CN111930317B - 基于ceph数据分布方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于CEPH数据分布方法、装置、服务器及存储介质，其中，所述方法包括：获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系；根据所述修正权重值对权重值进行调整；根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。实现了针对特定存储池的均衡分布。不会影响OSD上其它存储池的分布，提供了更高的灵活性。并且在保证数据均衡分布的同时，提高了硬件资源的使用率。

Description

基于CEPH数据分布方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及分布式数据库技术领域，尤其涉及一种基于CEPH数据分布方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。ceph摒弃了传统的集中式存储元数据寻址的方案，采用CRUSH算法，数据分布均衡，并行度高。并考虑了容灾域的隔离，能够实现各类负载的副本放置规则，例如跨机房、机架感知等。能够支持上千个存储节点的规模，支持TB到PB级的数据。

传统的分布式存储系统ceph将数据切割为固定大小的对象，并引入PG（PlacementGroup）这一概念，PG是对象和OSD(Object Storage Device )之间的逻辑层，对象会根据其objectid映射到不同的PG，因此PG的分布方式也决定了数据的分布方式。

CRUSH在执行规则时，依据集群的CRUSH map，利用bucket节点所设定的伪随机算法选出一个该bucket下的item。如果此item编号并未与上一轮的选择冲突，且对应的是crush map的叶子节点，即对象存储设备，则按如图1所示的方法，将bucket算法的输入值x与该item编号一起输入rjenkins1哈希算法得到输出值,将该输出值与0xffff进行按位与运算，得到的结果与OSD map中该item对应OSD的权重值作比较，如果该运算结果比权重值值大，则放弃此次选择，将r的值增加并进行下一次重新选择。按照这一方法，权重值较大的OSD更易被选中。

在实现本发明的过程中，发明人发现如下技术问题：上述OSD选择操作只是应于OSD的，与存储池无关。当有多个存储池的PG映射到了相同的OSD上时，对该OSD对应的权重的调整也将影响到多个存储池，因此该种平衡方法只能对多存储池角度进行平衡分布，而不能针对特定的存储池进行平衡分布。在所述特定存储池进行扩容或者迁移时，需要更多地运算来保证平衡。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于CEPH数据分布方法、装置、服务器备及存储介质，以解决现有技术中无法针对特定存储池对OSD进行均衡分布item的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于CEPH数据分布方法，包括：

获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系；

根据所述修正权重值对权重值进行调整；

根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于CEPH数据分布装置，包括：

获取模块，用于获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系；

调整模块，用于根据所述修正权重值对权重值进行调整；

分布模块，用于根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例提供的基于CEPH数据分布方法方法。

第四方面，本发明实施例还提供了包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的基于CEPH数据分布方法。

本发明实施例提供的基于CEPH数据分布方法、装置、服务器及存储介质，通过获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。利用修正权重值与原有的权重值一起带入CRUSH算法计算，利用修正权重值表征特定存储池对应的单位权重与PG数量对应关系，实现了针对特定存储池的均衡分布。不会影响OSD上其它存储池的分布，提供了更高的灵活性。并且在保证数据均衡分布的同时，提高了硬件资源的使用率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明实施例一提供的基于CEPH数据分布方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的基于CEPH数据分布方法的流程示意图；

图3是本发明实施例三提供的基于CEPH数据分布方法的流程示意图；

图4是本发明实施例四提供的基于CEPH数据分布装置的结构示意图；

图5是本发明实施例五提供的服务器的结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的基于CEPH数据分布方法的流程图，本实施例可适用于对直播内容进行评价筛选的情况，该方法可以由基于CEPH数据分布装置来执行，并可集成于ceph服务器中，具体包括如下步骤：

S110，获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。

在ceph分布式数据库中，为了方便管理数据分布，系统首先会创建存储池，然后存储池都会划分成多个PG，每个PG按副本或者纠删规则包含若干块硬盘。

PG全称Placement Groups，中文译为放置组，是用于放置object的一个载体，pg的创建是在创建ceph存储池的时候指定的，同时跟指定的副本数也有关系，比如是3副本的则会有3个相同的pg存在于3个不同的osd上，pg其实在osd的存在形式就是一个目录，在架构层次上，PG位于RADOS层的中间。引入PG这一层其实是为了更好的分配数据和定位数据。

OSD的英文全称是Object Storage Device，它的主要功能是存储数据、复制数据、平衡数据、恢复数据等，与其它OSD间进行心跳检查等，并将一些变化情况上报给CephMonitor。一般情况下一块硬盘对应一个OSD，由OSD来对硬盘存储进行管理，当然一个分区也可以成为一个OSD。

通过上述内容可知，在ceph分布式数据库中，osd相当于PG的实体存储单元，根据CRUSH算法实现对item对应的OSD的选中。

由于CRUSH算法中的权重值是对应于所有的存储池。不能针对特定的存储池进行PG分布，容易导致某一特定的存储池对应少数的OSD，在进行迁移或者扩展时，需要通过大量的数据移动才能完成。

因此，在本实施例中，可以预先读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值。所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。

其中，所述OSD的单位权重对应的PG值可以采用如下方式计算：

；

其中，所述p为所述存储池在对应osd上的PG分布数，i为该OSD在CRUSHmap中对应的item权重值，u为所述对应的OSD编号。

相应的，所述存储池单位权重对应的PG值，采用如下方式计算：

其中，u为OSD编号，n为指定存储池的最大OSD编号，p为所述存储池在对应osd上的PG分布数，i为该OSD在CRUSHmap中对应的item权重值。

可选的，所述修正权重值可以以存储池的方式整体记录，记录该存储池对应的所有OSD的修正权重值，示例性的，可以从修正权重值的存储位置读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值。

S120，根据所述修正权重值对权重值进行调整。

在CRUSH算法中，每个OSD设有一个权重值，但该权重值针对所有的存储池。因此，在需要对特定的存储池进行均衡化数据分布时，需要将所述权重值进行调整。由于修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。因此，可以利用所述修正权重值对权重值进行调整，以满足特定存储池的数据分布的均衡化要求。示例性的，可以将所述修正权重值和权重值相乘，将乘积作为调整后的权重值

可选的，所述根据所述修正权重值对权重值进行调整，可以包括：

将所述修正权重值和权重值对应映射为0至1.0之间的浮点数，并相乘得到乘积，再将所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数。通过上述运算，可以使得调整后的权重值能够符合CRUSH算法。

S130，根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。

在本实施例中，可以在CRUSH算法在执行规则的step choose firstn或stepchoose indep阶段中，将所述调整后的修正权重值进行进行运算，以得到相应的PG分布决策。

示例性的，可以采用如下方式进行存储池的数据分布：

将bucket算法的输入值x与item的编号作为rjenkins1哈希算法的输入值，按下述公式进行计算得到结果r：

r = ( ( CRUSH_HASH_RJENKINS1(x,item) & 0xffff) - a )；其中，所述a为所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数，在r小于0时，所述调整后的权重值对应的OSD被选中。

本实施例获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。利用修正权重值与原有的权重值一起带入CRUSH算法计算，利用修正权重值表征特定存储池对应的单位权重与PG数量对应关系，实现了针对特定存储池的均衡分布。不会影响OSD上其它存储池的分布，提供了更高的灵活性。并且在保证数据均衡分布的同时，提高了硬件资源的使用率。

在本实施例的一个可选实施方式中，在获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值之前，所述方法还可增加如下步骤：针对所述待分布数据存储池对应的每个osd设置初始修正权重值。所述初始修正权重值可以初始化为同一数值与所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系的乘积作为初始修正权重值。示例性的，可以将所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系优化为：存储池单位权重对应的PG值除以OSD的单位权重对应的PG值的数值。通过上述方式可以在CEPH数据库进行PG分布时，可以对针对所述PG对应的存储池进行平衡分布。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的基于CEPH数据分布方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，在根据调整后的权重值进行存储池的数据分布后，所述方法还可增加如下步骤：对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，以实现平衡所述待分布数据存储池的PG分布。

相应的，本实施例所提供的基于CEPH数据分布方法，具体包括：

S210，获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。

S220，根据所述修正权重值对权重值进行调整。

S230，根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。

S240，对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，以实现平衡所述待分布数据存储池的PG分布。

在完成一次数据分布之后，相应的，部分OSD单位权重对应的PG值发生了变化，同样，该存储池对应的PG总数也发生了变化。因此，需要对部分OSD的修正权重值进行调整，以符合分步后OSD单位权重对应的PG数量，以实现再次进行PG分布时，可以根据前次PG分布情况实现指定存储池的均衡分布。

示例性的，可以选取OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD进行修正权重值调整。由于OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD，相对于其它OSD,其分布的PG数量较多，不适合继续增加PG，否则会影响PG分布的均衡性。因此，需要将其修正权重值下调，以避免在下次PG分布时被选中。

可选的，所述述对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，可以采用如下方式调整：

其中，w为修正权重值。通过上述方式可以根据其实际单位权重对应的PG值和总体单位权重对应的PG值确定调整比例，利用该调整比例对修正权重值进行调整。得到较为准确的修正权重值。

本实施例通过在根据调整后的权重值进行存储池的数据分布后，增加如下步骤：对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，以实现平衡所述待分布数据存储池的PG分布。利用数据分布后OSD的单位权重对应的PG值选取需要下调修正权重值的OSD，并利用实际单位权重对应的PG值和总体单位权重对应的PG值作为调整比例，可以准确的对完成分布的OSD的PG值进行调整，避免在下次PG分布时再次被选中。增强了指定存储池对OSD的PG分布的均衡性。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的基于CEPH数据分布方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，将所述根据所述修正权重值对权重值进行调整，具体优化为：读取所述修正权重值的使用属性；在所述使用属性为真时，根据所述修正权重值对权重值进行调整。

相应的，本实施例所提供的基于CEPH数据分布方法，具体包括：

S310，获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。

S320，读取所述修正权重值的使用属性。

上述实施例提供的方法适用于对某一指定存储池中PG的均匀分布。然而，在不同的PG分布应用场景中，使用者可能会根据其目的考虑多个存储池的PG均匀分配，而上述实施例提供的方法不能达到相应的目的。因此，在本实施例中，增加修正权重值的属性这一特征，以使得使用者可以根据其目的灵活进行选择。

示例性的，在本实施例中所述修正权重值的使用属性可以为两种，一种为真，一种为假，在属性为真时，表明其可以采用上述实施例提供的分布方法，实现对某一特定存储池的PG进行平均分配。在属性为假时，可以采用原有的分布方式，实现对所有存储池的PG进行平均分配。

可选的，所述修正权重值可以与每个OSD的修正权重值一起存储，并在进行数据分布时，一并读取。

S330，在所述使用属性为真时，根据所述修正权重值对权重值进行调整。

在读取到使用属性为真时，表明当前应用场景为针对某一特定存储池的PG进行平均分配，因此，可以采用上述实施例提供的方式根据所述修正权重值对权重值进行调整。

S340，根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。

本实施例通过将所述根据所述修正权重值对权重值进行调整，具体优化为：读取所述修正权重值的使用属性；在所述使用属性为真时，根据所述修正权重值对权重值进行调整。可以根据应用场景的不同需求，灵活对PG分布方式进行调整，可以在无需对方法进行较大调整的前提下，满足不同应用场景的数据分布需求。

在本实施例的一个优选实施方式中，所述基于CEPH数据分布方法还可增加如下步骤：在所述使用属性为假时，利用原有权重值采用CRUSH算法进行存储池的数据分布。利用属性标记，可以灵活在CRUSH分布方法和本实施例提供的分布方法之间灵活切换，满足不同应用场景的数据分布需求。

实施例四

图4是本发明实施例五提供的基于CEPH数据分布装置的结构示意图，如图4所示，所述装置包括：

获取模块410，用于获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系；

调整模块420，用于根据所述修正权重值对权重值进行调整；

分布模块430，用于根据调整后的权重值进行存储池的数据分布。

本实施例提供的基于CEPH数据分布装置，通过获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系。利用修正权重值与原有的权重值一起带入CRUSH算法计算，利用修正权重值表征特定存储池对应的单位权重与PG数量对应关系，实现了针对特定存储池的均衡分布。不会影响OSD上其它存储池的分布，提供了更高的灵活性。并且在保证数据均衡分布的同时，提高了硬件资源的使用率。

在上述各实施例的基础上，所述装置还包括：

分布后调整模块，用于对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，以实现平衡所述待分布数据存储池的PG分布。

在上述各实施例的基础上，所述装置还包括：

初始模块，用于针对所述待分布数据存储池对应的每个osd设置初始修正权重值。

在上述各实施例的基础上，所述OSD的单位权重对应的PG值，采用如下方式计算：

；

其中，所述p为所述存储池在对应osd上的PG分布数，i为该OSD在CRUSHmap中对应的item权重值，u为所述对应的OSD编号。

在上述各实施例的基础上，所述存储池单位权重对应的PG值，采用如下方式计算：

其中，u为OSD编号，n为指定存储池的最大OSD编号，p为所述存储池在对应osd上的PG分布数，i为该OSD在CRUSHmap中对应的item权重值。

在上述各实施例的基础上，所述分布后调整模块，包括：

调整单元，用于采用如下方式进行调整：

在上述各实施例的基础上，所述调整模块，包括：

调整单元，用于将所述修正权重值和权重值对应映射为0至1.0之间的浮点数，并相乘得到乘积，再将所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数。

在上述实施例的基础上，所述分布模块，包括：

分布单元，所述分布单元，利用如下方式实现数据分布：

将bucket算法的输入值x与item的编号作为rjenkins1哈希算法的输入值，按下述公式进行计算得到结果r：

；

其中，所述a为所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数，在r小于0时，所述调整后的权重值对应的OSD被选中。

在上述各实施例的基础上，所述调整模块，包括：

读取单元，读取所述修正权重值的使用属性；

调整单元，用于在所述使用属性为真时，根据所述修正权重值对权重值进行调整；

在所述使用属性为假时，利用原有权重值采用CRUSH算法进行存储池的数据分布。

本发明实施例所提供的基于CEPH数据分布装置可执行本发明任意实施例所提供的基于CEPH数据分布方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种服务器的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性服务器12的框图。图5显示的服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，服务器12以通用计算设备的形式表现。服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件（包括系统存储器28和处理单元16）的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构（ISA）总线，微通道体系结构（MAC）总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会（VESA）局域总线以及外围组件互连（PCI）总线。

服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器（RAM）30和/或高速缓存存储器32。服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质（图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”）。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘（例如“软盘”）读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘（例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质）读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组（例如至少一个）程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组（至少一个）程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

服务器12也可以与一个或多个外部设备14（例如键盘、指向设备、显示器24等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器12交互的设备通信，和/或与使得该服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如网卡，调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口22进行。并且，服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的基于CEPH数据分布方法。

实施例六

本发明实施例六还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的基于CEPH数据分布方法。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种基于CEPH数据分布方法，其特征在于，包括：

获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系；

根据所述修正权重值对权重值进行调整；

根据调整后的权重值进行存储池的数据分布；

所述根据所述修正权重值对权重值进行调整，包括：

将所述修正权重值和权重值对应映射为0至1.0之间的浮点数，并相乘得到乘积，再将所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数；

所述根据调整后的权重值进行存储池的数据分布，包括：

将bucket算法的输入值x与item的编号作为rjenkins1哈希算法的输入值，按下述公式进行计算得到结果r：

；

其中，所述a为所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数，在r小于0时，所述调整后的权重值对应的OSD被选中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据调整后的权重值进行存储池的数据分布后，所述方法还包括：

对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，以实现平衡所述待分布数据存储池的PG分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值之前，所述方法还包括：

针对所述待分布数据存储池对应的每个osd设置初始修正权重值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述OSD的单位权重对应的PG值，采用如下方式计算：

；

其中，所述p为所述存储池在对应osd上的PG分布数，i为该OSD在CRUSHmap中对应的item权重值,u为对应的OSD编号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述存储池单位权重对应的PG值，采用如下方式计算：

其中，u为OSD编号，n为指定存储池的最大OSD编号，p为所述存储池在对应osd上的PG分布数，i为该OSD在CRUSHmap中对应的item权重值，

为OSD的单位权重对应的PG值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对数据分布后OSD的单位权重对应的PG值最大的OSD的修正权重值进行调整，包括：采用如下方式进行调整：

，其中，W为修正权重值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正权重值对权重值进行调整，包括：

读取所述修正权重值的使用属性；

在所述使用属性为真时，根据所述修正权重值对权重值进行调整；

相应的，在所述使用属性为假时，利用原有权重值采用CRUSH算法进行存储池的数据分布。

8.一种基于CEPH数据分布装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取读取待分布数据存储池对应的每个OSD的修正权重值，所述修正权重值用于表征所述OSD的单位权重对应的PG值与所述存储池单位权重对应的PG值的关系；

调整模块，用于根据所述修正权重值对权重值进行调整；

分布模块，用于根据调整后的权重值进行存储池的数据分布；

所述调整模块，包括：

调整单元，用于将所述修正权重值和权重值对应映射为0至1.0之间的浮点数，并相乘得到乘积，再将所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数；

所述分布模块，包括：

分布单元，所述分布单元，利用如下方式实现数据分布：

将bucket算法的输入值x与item的编号作为rjenkins1哈希算法的输入值，按下述公式进行计算得到结果r：

；

其中，所述a为所述乘积映射成0至0x10000之间的32位整数，在r小于0时，所述调整后的权重值对应的OSD被选中。

9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的基于CEPH数据分布方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一所述的基于CEPH数据分布方法。

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