CN112947860B - 一种分布式数据副本的分级存储与调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，包括以下步骤：建立SSD‑HDD的分层式存储结构，数据的存储采用三副本的存储策略；将数据划分为冷数据、潜冷数据、热数据以及潜热数据；采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点；按照副本冷热属性的不同，分阶段迁移数据的副本；当数据的冷热属性变化时，将数据按照相应属性的策略进行迁移。本发明避免了因短时间大量数据的迁移而导致系统不稳定，减少数据迁移对整个存储系统的性能影响；同时为不同属性的数据提供了合适的存储和迁移方式，从而使数据对外服务达到较高的性能，并节约了成本。

Description

一种分布式数据副本的分级存储与调度方法
技术领域
本发明涉及数据分级存储技术领域，尤其涉及一种分布式数据副本的分级存储与调度方法。
背景技术
随着网络技术的发展，数据呈现迅猛的增长态势，根据IDC的调查报告显示，在目前的数据中80%的数据都是非结构化的数据，相较于结构化数据，非结构化数据的增长速度远远高于结构化数据的增长速度。对于激增的非结构化数据，上层应用提出了更高的存储和访问性能要求：高性能、低成本以及高可扩展。进一步地，分析文件访问的局部性和不同存储设备的特性后，构建一种多层级的数据分级存储系统成为一种可行的解决方案。
分级存储系统中迁移策略是数据分级的关键，数据迁移策略将直接决定存储系统中数据的存储和访问性能。例如，发明申请号为201711024532.9，专利名称为分布式计算机存储系统中数据副本异构存储与访问方法中公开了将不同数据副本按照用户访问特点按不同属性排序存储，从而使分布式计算机存储系统中数据的多个数据副本能够快速响应用户在数据不同属性上的访问请求，提高系统可用性和访问性能。
然而，其中将所有副本的迁移同时进行，没有对数据副本的分级存储做特殊的规划，缺乏灵活性，从而导致文件迁移请求堆积或文件迁移影响上层应用对文件的访问。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，以分布式文件存储系统为背景，对含有多个副本的数据的分级存储策略的研究优化，提供一种分布式数据副本的分级存储与调度方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，包括以下步骤：
数据副本的存储：
建立SSD-HDD的分层式存储结构，数据副本的存储策略采用三副本的形式；
以数据的基本元数据信息及其在业务周期内的访问情况为依据，采用自动评估的方式将海量数据划分为冷数据、潜冷数据、热数据以及潜热数据，并根据数据分类分别存储在不同服务器上；
构建一棵线段树，采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点存储数据；
数据副本的调度：
按照冷热属性的不同，分阶段迁移数据副本；
每间隔一定的时间，将节点的基本信息及运行状态封装成心跳包并返回给元数据服务器；
元数据服务器收到存储服务器节点发送的心跳包后，解析并记录每个节点的基本信息及运行状态；
元数据服务器将每个存储服务器节点的基本信息及运行状态数值化，用一个unsigned long类型记录存储服务器节点评估值，每次获取心跳包后，将其中信息进行组装；
当数据属性变化时，按照每种属性的数据的存储规则，随机选择指定个数副本将其加入迁移队列中，同时从线段树中选择目的服务器区间的最大值为迁移的目的服务器节点。
进一步的，所述热数据的副本全部存储在高性能存储服务器上；所述潜热数据的副本中有两个存储在高速存储服务器上，另一个存储在大容量存储服务器上；所述潜冷数据的副本中，一个存储在高速存储服务器上，其余两个存储在大容量存储服务器上；所述冷数据的副本全部存储在大容量存储服务器上。
进一步的，所述心跳包中的信息包括CPU负载、内存占用率、磁盘使用率、IO队列、网络流量、存储节点类型。
进一步的，所述元数据服务器对同一个节点最多记录最近三次的心跳包信息，若连续三个时间段都未收到心跳包信息，则视为存储节点已掉线。
进一步的，所述节点评估值包括服务器类型、CPU负载、磁盘占用率、网络流量、IO队列、服务器容量、内存占用率。
进一步的，所述节点评估值的数据采用位图进行记录，每8个bit记录一个数值，每次获取心跳包后，将其中信息进行组装。
进一步的，所述线段树用于记录大容量和高速存储服务器节点评估值，对于树节点上服务器评估值的更新，只有当服务器CPU负载、磁盘占用率或网络流量的更新幅度超过设定的阈值时，才进行更新；而对于树节点的更新，设置lazy_tag以延迟节点的更新，节点只在需要访问该节点时才进行更新。
本发明的有益效果：本发明采用分层式存储结构，采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点，以保证数据存储的负载均衡，同时为不同属性的数据及其副本提供了不同的迁移策略，使用高性能设备存储频繁访问的热数据以保证性能，使用价格低廉的大容量存储设备存储不常访问的冷数据以节约成本；当数据的冷热属性变化时，将数据按照相应属性的策略进行迁移，从而避免短时间大量数据的迁移而导致系统不稳定，减少数据迁移对整个存储系统的性能影响；同时为不同属性的数据提供了合适的存储和迁移方式，从而使数据对外服务达到较高的性能。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
图2是本发明中服务器信息存储组织结构图。
图3是本发明中使用线段树存储服务器信息的结构图。
图4是本发明中不同属性的数据副本分布示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
本实施例中，如图1所示，一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，包括以下步骤：
数据副本的存储：
建立SSD-HDD的分层式存储结构，数据副本的存储采用三副本的存储策略；
以数据的基本元数据信息及其在业务周期内的访问情况为依据，采用自动评估的方式将海量数据划分为冷数据、潜冷数据、热数据以及潜热数据，并根据数据分类分别存储在不同服务器上；
构建一棵线段树，用于记录大容量和高速存储服务器节点评估值；对于树节点上服务器评估值的更新，只有当服务器CPU负载、磁盘占用率、网络流量的更新幅度超过设定的阈值时，才进行更新；而对于树节点的更新，设置lazy_tag以延迟节点的更新，节点只在需要访问该节点时才进行更新；
采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点存储数据，以保证数据存储的负载均衡；
数据副本的调度：
按照冷热属性的不同，分阶段迁移数据副本；每间隔一定的时间，将节点的基本信息及运行状态封装成心跳包并返回给元数据服务器；所述心跳包信息主要包括CPU负载、内存占用率、磁盘使用率、IO队列、网络流量、存储节点类型等；
元数据服务器收到存储服务器节点发送的心跳包后，解析并记录每个节点的基本信息及运行状态；每个节点记录至多最近三次的心跳信息，若连续三个时间段都未收到心跳信息，视为存储节点已掉线；
元数据服务器将每个存储服务器节点的基本信息及运行状态数值化，用一个unsigned long类型记录存储服务器节点评估值，其记录的内容依次包含CPU负载、磁盘占用率、网络流量、IO队列、服务器容量、内存占用率，其中数据使用位图进行记录，每8个bit记录一个数值，每次获取心跳包后，将其中信息组装；
当数据属性变化时，按照每种属性的数据的存储规则，随机选择指定个数副本将其加入迁移队列中，同时从线段树中选择目的服务器区间的最大值为迁移的目的服务器节点；从而避免短时间大量数据的迁移而导致系统不稳定，减少数据迁移对整个存储系统的性能影响。
其中，所述热数据的副本全部存储在高性能存储服务器上；所述潜热数据的副本中有两个存储在高速存储服务器上，另一个存储在大容量存储服务器上；所述潜冷数据的副本中，一个存储在高速存储服务器上，其余两个存储在大容量存储服务器上；所述冷数据的副本全部存储在大容量存储服务器上。
实施例1，如图2所示，存储服务器节点的基本信息及运行状态的评估值是一个unsigned long型数据，8字节，由于CPU使用率、CPU负载、磁盘使用率、IO队列、服务器容量、内存使用率等值的计数一般不大于100，因此可使用8bit存储这些值即可，网络流量数值较大，使用16bit存储。评估值的组织结构如图所示，各影响因素对于迁移时是否选择存储服务器节点的决定性作用依次降低。也就是说，例如，如果CPU使用率过高，则意味着CPU正在处理的进程有较多的IO操作，如果再往该服务器迁移数据则会导致CPU使用率持续性过高，极大地影响迁移效率，评估值中前8bit表示CPU的空闲率，即（100% - CPU使用率）；如果CPU负载过高，则意味着有过多的进程等待CPU处理，选择这样的服务器节点进行迁移也会影响迁移效率，评估值中第二个8bit表示CPU的负载空闲率，即（CPU个数*CPU核数 - CPU负载）；以此类推。
如图3所示，线段树中存储的是存储服务器节点的基本信息及运行状态的评估值，主要分为两大区间，一个高性能存储服务器区间，一个大容量存储服务器区间，区间内的值为服务器节点的评估值。每一次存储服务器心跳包更新的时候，服务器节点的评估值都可能会改变，但在不涉及数据迁移的时候，线段树的更新是没有必要的，因此使用lazy_tag思想，将线段树的数据更新延迟，从而提高效率。每次更新只更新到更新区间完全覆盖线段树结点区间为止，这样就会导致被更新结点的子孙结点的区间得不到需要更新的信息，所以在被更新结点上打上一个lazy_tag标记，等到下次访问这个结点的子结点时再将这个标记传递给子结点。也就是说递归更新的过程，更新到结点区间为需要更新的区间的真子集不再往下更新，下次若是遇到需要用这下面的结点的信息，再去更新这些结点，所以这样的话使得区间更新的操作和区间查询类似，复杂度为O(logN)。
如图4所示，按照数据副本的存储规则：热数据的副本全部存储在高性能存储服务器上；潜热数据的副本中，两个存储在高速存储服务器上，一个存储在大容量存储服务器上；潜冷数据的副本中，一个存储在高速存储服务器上，其余存储在大容量存储服务器上；冷数据的副本全部存储在大容量存储服务器上。当迁移条件出发时，首先判断数据属性的变化梯度，例如，当热数据变为潜热数据时，利用随机算法选择该数据其中一个副本，加入到数据迁移队列中，同时，在大容量存储服务器区间中，利用记录存储服务器节点基本信息及运行状态的线段树中，选择该区间中的最大值，作为该数据副本的迁移目的服务器。当冷数据变为潜热数据时，利用随机算法选择该数据其中两个副本，加入到数据迁移队列中，同时，在高性能存储服务器区间中，利用记录存储服务器节点基本信息及运行状态的线段树上，选择该区间中的两个最大值，分别作为该数据副本的迁移目的服务器。值得注意的是，当数据被访问时，若该数据有副本存储在高性能存储服务器上，其响应服务器为高性能存储服务器上的数据副本。
本发明通过分层式存储结构，副本的分布策略采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点，以保证数据存储的负载均衡，同时为不同属性的数据及其副本提供了不同的迁移策略，当数据的冷热属性变化时，将数据按照相应属性的策略进行迁移，从而避免短时间大量数据的迁移而导致系统不稳定，减少数据迁移对整个存储系统的性能影响，同时为不同属性的数据提供了合适的存储和迁移方式，从而使数据对外服务达到较高的性能。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据副本的存储：
建立SSD-HDD的分层式存储结构，数据副本的存储策略采用三副本的形式；所述数据副本的存储策略具体为：热数据的副本全部存储在高性能存储服务器上；潜热数据的副本中有两个存储在高速存储服务器上，另一个存储在大容量存储服务器上；潜冷数据的副本中，一个存储在高速存储服务器上，其余两个存储在大容量存储服务器上；冷数据的副本全部存储在大容量存储服务器上；
以数据的基本元数据信息及其在业务周期内的访问情况为依据，采用自动评估的方式将海量数据划分为冷数据、潜冷数据、热数据以及潜热数据，并根据数据分类分别存储在不同服务器上；
构建一棵线段树，采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点存储数据；
数据副本的调度：
每间隔一定的时间，将节点的基本信息及运行状态封装成心跳包并返回给元数据服务器；
元数据服务器收到存储服务器节点发送的心跳包后，解析并记录每个节点的基本信息及运行状态；
元数据服务器将每个存储服务器节点的基本信息及运行状态数值化，用一个unsigned long类型记录存储服务器节点评估值，每次获取心跳包后，将其中信息进行组装；所述元数据服务器对同一个节点最多记录最近三次的心跳包信息，若连续三个时间段都未收到心跳包信息，则视为存储节点已掉线；
当数据属性变化时，按照每种属性的数据的存储规则，随机选择指定个数副本将其加入迁移队列中，同时从线段树中选择目的服务器区间的最大值为迁移的目的服务器节点；所述线段树用于记录大容量和高速存储服务器节点评估值，对于树节点上服务器评估值的更新，只有当服务器CPU负载、磁盘占用率或网络流量的更新幅度超过设定的阈值时，才进行更新；而对于树节点的更新，设置lazy_tag以延迟节点的更新，节点只在需要访问该节点时才进行更新。
2.根据权利要求1所述的一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，其特征在于，所述心跳包中的信息包括CPU负载、内存占用率、磁盘使用率、IO队列、网络流量、存储节点类型。
3.根据权利要求1所述的一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，其特征在于，所述节点评估值包括服务器类型、CPU负载、磁盘占用率、网络流量、IO队列、服务器容量、内存占用率。
4.根据权利要求1所述的一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，其特征在于，所述节点评估值的数据采用位图进行记录，每8个bit记录一个数值。
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