)編號及其響應(yīng)時(shí)間不作更改，而最近一次存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳（格林尼治時(shí)間）和存儲(chǔ)空間大小均由隨機(jī)數(shù)種子生成;人工節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間維持在較大程度，時(shí)間戳隨機(jī)生成;人工節(jié)點(diǎn)編號仍為26。實(shí)驗(yàn)生成上述45個(gè)節(jié)點(diǎn)并置其于并行狀態(tài)，而后按優(yōu)化方案進(jìn)行1 000次最優(yōu)節(jié)點(diǎn)選擇。實(shí)驗(yàn)?zāi)J(rèn)在每一次選擇中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)均在小范圍內(nèi)變化，可忽略不計(jì)，故狀態(tài)不再重新生成。實(shí)驗(yàn)得出結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表1可知，人工節(jié)點(diǎn)p26被選擇次數(shù)最多，高達(dá)586次，被抽取的幾率高達(dá)58.6%;節(jié)點(diǎn)p21被選擇次數(shù)是隨機(jī)節(jié)點(diǎn)之首，但僅為29次，低于人工節(jié)點(diǎn)被選擇次數(shù)的20。當(dāng)響應(yīng)時(shí)間由200ms延長至2 700ms時(shí)，被選擇次數(shù)從586次降低到29次。由此可知，假設(shè)存儲(chǔ)范圍pn∈K內(nèi)總有一個(gè)節(jié)點(diǎn)pnrtificial= pbes，維持在最優(yōu)狀態(tài)，則每次分配的碎片都極大可能存儲(chǔ)在partificial上。

由表2可以看出，即使最優(yōu)節(jié)點(diǎn)總是不更換，按照優(yōu)化模型實(shí)施碎片分配也不會(huì)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)傾斜情況，即最優(yōu)節(jié)點(diǎn)被選擇次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出隨機(jī)節(jié)點(diǎn)的情況。相比之下，優(yōu)化模型中各節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)碎片機(jī)會(huì)相對均等公平，落差較小，如圖7所示。各效率梯度節(jié)點(diǎn)的使用率相對平均，降低了用戶體驗(yàn)的不一致性，如圖8所示。存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)所剩余空間較大，產(chǎn)生小碎片幾率降低。方案確保每次分配的節(jié)點(diǎn)都通過數(shù)據(jù)完整性審計(jì)，是完全高信用度的。方案綜合了多方面去評估存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，力求得出該次分配的最適合節(jié)點(diǎn)。

區(qū)塊鏈文件存儲(chǔ)系統(tǒng)碎片分配優(yōu)化模型既保留了對節(jié)點(diǎn)響應(yīng)效率的高要求，同時(shí)還提升了安全性、公平性以及統(tǒng)一性。將針對大范圍節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)加入到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)選取流程中，確保了節(jié)點(diǎn)的高信用度。在綜合評估中添加節(jié)點(diǎn)剩余空間大小標(biāo)準(zhǔn)，使用最壞適應(yīng)分配算法，減少碎片產(chǎn)生幾率，提升存儲(chǔ)空間利用率;添加最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳比較，使得響應(yīng)速度稍慢的節(jié)點(diǎn)也能擁有均等的碎片存儲(chǔ)機(jī)會(huì)，消除了碎片堆積同一節(jié)點(diǎn)現(xiàn)象，提高了數(shù)據(jù)安全性。由圖3、圖4可知，使用優(yōu)化方案以后，節(jié)點(diǎn)之間被選擇次數(shù)維持在相對平均狀態(tài)，避免了兩極分化現(xiàn)象;各效率梯度節(jié)點(diǎn)的使用率相對平均，用戶的使用感得到大體上的統(tǒng)一。

6 結(jié)語

本文基于Storj區(qū)塊鏈文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的聲譽(yù)評價(jià)體系，提出了碎片分配優(yōu)化模型。該模型包括響應(yīng)狀態(tài)測試和時(shí)間控制、數(shù)據(jù)完整性審計(jì)、存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)空間大小和最近存儲(chǔ)碎片時(shí)間戳等節(jié)點(diǎn)選擇標(biāo)準(zhǔn)，綜合多方面對存儲(chǔ)范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評估，為碎片分配最合適的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。本文分別對原方案和優(yōu)化方案進(jìn)行仿真測試并對比，證實(shí)了優(yōu)化方案在保證響應(yīng)效率的同時(shí)，提高了數(shù)據(jù)安全性和可靠性，降低了碎片分配過分傾斜的可能性，最大程度上提升了存儲(chǔ)空間利用率。

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（責(zé)任編輯：孫娟）

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金廣東大數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目重點(diǎn)項(xiàng)目（ U1811263）;國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（61772211）

作者簡介：梁婉瑩（1998-），女，華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院學(xué)生，研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈、人工智能;朱佳（1982-），男，華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研究員、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)分析、人工智能;馬曉東（1995-），女，華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈、人工智能;湯庸（1964-），男，華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)智能、人本計(jì)算與社交軟件、學(xué)者知識(shí)圖譜與教育大數(shù)據(jù)分析;梁熙龍（1995-），男，博士，中國科學(xué)院光學(xué)天文重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室國家天文臺(tái)博士后，研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù);陳善軒（1995-），男，華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈、人工智能、數(shù)據(jù)分析。