CN109739433A - 数据处理的方法及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于数据存储技术领域，提供了一种数据处理的方法及终端设备，该方法包括：确定热点数据，采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。本发明实施例提供的方案可以解决现有技术中当服务器节点发生变化时，会导致哈希圆环上的各个服务器节点上保存的热点数据分布不均衡，使得一系列的服务器发生宕机，导致数据存储数据库的崩塌的问题。
Description
技术领域
本发明属于数据存储技术领域，尤其涉及一种数据处理的方法及终端设备。
背景技术
大数据时代，众多应用领域的数据量爆炸式增长，迫切需要研究和寻找有效的大数据存储管理方法，提供实时或者准实时的大数据查询分析能力，分布式存储模式中采用一致性哈希算法将大量数据存储在以哈希圆环为模型的服务器节点上。当哈希圆环上的服务器节点由于处理数据量太大导致宕机时，其存储的数据则迁移到下一个服务器节点上，而下一个服务器节点上存储的数据量成倍增长，会导致哈希圆环上的各个服务器节点上保存的热点数据分布不均衡，导致下一个服务器节点也会很快发生宕机，从而形成恶性循环，导致数据存储数据库的崩塌。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据处理的方法及终端设备，以解决现有技术中服务器节点发生变化时，会导致哈希圆环上的各个服务器节点上保存的热点数据分布不均衡，使得一系列的服务器发生宕机，导致数据存储数据库的崩塌的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种数据存储的方法，包括：
确定热点数据；
采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。
在一实施例中，所述确定热点数据包括：
当保存在HBase上的索引表中的数据的搜索频率大于第一阈值时，确定所述数据为热点数据。
在一实施例中，所述采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2，包括：
采用第一哈希算法，将所述热点数据均匀地映射到所述分布式内存中的哈希圆环上；
采用所述第一哈希算法或者第二哈希算法，将服务器节点映射到N个均匀分布在所述哈希圆环上的伪随机分布点上；
将所述热点数据存储在所述哈希圆环上顺时针方向搜索到的第一个服务器节点上。
在一实施例中，当第一服务器节点出现故障时，映射到所述第一服务器节点上的热点数据重新映射到沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点上。
在一实施例中，当增加第二服务器节点时，所述第二服务器节点存储以所述第二服务器节点对应的伪随机分布点开始的逆时针方向上搜索到的第一个伪随机分布点之间的所有热点数据。
本发明实施例的第二方面提供了一种数据查询的方法，包括：
根据接收到的数据查询的请求，采用第一哈希算法确定所述数据对应的映射点；
根据所述映射点，确定以所述映射点开始沿顺时针方法搜索到的第一个伪随机分布点的地址为所述数据对应的存储地址；
获取所述存储地址内的内容，返回所述数据对应的内容。
本发明实施例的第三方面提供了一种数据存储的装置，包括：
第一确定模块，用于确定热点数据；
存储模块，用于采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。
本发明实施例的第四方面提供了一种数据查询的装置，包括：
第二确定模块，用于根据接收到的数据查询的请求，采用第一哈希算法确定所述数据对应的映射点；
第三确定模块，用于根据所述映射点，确定以所述映射点开始沿顺时针方法搜索到的第一个伪随机分布点的地址为所述数据对应的存储地址；
获取模块，用于获取所述存储地址内的内容，返回所述数据对应的内容。
本发明实施例的第五方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述数据存储的方法或者数据查询的方法所述的步骤。
本发明实施例的第六方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述数据存储的方法或者数据查询的方法所述的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例通过采用预设哈希算法将热点数据存储在分布式内存中，当存储节点发生变化时，只需要迁移一小部分的数据即可，而且通过将存储节点映射到圆环的伪随机分布点上，能够有效地保证各存储节点之间的负载均衡。通过首先确定的数据所在的映射点，再以映射点为基准沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点，即可在搜索到的伪随机分布点上获得需要的数据，可以快速定位所查找的数据，提高查询效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种数据存储的方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的哈希圆环的示意图；
图3是本发明实施例提供的一种数据查询的方法的实现流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种数据存储的装置的示例图；
图5是本发明实施例提供的另一种数据存储的装置的示例图；
图6是本发明实施例提供的一种数据查询的装置的示意图；
图7是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
本发明实施例提供一种数据存储的方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101，确定热点数据。
可选的，HBase上的保存的索引表中的数据，有大部分数据的访问频率较高，当保存在HBase上的索引表中的数据的搜索频率大于第一阈值时，确定所述数据为热点数据，热点数据保存在分布式缓存中，当查询数据时，首先搜索热点数据中是否包含待搜索的数据，可提高搜索速度。
步骤102，采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。
为了在分布式内存环境下提供有效的索引存储管理，本实施例采用预设哈希算法来完成热点数据在分布式内存中的存储管理。
可选的，本步骤包括以下子步骤：
步骤1021，采用第一哈希算法，将所述热点数据均匀地映射到所述分布式内存中的哈希圆环上。
第一哈希算法为哈希算法中的一种，可以为应用广泛的MD5或者SHA-1算法，也可以为其它的哈希算法，本实施例不限定哈希算法的种类。
步骤1022，采用所述第一哈希算法或者第二哈希算法，将服务器节点映射到N个均匀分布在所述哈希圆环上的伪随机分布点上。
第二哈希算法为哈希算法中的一种，可以为应用广泛的MD5或者SHA-1算法，也可以为其它的哈希算法，本实施例不限定哈希算法的种类。第一哈希算法和第二哈希算法为不同的哈希算法。
如图2所示的哈希圆环上的节点，其中，a、b、c、d、e、f节点均匀的分布在哈希圆环上，这6个节点可以标识6个服务器节点，可以理解的，哈希圆环上也可以分布其它数量的节点，例如4个节点，在此仅是示例性的说明，并不代表圆环上仅能设置6个节点。
如图2所示，哈希圆环上的每个节点映射为2个伪随机分布点，例如，a节点映射为(a-1)和(a-2)两个伪随机分布点上。可以理解的，哈希圆环上的每个节点也可以映射为其它数量的伪随机分布点，在此仅是示例性说明，并不做限定。但是每个节点映射的伪随机分布点是根据第一哈希算法或者第二哈希算法均匀地映射到哈希圆环上，这样可以有效地保证各服务器节点上存储的热点数据减少，增大服务器节点的使用寿命，并且保证各服务器节点之间的负载均衡。
步骤1023，将所述热点数据存储在所述哈希圆环上顺时针方向搜索到的第一个服务器节点上。
可选的，当服务器节点发生变化时，即服务器节点失效或者加入新的服务器节点时，需要将发生变化的服务器节点上存储的热点数据进行迁移，以保证此服务器节点上的热点数据的有效使用。
可选的，当第一服务器节点出现故障时，映射到所述第一服务器节点上的热点数据重新映射到沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点上。如图2所示，当b服务器节点出现故障时，将(b-1)伪随机分布点上的热点数据迁移到(e-2)伪随机分布点上，将(b-2)伪随机分布点上的热点数据迁移到(f-1)伪随机分布点上。
现有技术中，当第一服务器节点出现故障时，第一服务器节点上的所有数据都迁移到顺时针搜索到的下一个服务器节点上，这样下一个服务器节点上的热点数据成倍增长，并且哈希圆环上的热点数据分布不均衡，导致热点数据增加的服务器节点很快宕机，出现恶性循环。本实施例提供的方法，每个伪随机分布点上的数据需要迁移到的伪随机分布点不是同一个服务器节点对应的伪随机分布点，很大程度的缓解了热点数据分布不均衡的问题。
当增加第二服务器节点时，所述第二服务器节点存储以所述第二服务器节点对应的伪随机分布点开始的逆时针方向上搜索到的第一个伪随机分布点之间的所有热点数据。例如，当在a、b之间新增加h服务器节点时，h服务器节点对应的伪随机分布点上分别为(h-1)和(h-2)，(h-1)位于(d-1)和(b-2)之间，(h-2)位于(e-1)和(a-2)之间，这样(h-1)上存储映射到(h-1)与(d-2)之间的所有热点数据，(h-2)上存储映射到(h-2)与(a-2)之间的所有热点数据。
当服务器节点发生变化时，只有可发生变化的服务器节点的相邻节点上的热点数据需要迁移，从而可以减少服务器节点的失效或者加入而带来的计算和数据传输开销。
本发明实施例提供一种数据存储的方法，通过采用预设哈希算法将热点数据存储在分布式内存中，当存储节点发生变化时，只需要迁移一小部分的数据即可，而且通过将存储节点映射到圆环的伪随机分布点上，能够有效地保证各存储节点之间的负载均衡。
本发明实施例提供一种数据查询的方法，如图3所示，该方法包括以下步骤：
步骤301，根据接收到的数据查询的请求，采用第一哈希算法确定所述数据对应的映射点。
第一哈希算法为哈希算法中的一种，可以为应用广泛的MD5或者SHA-1算法，也可以为其它的哈希算法，本实施例不限定哈希算法的种类。
步骤302，根据所述映射点，确定以所述映射点开始沿顺时针方法搜索到的第一个伪随机分布点的地址为所述数据对应的存储地址。
可选的，第二哈希算法为哈希算法中的一种，可以为应用广泛的MD5或者SHA-1算法，也可以为其它的哈希算法，本实施例不限定哈希算法的种类。第一哈希算法和第二哈希算法为不同的哈希算法。
步骤303，获取所述存储地址内的内容，返回所述数据对应的内容。
本发明实施例提供的数据查询的方法，首先确定的数据所在的映射点，再以映射点为基准沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点，即可在搜索到的伪随机分布点上获得需要的数据，可以快速定位所查找的数据，提高查询效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
本发明实施例提供一种数据存储的装置，如图4所示，该装置包括：第一确定模块401，存储模块402。
所述第一确定模块401，用于确定热点数据。
可选的，所述第一确定模块401用于，当保存在HBase上的索引表中的数据的搜索频率大于第一阈值时，确定所述数据为热点数据。
所述存储模块402，用于采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。
如图5所示，所述存储模块402包括：处理单元4021和存储单元4022。
所述处理单元4021，用于采用第一哈希算法，将所述热点数据均匀地映射到所述分布式内存中的哈希圆环上；
所述处理单元4021还用于采用所述第一哈希算法或者第二哈希算法，将服务器节点映射到N个均匀分布在所述哈希圆环上的伪随机分布点上，所述N大于等于2；
所述存储单元4022用于，将所述热点数据存储在所述哈希圆环上顺时针方向搜索到的第一个服务器节点上。
可选的，当第一服务器节点出现故障时，映射到所述第一服务器节点上的热点数据重新映射到沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点上。
可选的，当增加第二服务器节点时，所述第二服务器节点存储以所述第二服务器节点对应的伪随机分布点开始的逆时针方向上搜索到的第一个伪随机分布点之间的所有热点数据。
本发明实施例提供一种数据存储的装置，通过采用预设哈希算法将热点数据存储在分布式内存中，当存储节点发生变化时，只需要迁移一小部分的数据即可，而且通过将存储节点映射到圆环的伪随机分布点上，能够有效地保证各存储节点之间的负载均衡。
本发明实施例提供一种数据查询的装置，如图6所示，所述装置包括：第二确定模块601，第三确定模块602，获取模块603。
所述第二确定模块601，用于根据接收到的数据查询的请求，采用第一哈希算法确定所述数据对应的映射点。
可选的，本实施例中的数据可以为热点数据。
所述第三确定模块602，用于根据所述映射点，确定以所述映射点开始沿顺时针方法搜索到的第一个伪随机分布点的地址为所述数据对应的存储地址。
所述获取模块603，用于获取所述存储地址内的内容，返回所述数据对应的内容。
本发明实施例提供的数据查询的装置，首先第二确定模块确定的数据所在的映射点，再第三确定模块确定以映射点为基准沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点，即可在搜索到的伪随机分布点上获得需要的数据，可以快速定位所查找的数据，提高查询效率。
图7是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器701、存储器702以及存储在所述存储器702中并可在所述处理器701上运行的计算机程序703，例如数据存储程序以及数据查询程序。所述处理器701执行所述计算机程序703时实现上述数据存储方法以及数据查询方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至102，或者图3所示的步骤301至步骤303，所述处理器701执行所述计算机程序703时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图4所示模块401至402的功能，或者图6所示的模块601至603的功能。
示例性的，所述计算机程序703可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器702中，并由所述处理器701执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序703在所述数据存储的装置或者数据查询的装置或者终端设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序703可以被分割成第一确定模块401，存储模块402，各模块具体功能如图4所示，在此不再一一赘述，或者所述计算机程序703可以被分割成第二确定模块601，第三确定模块602，获取模块603，各模块具体功能如图6所示，在此不再一一赘述。
所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器701、存储器702。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器701可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器702可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器702也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器702还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器702用于存储所述计算机程序以及所述终端设备7所需的其他程序和数据。所述存储器702还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种数据存储的方法，其特征在于，包括：
确定热点数据；
采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。
2.如权利要求1所述的数据存储的方法，其特征在于，所述确定热点数据包括：
当保存在HBase上的索引表中的数据的搜索频率大于第一阈值时，确定所述数据为热点数据。
3.如权利要求2所述的数据存储的方法，其特征在于，所述采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2，包括：
采用第一哈希算法，将所述热点数据均匀地映射到所述分布式内存中的哈希圆环上；
采用所述第一哈希算法或者第二哈希算法，将服务器节点映射到N个均匀分布在所述哈希圆环上的伪随机分布点上；
将所述热点数据存储在所述哈希圆环上顺时针方向搜索到的第一个服务器节点上。
4.如权利要求3所述的数据存储的方法，其特征在于，
当第一服务器节点出现故障时，映射到所述第一服务器节点上的热点数据重新映射到沿顺时针方向搜索到的第一个伪随机分布点上。
5.如权利要求3所述的数据存储的方法，其特征在于，
当增加第二服务器节点时，所述第二服务器节点存储以所述第二服务器节点对应的伪随机分布点开始的逆时针方向上搜索到的第一个伪随机分布点之间的所有热点数据。
6.一种数据查询的方法，其特征在于，包括：
根据接收到的数据查询的请求，采用第一哈希算法确定所述数据对应的映射点；
根据所述映射点，确定以所述映射点开始沿顺时针方法搜索到的第一个伪随机分布点的地址为所述数据对应的存储地址；
获取所述存储地址内的内容，返回所述数据对应的内容。
7.一种数据存储的装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定热点数据；
存储模块，用于采用预设哈希算法将所述热点数据存储在服务器节点对应的N个伪随机分布点中，所述N大于等于2。
8.一种数据查询的装置，其特征在于，包括：
第二确定模块，用于根据接收到的数据查询的请求，采用第一哈希算法确定所述数据对应的映射点；
第三确定模块，用于根据所述映射点，确定以所述映射点开始沿顺时针方法搜索到的第一个伪随机分布点的地址为所述数据对应的存储地址；
获取模块，用于获取所述存储地址内的内容，返回所述数据对应的内容。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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