CN110750498A - 对象访问方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供一种对象访问方法、装置及存储介质,其中,该方法应用于存储设备,该方法包括:接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,该第二访问请求,包括:第二对象的标识,根据该第二访问请求,在确定第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从该存储设备的缓存中获取第二对象的数据。该技术方案在客户端想要访问第二对象时,可以直接从存储设备的缓存中获取第二对象的数据,提高了存储设备对客户端的响应速度,提高了存储设备的性能。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种对象访问方法、装置及存储介质。
背景技术
对象存储设备(object-based storage devices,OSD)中存储的基本单位是对象,对象是文件的数据(简称:数据)和一组属性信息的组合(属性信息就是元数据,简称:元数据)。对象存储设备负责对象的数据和元数据的组织、管理、持久化等,以及对外提供对象的可移植操作系统接口(portable operating system interface of UNIX,POSIX),供客户端的应用程序访问。一般情况下,对象存储设备具有一定的缓存,以便缓存中存储的常用数据被客户端的访问请求命中时,加快上述访问请求的响应速度。
目前,对于现有的对象存储设备,为了提高客户端访问对象的速度,在客户端第一次访问对象时,通过将该对象的所有数据都读到缓存中,以使客户端在需要读取或者修改该对象时,直接从缓存中获取数据,进而加快响应速度。
然而,上述技术方案仅能提高客户端再次访问当前对象的响应速度,而无法预测并提高客户端访问下一个对象的响应速度,对象存储设备的性能低。
发明内容
本申请提供一种对象访问方法、装置及存储介质,用于解决由于现有存储设备无法预测并提高客户端访问下一个对象的响应速度,致使存储设备性能低的问题。
本申请第一方面提供一种对象访问方法,应用于存储设备,所述方法包括:
接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,所述第二访问请求,包括:第二对象的标识;
根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据。
本申请实施例中,存储设备接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求时,若确定了第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值,则可以从存储设备的缓存中获取第二对象的数据,这是由于第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,第二对象的数据被事先存储在了存储设备的缓存中,因而,在客户端想要访问第二对象时,可以直接从存储设备的缓存中获取第二对象的数据,提高了存储设备对客户端的响应速度,提高了存储设备的性能。
可选的,在本申请第一方面的一种可能实现方式中,在所述根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据之前,所述方法还包括:
根据所述第二访问请求,查询所述缓存,获取所述第二对象与所述第一对象的关联概率,所述第二对象与所述第一对象的关联概率是指所述客户端在请求访问所述第一对象之后的所述预设时间段内,请求访问所述第二对象的概率;
判定所述第二对象与所述第一对象的关联概率是否大于所述预设概率阈值。
在本实施例中,在接收到第二访问请求后,通过查询存储设备的缓存,可以获知第二对象与所述第一对象的关联概率,该关联概率可以用于标识第二对象与第一对象的关联程度,为后续存储设备在接收到客户端发送的请求访问第二对象的第二访问请求时确定是否可以直接从存储设备的缓存获取第二对象的数据奠定基础。
可选的,在本申请第一方面的另一种可能实现方式中,所述接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之前,所述方法还包括:
接收所述客户端发送的第一访问请求,所述第一访问请求,包括:所述第一对象的标识;
根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象;
若存在,则将所述存储设备中的与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
本申请实施例,通过在接收该客户端发送的包括第一对象的标识的第一访问请求时,根据该第一对象的标识,在判定存储设备中存在与第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象时,将存储设备中的与第一对象的关联概率大于关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至缓存中,提高了客户端请求访问各个关联对象时的响应速度,具有对象预测功能,相应的提高存储设备的性能。
可选的,在本申请第一方面的上述可能实现方式中,所述根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象之前,所述方法还包括:
统计所述客户端在访问所述第一对象之后的所述预设时间段内请求访问对象的总次数以及所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数;
根据所述总次数和所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,确定各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率;
将各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,存储至所述缓存中。
本实施例中,存储设备在根据第一对象的标识,判定存储设备中是否存在与该第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象之前,存储设备还统计客户端在访问该第一对象之后的预设时间段内请求访问对象的总次数以及总次数中请求访问各个关联对象的次数,并根据此确定各个关联对象与第一对象的关联概率,并将各个关联对象与第一对象的关联概率,存储至缓存中,加快了后续确定关联对象的数据是否在缓存中的确定速度,提高了存储设备的性能。
可选的,在本申请第一方面的再一种可能实现方式中,所述接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之后,所述方法还包括:
根据所述第二对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象;
若存在,则将所述存储设备中的与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
在本实施例中,存储设备根据第二对象的标识,判定该存储设备中是否存在与第二对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象,若存在,则将该存储设备中的与第二对象的关联概率大于关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至缓存中,以使存储设备在访问该第二对象之后的预设时间段内再接收到该客户端发送的请求访问第二对象的关联对象时,可以提高存储设备对其的响应速度。
可选的,在本申请第一方面的又一种可能实现方式中,所述数据包括:元数据,或者,所述数据包括:文件数据和元数据。
可选的,在本申请第一方面的上述任何一种可能实现方式中,所述存储设备为如下设备/系统中的任意一种:对象存储设备、文件存储设备/系统。
本申请第二方面提供一种对象访问装置,集成于存储设备中,所述装置包括:接收模块和处理模块;
所述接收模块,用于接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,所述第二访问请求,包括:第二对象的标识;
所述处理模块,用于根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据。
可选的,在本申请第二方面的一种可能实现方式中,所述处理模块,还用于在根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据之前,根据所述第二访问请求,查询所述缓存,获取所述第二对象与所述第一对象的关联概率,以及判定所述第二对象与所述第一对象的关联概率是否大于所述预设概率阈值;
其中,所述第二对象与所述第一对象的关联概率是指所述客户端在请求访问所述第一对象之后的所述预设时间段内,请求访问所述第二对象的概率。
可选的,在本申请第二方面的另一种可能实现方式中,所述接收模块,还用于在接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之前,接收所述客户端发送的第一访问请求,所述第一访问请求,包括:所述第一对象的标识;
相应的,所述处理模块,还用于根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象,并在存在时,将所述存储设备中的与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
可选的,在本申请第二方面的上述可能实现方式中,所述处理模块,还用于在根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象之前,统计所述客户端在访问所述第一对象之后的所述预设时间段内请求访问对象的总次数以及所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,根据所述总次数和所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,确定各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,并将各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,存储至所述缓存中。
可选的,在本申请第二方面的再一种可能实现方式中,所述处理模块,还用于在所述接收模块接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之后,根据所述第二对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象,并在存在时,将所述存储设备中的与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
可选的,在本申请第二方面的又一种可能实现方式中,所述数据包括:元数据,或者,所述数据包括:文件数据和元数据。
可选的,在本申请第二方面的上述任何一种可能实现方式中,所述存储设备为如下设备/系统中的任意一种:对象存储设备、文件存储设备/系统。
上述第二方面和第二方面的各可能的设计所提供的对象访问装置,其有益效果可以参见上述第一方面和第一方面的各种可能实现方式所带来的有益效果,此处不再赘述。
本申请第三方面提供一种对象访问装置,包括用于执行以上第一方面的方法的至少一个处理元件(或芯片)。
本申请第四方面提供一种芯片,所述芯片包括:用于执行上述第一方面和第一方面的各种可能实现方式所提供的对象访问装置的模块或单元。
本申请第五方面提供一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面和第一方面的各种可能实现方式中的方法。
本申请第六方面提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面和第一方面的各种可能实现方式的方法。
本申请实施例提供的对象访问方法、装置及存储介质,存储设备首先接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,该第二访问请求包括:第二对象的标识,其次根据上述第二访问请求,在确定第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从存储设备的缓存中获取第二对象的数据。该技术方案中,由于第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值,因而,第二对象的数据被事先存储在了存储设备的缓存中,所以,在客户端想要访问第二对象时,可以直接从存储设备的缓存中获取第二对象的数据,提高了存储设备对客户端的响应速度,提高了存储设备的性能。
附图说明
图1为本申请实施例所涉及的对象访问方法的应用场景示意图;
图2为本申请实施例提供的对象访问方法实施例一的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的对象访问方法实施例二的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的对象访问方法实施例三的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的对象访问装置实施例一的结构示意图;
图6为本申请实施例提供的对象访问装置实施例二的结构示意图。
具体实施方式
图1为本申请实施例所涉及的对象访问方法的应用场景示意图。如图1所示,在本申请实施例中,对象访问方法的应用场景中包括存储设备10和至少一个客户端,每个客户端均可以向存储设备10发送对象访问请求,以访问存储设备10中存储的对象的数据。可选的,如图1所示,存储设备10可以包括处理单元101、通信单102元、缓存103和存储单元104。图1示出实施例以包括n个客户端和1个存储设备进行说明,且该存储设备是以包括一个处理单元、一个通信单元、一个缓存和一个存储单元为例的示意图。
可选的,在图1所示的对象访问方法的应用场景示意图中,以客户端1与存储设备10进行通信进行说明。具体的,客户端1可以向存储设备10发送对象访问请求,存储设备10的通信单元102接收到该对象访问请求后,确定出目标对象的数据的存储位置,并由处理单元101执行相应的处理操作,最后可以将处理结果存储至存储单元104中。可选的,为了加快存储设备10对客户端1发起的对象访问请求的响应速度,可以事先将某些对象的数据存储至缓存103中,以便存储设备10直接从缓存103中获取目标对象的数据,并交由处理单元101进行处理。
可选的,存储设备10的处理单元101用于控制存储设备10根据客户端发送的对象访问请求,对存储单元10上存储的对象的数据进行访问(例如,读操作和预取操作)。可选的,存储设备10的处理单元101还可以控制存储设备10进行其他的处理操作,例如写操作等,对此不进行限定。上述处理单元101可以是处理器或控制器,例如上述处理单元101可以是中央处理器(central processing unit,CPU)、通用处理器、数字信号处理器(digitalsignal processor,DSP)等中任一种,也可以是上述任意至少两种的组合。处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合、DSP和微处理器的组合等。
存储设备10的通信单元102用于实现存储设备10与客户端1之间的通信。该通信单元102可以是通信接口、收发器、收发电路等。可以理解,这里所说的通信接口是统称,可以包括一个或多个接口。
存储设备10的缓存103用于缓存存储设备10预取的数据。
存储设备10中的存储单元104用于存储数据。该存储单元104例如可以是在存储设备10上划分的LU或FS等。即,在存储单元104的物理存储上逻辑划分的LU或FS。其中,这里所说的FS为可以通过网络为客户端提供访问服务的FS,例如共享文件夹。
下面以图1所示的对象访问方法的应用场景为例,对现有技术中如何提高存储设备对客户端请求的响应速度的方案进行简要介绍。可以理解,下述实施例中,存储设备的处理动作均通过存储设备的处理单元实现,存储设备与客户端之间的通信均通过存储设备的通信单元实现,后续不再一一说明。
目前,现有技术的存储设备,为了提高客户端访问对象的速度,在客户端第一次访问对象时,会尽量将该对象的数据都读到缓存中,进而在客户端需要读取或者修改该对象时,直接命中缓存,以加快响应速度。但是,现有技术的该方法仅能提高客户端再次访问已访问过的对象响应速度,而无法预测并提高客户端访问其他对象的响应速度。
针对上述问题,本申请实施例提供了一种对象访问方法、装置及存储介质,以提高客户端访问其他对象的响应速度。下面,通过具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。需要说明的是,下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图2为本申请实施例提供的对象访问方法实施例一的流程示意图。本申请实施例的对象访问方法,可以应用于存储设备,可选的,该存储设备可以为对象存储设备、文件存储设备/系统等多种设备/系统中的任意一种。
在本实施例中,如图2所示,该对象访问方法可以包括如下步骤:
步骤21:接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求。
其中,该第二访问请求,包括:第二对象的标识。
可选的,在本实施例中,若客户端在某一时刻访问了第一对象,而且在该时刻之后的预设时间段内又向存储设备发送了第二访问请求,相应的,存储设备可以接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求。客户端为了让存储设备获取客户端要访问的是哪个对象,因而,该第二访问请求中必须包括第二对象的标识。
可选的,在本申请实施例中,请求访问第一对象的客户端和请求访问第二对象的客户端指的是同一个客户端。该预设时间段可以是一个数值可调整的参数,其可以根据实际需要设定具体的数值,本申请实施例不对预设时间段的具体取值进行限定。
值得说明的是,本申请实施例中的“第一”和“第二”并不表示顺序关系,只是用来表示两者不同。例如,第一对象和第二对象用来表示两个不同的对象,该第二访问请求和下文的第一访问请求用来表示客户端发出的两个不同的访问请求等。
步骤22:根据上述第二访问请求,在确定第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从存储设备的缓存中获取第二对象的数据。
可选的,在本申请的实施例中,存储设备接收到客户端发送的第二访问请求之后,首先根据该第二访问请求,确定出客户端这次要访问的是第二对象,其次,通过在缓存中查询,判断该第二对象与上述第一对象的关联概率是否大于预设概率阈值,当存储设备通过查询缓存获知第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,该存储设备的缓存中应该会存储有该第二对象的数据,从而,存储设备便可以从存储设备的缓存中获取第二对象的数据。
值得说明的是,本申请实施例中的数据,也即,对象的数据可以至少包括元数据。可选的,在本申请的一实施例中,该对象的数据还可以包括文件数据。即,该数据,可以包括元数据,或者,该数据可以包括:文件数据和元数据。该预设概率阈值也是一个数值可调整的参数,其可以根据实际需要设定具体的数值,本申请实施例不对预设概率阈值的具体取值进行限定。
可选的,该文件数据指的是存储设备对某一对象进行处理操作以后产生的数据,该元数据(metadata),又称中介数据、中继数据,用于描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息,用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。也即,文件数据是文件的操作数据,元数据是数据的属性信息。
本申请实施例提供的对象访问方法,存储设备首先接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,该第二访问请求包括:第二对象的标识,其次根据上述第二访问请求,在确定第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从存储设备的缓存中获取第二对象的数据。该技术方案中,由于第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值,因而,第二对象的数据被事先存储在了存储设备的缓存中,所以,在客户端想要访问第二对象时,可以直接从存储设备的缓存中获取第二对象的数据,提高了存储设备对客户端的响应速度,提高了存储设备的性能。
可选的,在上述实施例的基础上,图3为本申请实施例提供的对象访问方法实施例二的流程示意图。如图3所示,本申请实施例提供的对象访问方法,在步骤22(根据上述第二访问请求,在确定第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从存储设备的缓存中获取第二对象的数据)之前,该方法还可以包括如下步骤:
步骤31:根据第二访问请求,查询上述缓存,获取第二对象与第一对象的关联概率。
其中,该第二对象与第一对象的关联概率是指该客户端在请求访问第一对象之后的所述预设时间段内,请求访问该第二对象的概率。
可选的,存储设备中的对象被客户端访问后,存储设备便可以获取该对象的关联对象,以及计算与各关联对象的关联概率,并将其存储到存储设备的缓存中。因而,当存储设备接收到客户端发送的第二访问请求之后,根据第二访问请求中第二对象的标识,通过查询存储设备的缓存,可以获取到第二对象与第一对象的关联概率,也即,该客户端在请求访问第一对象之后的预设时间段内又请求访问第二对象的概率。
可选的,在本申请的实施例中,下面首先介绍关联概率的概念,并给出了关联概率的计算公式。
具体的,关联概率p(OA→OB)表示对象B(Object B/OB)是对象A(Object A/OA)的关联对象的概率。关联概率的取值区间可以为[0,100]%,其中,0%表示对象完全无关联,100%表示对象充分关联。关联概率越大,对象之间的关联性越高。
下面推导关联概率的计算公式:
假设,事件X:第一客户端(C1)访问OA,事件Y:C1访问OB,关联事件E(OA→OB)。若事件X发生之后的预设时间段内,事件Y也发生,则称事件Y是OA的一次关联事件,且本次关联事件的关联关系为OA关联OB(OA→OB)。在事件X发生之后的预设时间段内,统计存储设备中事件X的关联事件数量,则可以用来计算关联概率。
值得注意的是,如果第一客户端(C1)访问OA后(事件X),在预设时间段内,第二客户端(C2)访问了OB,则这并不是关联事件,因为第一客户端和第二客户端是不同的客户端,此处,假设各个客户端的行为是独立的。
特殊关联事件:F(OA→OA),若事件X发生之后的预设时间段内没有任何事件发生,则意味着在本次事件里OA只关联自己。
因而,关联概率计算公式可以用公式(1)表示:
其中,P(OA→OB)表示OA关联OB的概率,E(OA→OB)表示OA关联OB事件在预设时间段内发生的次数,表示在预设时间段内OA关联事件发生的总数量,n为大于等于1的整数。
所以,根据上述关联概率的计算公式,只要准确的统计出关联事件,通过上述公式(1)便可以计算出关联概率,随着关联事件不断发生,所统计的关联事件越多,所计算的关联概率就越准确。下面简要介绍关联事件的统计步骤:
步骤A:假设在T1时刻第X客户端向存储设备发起了访问对象B(OB)的访问请求;
步骤B:存储设备对第X客户端的访问请求进行处理,并返回第X客户端访问OB的结果;
步骤C:OB增加记录事件:在T1时刻,第X客户端访问OB;
步骤D:存储设备判断T1时刻之前的预设时间段内,第X客户端是否访问了其它对象,比如OA(可能有多个对象),则关联事件E(OA→OB)的计数+1;
步骤E:判断T1时刻之后的预设时间段内,若第X客户端未访问其他对象,则关联事件E(OB→OB)的计数+1,意思是本次事件第X客户端访问OB只关联自身(OB);
步骤F:存储设备中的对象被长期访问后,统计的关联事件越来越多,根据关联事件的统计值,按照上述公式(1)便可以计算出关联概率。
步骤32:判定第二对象与第一对象的关联概率是否大于预设概率阈值。
可选的,在本实施例中,存储设备可以设置一预设概率阈值,可以将两对象之间的关联概率大于该预设概率阈值的两对象其定义为强关联对象,可以将两对象之间的关联概率小于该预设概率阈值的两对象其定义为弱关联对象,因而,在获取到第二对象与第一对象的关联概率之后,判断其与预设概率阈值的大小关系,进而根据判断结果确定是否可以直接到存储设备的缓存中获取第二对象的数据。
本申请实施例提供的对象访问方法,存储设备根据第二访问请求确定出第二对象与第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从存储设备的缓存中获取第二对象的数据之前,可以根据第二访问请求,查询缓存,获取第二对象与第一对象的关联概率,进而判定该第二对象与第一对象的关联概率是否大于预设概率阈值。该技术方案通过关联概率来确定第二对象与第一对象的关联程度,为客户端请求访问第二对象时是否可以直接从存储设备的缓存获取第二对象的数据的判定奠定基础。
可选的,在上述任一实施例的基础上,图4为本申请实施例提供的对象访问方法实施例三的流程示意图。如图4所示,本申请实施例提供的对象访问方法,在步骤21(接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求)之前,该方法还可以包括如下步骤:
步骤41:接收该客户端发送的第一访问请求,该第一访问请求,包括:第一对象的标识。
可选的,在本申请的实施例中,从上述实施例可知:存储设备接收到了客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,因而,该客户端向存储设备发送第二访问请求之前,也向存储设备发送了第一访问请求,且该第一访问请求中携带有第一对象的标识,即存储设备接收到了客户端发送的携带第一对象的标识的第一访问请求。
步骤42:根据第一对象的标识,判定该存储设备中是否存在与第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象;若是,执行步骤43后结束,若否,直接结束。
可选的,当存储设备接收到客户端发送的第一访问请求之后,可以根据第一访问请求中第一对象的标识,查询存储设备的缓存,判定该存储设备中是否存在与第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象,进而根据判断结果执行相应的操作。具体的,当该存储设备中存在与第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象时,执行下述步骤43的操作,否则,在该客户端访问第一对象之后退出。
值得说明的是,该关联概率是存储设备通过该客户端访问存储设备中的各对象的访问事件的发生概率统计出来的,其被存储在存储设备的缓存中。
步骤43:将存储设备中的与该第一对象的关联概率大于关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至缓存中。
可选的,在本申请的实施例中,通过上述判定在确定出存储设备中存在与该第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象时,为了提高客户端访问所述各关联对象的响应速度,在客户端访问第一对象之后,便可以将存储设备中的与该第一对象的关联概率大于关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至缓存中,进而在存储设备在访问第一对象之后的预设时间段内再接收到客户端发送的请求访问上述各个关联对象中的某个对象时,存储设备可以直接从缓存中获取该客户端请求访问对象的数据。
值得说明的是,在缓存中数据量过大时,存储设备可以按照一定的规则(例如,数据存储时间、数据使用频率等)删除过程数据,以便缓存中可以存储更多关联对象的数据,提高存储设备的响应速度,进而提升性能。
可选的,本实施例是在上述图3所示实施例的基础上,参与统计的对象越多,计算出的关联概率越来越准确。由本实施例的步骤41至步骤43可知,本申请实施例在关联概率的基础上,还可以将关联概率大于预设概率阈值的关联对象的数据在客户端访问关联对象之前事先将其从存储设备中取出并存储至存储设备的缓存中,以优化客户端访问对象的流程,并加速响应客户端请求的速度。
下面简要介绍存储设备预取关联对象的数据,并存储至缓存中的步骤:
步骤a:客户端请求访问存储设备中的对象A;
步骤b:存储设备正常响应客户端的请求,并返回;
步骤c:存储设备判断对象A是否有关联概率超过预设概率阀值的关联对象;
步骤d:若有,则从存储设备中获取关联对象的数据(包括元数据和文件数据),并存储至缓存中。
这样,如果客户端在访问对象A之后的预设时间段内继续访问关联对象,则可以快速响应客户端请求的速度。
步骤e:若没有,则不需要获取任何对象的数据,直接退出。
本申请实施例,通过在接收该客户端发送的包括第一对象的标识的第一访问请求时,根据该第一对象的标识,在判定存储设备中存在与第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象时,将存储设备中的与第一对象的关联概率大于关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至缓存中,提高了客户端请求访问各个关联对象时的响应速度,具有对象预测功能,相应的提高存储设备的性能。
可选的,与上述步骤41至步骤43类似,在本申请的另一实施例中,在存储设备接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之后,该对象访问方法还可以包括如下步骤:
存储设备根据第二对象的标识,判定该存储设备中是否存在与第二对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象,若存在,则将该存储设备中的与第二对象的关联概率大于关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至缓存中,以使存储设备在访问该第二对象之后的预设时间段内再接收到该客户端发送的请求访问第二对象的关联对象时,可以提高存储设备对其的响应速度。
可选的,如图4所示,在本申请的实施例中,在步骤42(根据第一对象的标识,判定该存储设备中是否存在与第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象)之前,该方法还可以包括如下步骤:
步骤411:统计该客户端在访问第一对象之后的预设时间段内请求访问对象的总次数以及该总次数中请求访问各个关联对象的次数。
可选的,本实施例中,在客户端访问第一对象之后,首先可以统计该客户端在访问第一对象之后的预设时间段内该客户端还访问了几次对象,确定出其请求访问对象的总次数,其次,该客户端还可以统计出请求访问各个关联对象的次数。
步骤412:根据上述总次数和总次数中请求访问各个关联对象的次数,确定各个关联对象与该第一对象的关联概率。
可选的,在本申请实施例中,当存储设备确定出该客户端在访问第一对象之后的预设时间段内请求访问对象的总次数以及该总次数中请求访问各个关联对象的次数之后,便可以根据上述计算关联概率的公式(1),分别以总次数中请求访问各个关联对象的次数为分子,以请求访问对象的总次数为分母,求出各个关联对象与该第一对象的关联概率。
步骤413:将各个关联对象与第一对象的关联概率,存储至上述缓存中。
可选的,在本申请实施例中,在确定出各个关联对象与该第一对象的关联概率之后,可以将该关联概率存储至存储设备的缓存中,进而在存储设备接收到访问请求时,通过查询缓存可以获取对象间的关联概率,为后续确定关联对象的数据是否存在缓存中奠定基础。
可选的,在本申请的一种可能实现方式中,当确定出各个关联对象与该第一对象的关联概率之后,还可以将其周期性保存到存储设备的磁盘中,即持久化到磁盘(包括SSD、SCM等其它所有可以持久化的介质)上,以防止存储设备掉电后缓存中存储的各关联概率等数据丢失。当该存储设备再次复位后,存储设备再将关联概率读到缓存中,以便后续使用时可以直接从缓存中获取。
本实施例中,在根据第一对象的标识,判定存储设备中是否存在与该第一对象的关联概率大于关联概率阈值的关联对象之前,存储设备还统计客户端在访问该第一对象之后的预设时间段内请求访问对象的总次数以及总次数中请求访问各个关联对象的次数,并根据此确定各个关联对象与第一对象的关联概率,并将各个关联对象与第一对象的关联概率,存储至缓存中,加快了后续确定关联对象的数据是否在缓存中的确定速度,提高了存储设备的性能。
值得说明的是,本申请实施例利用现实世界中对象之间的关联性来提升存储设备的性能。这是由于在现实世界中,不同对象之间是存在一定的关联,而不是孤立存在的。例如,软件启动时需要读取配置文件,此配置文件就是软件启动时可执行文件(二进制文件)的关联对象,即该配置文件即是该可执行文件的关联文件(关联对象)。
本申请实施例通过设定预设概率阈值,显著提高了存储设备识别关联对象的精度,本实施例中的存储设备改变了预先存储对象数据的方法步骤,将存储设备的获取范围从存储设备的所有对象扩展到关联对象,所以,在客户端请求访问某个对象时,便将与该对象的关联概率大于预设概率阈值的关联对象的数据存储至缓存中,显著提升客户端感知的存储设备性能,该方法尤其适用于关联度很高的场景。
进一步的,本申请的对象访问方法在海量对象的场景下,使得存储设备的性能得到显著提升。
值得说明的是,本申请实施例中的存储设备可以是对象存储设备,也可以是文件存储设备/系统。可选的,当本申请实施例的对象访问方法应用到文件存储设备/系统中时,该对象具体可以是文件,即该方法也可以用来识别关联文件,并预取关联文件,进而可以显著提升文件存储设备/系统的性能。
图5为本申请实施例提供的对象访问装置实施例一的结构示意图。该对象访问装置可以集成于存储设备中,该对象访问装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现上述存储设备的部分或者全部功能,也可以为集成在存储设备中的芯片。如图6所示,该对象访问装置,可以包括:接收模块51和处理模块52。
其中,该接收模块51,用于接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,所述第二访问请求,包括:第二对象的标识;
该处理模块52,用于根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据。
可选的,在本申请实施例的一种可能实现方式中,所述处理模块52,还用于在根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据之前,根据所述第二访问请求,查询所述缓存,获取所述第二对象与所述第一对象的关联概率,以及判定所述第二对象与所述第一对象的关联概率是否大于所述预设概率阈值;
其中,所述第二对象与所述第一对象的关联概率是指所述客户端在请求访问所述第一对象之后的所述预设时间段内,请求访问所述第二对象的概率。
可选的,在本申请实施例的另一种可能实现方式中,所述接收模块51,还用于在接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之前,接收所述客户端发送的第一访问请求,所述第一访问请求,包括:所述第一对象的标识;
相应的,所述处理模块52,还用于根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象,并在存在时,将所述存储设备中的与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
可选的,在本申请实施例的上述可能实现方式中,所述处理模块52,还用于在根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象之前,统计所述客户端在访问所述第一对象之后的所述预设时间段内请求访问对象的总次数以及所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,根据所述总次数和所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,确定各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,并将各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,存储至所述缓存中。
可选的,在本申请实施例的再一种可能实现方式中,所述处理模块52,还用于在所述接收模块51接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之后,根据所述第二对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象,并在存在时,将所述存储设备中的与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
可选的,在本申请实施例的任意一种可能实现方式中,所述数据包括:元数据,或者,所述数据包括:文件数据和元数据。
可选的,所述存储设备为如下设备/系统中的任意一种:对象存储设备、文件存储设备/系统。
本申请实施例提供的对象访问装置,其实现原理和技术效果与前述图2至图4所示的方法实施例类似,在此不再赘述。
需要说明的是,应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分,实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上,也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现;也可以全部以硬件的形式实现;还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现,部分模块通过硬件的形式实现。例如,确定模块可以为单独设立的处理元件,也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现,此外,也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中,由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上确定模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起,也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如,以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路,例如:一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit,ASIC),或,一个或多个微处理器(digital singnal processor,DSP),或,一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)等。再如,当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时,该处理元件可以是通用处理器,例如中央处理器(centralprocessing unit,CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如,这些模块可以集成在一起,以片上系统(system-on-a-chip,SOC)的形式实现。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。
图6为本申请实施例提供的对象访问装置实施例二的结构示意图。如图6所示,该对象访问装置,可以包括:处理器61和存储器62及存储在所述存储器62上并可在所述处理器61上运行的计算机程序,所述处理器61执行所述程序时实现如上述图2至图4所示实施例的方法。
可选的,本申请实施例提供还一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如上述图2至图4所示实施例的方法。
可选的,本申请实施例提供还一种运行指令的芯片,所述芯片用于执行上述图2至图4所示实施例的方法。
本文中的术语“多个”是指两个或两个以上。本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系;在公式中,字符“/”,表示前后关联对象是一种“相除”的关系。
可以理解的是,在本申请的实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分,并不用来限制本申请的实施例的范围。
可以理解的是,在本申请的实施例中,上述各过程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,而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。
Claims (15)
1.一种对象访问方法,其特征在于,应用于存储设备,所述方法包括:
接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,所述第二访问请求,包括:第二对象的标识;
根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据之前,所述方法还包括:
根据所述第二访问请求,查询所述缓存,获取所述第二对象与所述第一对象的关联概率,所述第二对象与所述第一对象的关联概率是指所述客户端在请求访问所述第一对象之后的所述预设时间段内,请求访问所述第二对象的概率;
判定所述第二对象与所述第一对象的关联概率是否大于所述预设概率阈值。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之前,所述方法还包括:
接收所述客户端发送的第一访问请求,所述第一访问请求,包括:所述第一对象的标识;
根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象;
若存在,则将所述存储设备中的与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象之前,所述方法还包括:
统计所述客户端在访问所述第一对象之后的所述预设时间段内请求访问对象的总次数以及所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数;
根据所述总次数和所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,确定各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率;
将各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,存储至所述缓存中。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之后,所述方法还包括:
根据所述第二对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象;
若存在,则将所述存储设备中的与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据包括:元数据,或者,所述数据包括:文件数据和元数据。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述存储设备为如下设备/系统中的任意一种:对象存储设备、文件存储设备/系统。
8.一种对象访问装置,其特征在于,集成于存储设备中,所述装置包括:接收模块和处理模块;
所述接收模块,用于接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求,所述第二访问请求,包括:第二对象的标识;
所述处理模块,用于根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述处理模块,还用于在根据所述第二访问请求,在确定所述第二对象与所述第一对象的关联概率大于预设概率阈值时,从所述存储设备的缓存中获取所述第二对象的数据之前,根据所述第二访问请求,查询所述缓存,获取所述第二对象与所述第一对象的关联概率,以及判定所述第二对象与所述第一对象的关联概率是否大于所述预设概率阈值;
其中,所述第二对象与所述第一对象的关联概率是指所述客户端在请求访问所述第一对象之后的所述预设时间段内,请求访问所述第二对象的概率。
10.根据权利要求8或9所述的装置,其特征在于,
所述接收模块,还用于在接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之前,接收所述客户端发送的第一访问请求,所述第一访问请求,包括:所述第一对象的标识;
相应的,所述处理模块,还用于根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象,并在存在时,将所述存储设备中的与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,
所述处理模块,还用于在根据所述第一对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第一对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象之前,统计所述客户端在访问所述第一对象之后的所述预设时间段内请求访问对象的总次数以及所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,根据所述总次数和所述总次数中请求访问各个所述关联对象的次数,确定各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,并将各个所述关联对象与所述第一对象的关联概率,存储至所述缓存中。
12.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述处理模块,还用于在所述接收模块接收客户端在访问第一对象之后的预设时间段内发送的第二访问请求之后,根据所述第二对象的标识,判定所述存储设备中是否存在与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的关联对象,并在存在时,将所述存储设备中的与所述第二对象的关联概率大于所述关联概率阈值的各个关联对象的数据分别存储至所述缓存中。
13.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述数据包括:元数据,或者,所述数据包括:文件数据和元数据。
14.根据权利要求8-13任一项所述的装置,其特征在于,所述存储设备为如下设备/系统中的任意一种:对象存储设备、文件存储设备/系统。
15.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如上述权利要求1-7任一项所述的方法。
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