海量图片的分布式存储设计与实现

海量图片的分布式存储设计与实现
海量图片的分布式存储设计与实现

海量图片的分布式存储设计与实现

一、研究背景:性能与资金,二者可兼得?

1.1 那么问题来了?

随着互联网的发展,许多大中型的网站都保存了大量的图片资源,用户在访问这些图片资源异常丰富的网站(如淘宝、京东等电子商务网站)时,网页中的图片信息占据了页面数据流量的很大部分,那么问题也来了:

(1)由于受客户端浏览器限制,无法从一台服务器上同时下载页面中所有图片信息;

PS:当一个网页被浏览时,Web服务器与浏览器建立连接,每个连接表示一个并发。当页面包含多个图片时,Web服务器与浏览器会产生多个连接,同时发送文字和图片以提高浏览速度。因此,页面中图片越多Web服务器受到的压力也就越大。同时由于受到浏览器本身的并发连接数限制(2个~6个并发),意味着页面上有多于并发连接数限制的图片时,也不能并行地把所有图片同时下载和显示。

(2)由于图片保存在物理服务器上,访问图片需要频繁进行I/O操作:因此当并发用户数越来越多时,I/O操作就会成为整个系统的性能瓶颈;

(3)由于受操作系统的限制,一个目录中能存放的图片文件数量也是有限的:随着图片资源不断增加,如何有效管理和维护图片也是一个难题;

1.2 如何解决问题?

(1)对于少数大型网站系统,由于自身具有雄厚的资金和人力资源,可采用NFS、CDN、Lighttpd、反向代理、负载均衡等技术提高用户访问速度;但是,这些技术需要庞大的资金来支持。

(2)对于多数中小型网站系统,有没有一种方案适用于中等规模商务网站的海量图片数据分布式动态存储及负载均衡的解决方案?该方案可否只需增加很少的硬件成本,即可提升网站的访问速度,并且可以根据需要动态调整图片服务器的数量及图片的存储目录,确保系统具有可扩展性和伸缩性。

二、架构设计:构建图片服务器集群

对于小型网站,由于数据规模小,可以把网站所有页面和图片统一存放在一

个主目录下,这样的网站对系统架构、性能要求都很简单。但大中型网站都保存有海量级的图片文件,所采用的技术更是涉及广泛,从硬件到软件、编程语言、数据库、Web服务器、防火墙等各个领域都有较高要求。因此,有必要设立单独的图片服务器来专门存放图片,把图片数据的流量从Web服务器上分离开,这样的架构可以有效缓解Web服务器的I/O性能瓶颈,提升用户的访问速度。

2.1 系统设计目标

基于以上的考虑,我们希望的设计目标是:

(1)图片能进行分布式存储;

(2)图片服务器能实现负载均衡;

(3)能根据用户访问量及网站图片数据量的增加能动态添加图片服务器节点;

(4)图片服务器节点的动态调整对网站用户而言是透明的,并且不会中断系统的正常运行;

其中,(1)和(2)是针对系统的高可用和伸缩性,而(3)和(4)则是针对系统的高可用和可扩展而言的。

2.2 系统架构设计

系统整体架构如上图所示:包括客户端、Web服务器、数据库服务器、图片服务器集群4个部分。

(1)Web服务器部署网站的Web页面,用于响应客户端用户的请求。当用户浏览网页时,Web服务器响应请求并访问数据库服务器,获得网页中所有图片的URL路径,然后生成页面并返回给客户端;

(2)客户端接收该页面并根据页面中的图片URL路径自动从不同的图片服务器下载并显示相应图片。

(3)数据库服务器用于记录所有图片的编号以及图片的存放位置等信息,同时需要记录所有图片服务器的配置及当前状态信息。

(4)图片服务器集群用于存放网站的所有图片信息,该集群的服务器数量可以根据需要动态增加或删减。

三、系统实现:一种简单且价廉可用的方案

3.1 数据库设计与实现:两张简单的表

Web服务器需要及时掌握所有图片服务器的状态和信息才能动态决定把图片保存到哪一台图片服务器。因此,需要把所有的图片服务器的状态信息全部纪录到数据库服务器中,记录图片服务器信息和状态的表格式如下图所示:可以清楚地看出,图片服务器信息表中记录了图片服务器的ID、名称、URL、最大存储数量、当前已存数量以及服务器的状态(True:可用,False:不可用),每个图片服务器下会有多个图片信息记录,因此它们是一对多的关系。

(1)图片服务器状态信息表建表语句:

(2)图片记录信息表建表语句:

3.2 文件上传与浏览系统实现:一个https://www.360docs.net/doc/6a9937298.html, MVC应用程序

这里我们使用一个https://www.360docs.net/doc/6a9937298.html, MVC应用程序部署在Web服务器上,这个应用程序作为Web网站向客户提供上传和浏览的服务。因此,它最重要的功能就是:

一、接收用户上传的文件,并转交给图片服务器的相关处理程序进行处理和保存;

二、取得所有图片服务器中保存的有效图片路径,返回给客户端浏览器,再由客户端浏览器对图片路径向图片服务器集群进行请求;

3.2.1 设计Controller

(1)图片上传的过程比较复杂,首先Web服务器接收客户端的访问请求并访问数据库,在Web端需要取得所有可用的图片服务器的集合,这里使用到了一个GetAllUseableServers方法,它的实现如下:可以看出,我们需要判断FlgUsable标志为true以及CurPicAmount当前存储量小于MaxPicAmount 最大存储量这两个条件。如果有宕机或不可用的情况,需要管理员将那一行的FlgUsable设置为false。

public List GetAllUseableServers()

{

List serverList = db.ImageServerInfo

.Where(s => s.FlgUsable == true

&& s.CurPicAmount < s.MaxPicAmount)

.ToList();

return serverList;

}

(2)这里用到了一个GetServerIndex的方法,它的实现如下:从图片服务器状态信息表筛选出可用的图片服务器集合记作C,并获取集合的总记录数N。然后用随机函数产生一个随机数R1,用R1与N进行取余运算记作I=R1%N。则C[I]即为要保存图片的图片服务器。这个方法基本保证了我们的图片服务器的负载是一个比较均衡的比例。(当然,我们可以设计一个更加高效的,类似于一致性哈希算法的哈希函数)

#region 01.获取服务器索引号

///

/// 01.获取服务器索引号

///

/// 服务器数量

/// 索引号

public static int GetServerIndex(int serverCount)

{

Random rand = new Random();

int randomNumber = rand.Next();

int serverIndex = randomNumber % serverCount;

return serverIndex;

}

#endregion

(3)最后,Web端程序借助了WebClient将服务器ID、文件扩展名以及图片的字节流转交给了具体的图片服务器处理程序:Web端程序的工作就到此结束,但是这里木有采用异步,因此需要等待图片服务器的工作结束。WebClient client = new WebClient();

client.UploadData(serverFullUrl,

CommonHelper.StearmToBytes(file.InputStream));

PS:由于B/S架构本身技术限制,图片无法通过Web服务器直接上传到不同的图片服务器中。因此,这里需要借助类似于WebClient、HttpWebRequest等类向具体的图片服务器发送Http请求,或者是通过在图片服务器上部署Web Service,以便Web服务器通过调用该服务执行图片的保存操作。

3.2.2 设计View

(1)上传页面:

在form标签中不要忘了:enctype="multipart/form-data"

(2)浏览页面:

这里主要通过对不同的图片服务器发送请求获取图片,从而降低Web服务器的I/O性能瓶颈,加快整个系统的响应时间。

3.3 图片服务器文件接收系统实现:一个https://www.360docs.net/doc/6a9937298.html,一般处理程序

(1)这是一个简单的一般处理程序,它首先接收要保存的图片扩展名以及服务器ID,根据规则生成具体的保存路径,然后通过I/O流将图片保存到该服务器的磁盘上;

(2)最后将更改数据库信息记录,由于要同时对两张表进行修改,这里我们需要对这个方法进行一个简单的封装,使之成为一个事务。现在我们来看看这个Add方法的实现:

public ImageStatusEnum Add(ImageInfo imageEntity)

{

// 首先是图片信息表

db.ImageInfo.Add(imageEntity);

// 其次是图片服务器信息表

ImageServerInfo serverEntity = db.ImageServerInfo.FirstOrDefault(

s => s.ServerId == imageEntity.ImageServerId);

if (serverEntity != null)

{

// 当前服务器存储数量+1

serverEntity.CurPicAmount += 1;

}

// 一起提交到SQL Server数据库中

int result = db.SaveChanges();

if (result > 0)

{

return ImageStatusEnum.Successful;

}

else

{

return ImageStatusEnum.Failure;

}

}

3.4 简单测试图片文件的上传与浏览

(1)测试前的准备工作

①由于我的电脑不支持64位的虚拟机,因此原本打算在VMware中部署三台Windows Server 2008 R2作为Web服务器和图片服务器的打算被撤销(没法任性地做实践,我很不开心啊)。于是,我采用了在一台电脑上部署多个应用,用端口号区分不同的服务程序来模拟效果。

②将Web应用程序和图片服务应用程序分别编译发布,并部署到IIS中,分配不同的端口号:图片上传与浏览程序8000端口,图片服务器的文件处理程

序分别占用8010与8020端口;

(2)测试图片文件上传与存储

由于连续截屏所生成的gif图片太大,因此这里只选择了截取其中一次上传

的过程作为展示。在我连续上传操作了N次之后,现在我们来看看两个文件服务器所在的文件夹中是否有我们上传的图片文件(这里主要是看部署的程序所在的文件目录,其中有一个专门保存图片的文件目录Upload)

①图片服务器A所保存的文件:

②图片服务器B所保存的文件:

总结:从图中可以看出,我们一共上传了13张图片,其中图片服务器A保存了6张,图片服务器B保存了7张,两个服务器的负载并没有出现一头小一头大,而是一个相对比较均衡的数量,这得益于我们的随机函数。

(3)测试图片文件浏览请求

①是否显示了图片列表:

②是否从不同图片服务器获取:

总结:设立单独的图片服务器来专门存放图片后,把图片数据的流量从Web 服务器上分离开,这样可以缓解Web服务器的I/O性能瓶颈,提高响应速度。

(4)在原文的性能测试中,在局域网环境下对采用图片服务器和不采用图片服务器2种情况进行了性能测试:测试数据有300万张图片均匀分布在3台图片服务器上,每台图片服务器建立1 000个子目录。在5台客户端上同时运行压力测试软件,分别模拟200个~1 000个并发用户的请求。其测试结果如下图所示:

从图中可以看出,采用3台普通PC机作为图片服务器后,整个系统的响应时间大大减少,性能得到明显提升,而且并发访问量越大,性能的提升越明显,而对于整个系统而言增加的硬件成本却很有限。

海量数据存储论文

海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。 海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储

信息存储技术概况

信息存储技术由来已久,随着科技的高速发展以及海量数据存储需求的不断推动,存储介质和存储技术也发生着日新月异的变化。 1、存储介质的发展 从存储介质来说,目前主要可以分为磁盘、闪速存储器、固态硬盘和光盘等。 传统的磁盘采用盘片作为存储介质,利用马达和磁头的运转进行数据的读取,这些部件的物理和机械特性具有功耗高、体积大、易损坏、机械运动造成摩擦发热等局限,限制了磁盘存储系统性能的应用场合。 闪速存储器(Flash Memory)最早源于EPROM器件,不需要高电压就可以实现擦除和重复编程,可靠性较高,其读写速度和容量近年来还在大幅提升中。 固态硬盘(Solid State Disk,SSD)又称电子硬盘,是一种以大量半导体存储器(FLASH或DRAM)作为存储介质的硬盘,通过SSD控制芯片实现对存储介质的主机传输协议(如SATA协议),实现数据的传输,具有抗震、宽温、无噪、可靠等优点。 光盘以“光信息”做为存储物的载体,具有容量大、可随机存取等优点,分不可擦写光盘,如CD-ROM,DVD-ROM等;和可擦写光盘,如CD-RW,DVD-RAM等。 在存储介质的研究,闪存以其独特的优势发展迅速,在容量和读写速度方面都在大幅提升,同时在各个领域里都有广泛的应用,美光公司推出的MT29F256G08A FLASH芯片单片的存储容量达到了256Gb。 纳米技术的突破使得纳米存储在不久的将来走向商业化。光存储技术也在飞速进步,常规的磁光和相变存储密度不断提高。 2、存储技术的发展 一直以来,存储系统的高速数据流与通用计算机低速的读写速度之间的矛盾是整个存储系统的瓶颈。 磁盘冗余阵列(Redundant Array of Independent Disk,RAID)技术、固态硬盘技术的使用缓解了这一矛盾。

分布式汽车电气电子系统设计和实现架构

分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构

分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里,汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口,最重要的是,它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性,但不幸的是,关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外,论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学,包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司,“架构设计”对不同的人也有不同的含义,这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面,如布线和连接器,逻辑架构定义无形系统的结构和分配,如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的,这导致相同一个词的意思能够完全不同,设计团队和流程也是独立的,这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。

图1:物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果,整个系统的正确功能是如此的难于实现,以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法,它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案,设计师需要新的方法,它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连,并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择,尽管它主要针对软件层面,即逻辑系统的设计。不过,大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看,AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场,它使得能够创立合适的设计工具。

Hadoop分布式文件系统:架构和设计

Hadoop分布式文件系统:架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误,心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)

引言 云计算(cloud computing),由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果,对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者,以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同,需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理,而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此,HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽,能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者:作者单位:唐立文,宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416,宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展,传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展,WebGIS正成为大众化的信息工具,越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实:数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作,很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据;而且由于行业政策和数据安全的原因,这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中,各自独立、相对封闭,从而形成空间信息孤岛,难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外,从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球,地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此,对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫;表达、传输和显示不同格式空间数据,实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一,GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展,取得了巨大发展,但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及,GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战,主要表现为:GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节,GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难;基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求;表现方式单一,三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求,尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术,Vtrtual Globe通过三维可视化引擎,在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台,用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及,Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值:从空间数据表达和可视化角度,基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者,其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代,对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义;从空间数据组织角度,Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式,为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路;从应用集成和空间数据互操作角度,基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上,借鉴和引入

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储容量的需求也有所不同,而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用,这也造成了浪费。 针对以上的问题,重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对,将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放,从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题,一是存储数据的成本在不断地增加,如何削减开支节约成本以保证高可用性;二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估;三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案,目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题,业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现,常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间,灵活部署存储空间的分配,从而实现现有存储空间高利用率,避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见,可实现存储系统的整合,提高存储空间的利用率,简化系统的管理,保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域,比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品,而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次,相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术,使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言,在发展趋势上,存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

分布式文件存储方案

1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本,作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户,那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是,在许多网络环境中这种限制是不现实的,必须采取并发控制来实现文件的多用户访问,表现为如下几个形式: 只读共享任何客户机只能访问文件,而不能修改它,这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法,可有多个用户打开一个文件,但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写,并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好,许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录),文件被放在客户工作站的高速缓存中,若另一个用户也请求同一文件,则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时,从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个,再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步: 无状态系统在这个系统中,服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此,客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销,但对小型LAN来说,这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中,服务器记录它的那些客户机的所作所为,并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时,持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处,但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说,若

小型公司的海量存储.doc

小型企业的海量存储- 希捷前不久对其面向企业的产品线做出全面更新,在网络存储方面为用户推出了NAS和NAS Pro两个系列产品。其中NAS新产品最多服务于25个用户,而NAS Pro的服务用户最多为50个。两者都包括2盘位和4盘位供用户选择,不同的是Pro 系列还增加了6盘位的NAS,它最多可以配置6个5TB硬盘,总容量达到30TB。两者目前提供25个不同的配置,每一个配置都有不同的组合托架和驱动器。 目前,来到MC评测室的是希捷NASPr0 6盘位的产品,自身配备了6个4TB的希捷NAS专用硬盘,总容量达到24TB。这款产品采用免工具托架,用户可以轻松地取出其托架,安装或者更换硬盘,操作简单。 坚强的内心――软硬件解析 希捷为企业提供可以确保其数据安全和可访问性的存储工具。同时,希捷对操作系统做出了改进,得到更利于用户使用的新一代NAS OS 4操作系统,将应用程序放置在一个虚拟箱中,类似于iOS的做法,设备的更新不会破坏软件的兼容性。同时,该操作系统配备了App Manager和Seagate Sdrive等应用程序,用于远程访问,创建“私有云”,用户可以通过互联网进行存取操作。希捷NAS OS 4系统可以确保存储设备在无专门IT支持的情况下正常运行,保证小型企业有条不紊地运转。用户可以在台式机、笔记本电脑、平板电脑或者智能手机上进行访问,轻松管理存储设备。希捷NAS OS 4系统可以充分确保项目数据的可访问性、安全性以及可使用性。 实用的性能――操作应用

将希捷NAS Pro连接上电源和网线后开机,在同一网络下,用户可以在电脑上输入网址,寻找到相应的产品进行连接,按照提示一步步完成设定,设定自己的账号及登陆密码,保证数据的安全性。进入网页管理界面,我们可以看到设备管理、文件浏览、下载管理、备份管理和APP应用这几大板块。在设备管理中,我们可以直观地看到设备运行的基本状态,还有一些其他对于用户和硬盘方面的基本设定。除了基本的数据存储,对于有需求的用户,还可以设置其自动备份计划、远程访问、私有云、FTP、BT等自动下载设置功能。对于企业级用户,自动备份功能必不可少,对于日常较为重要的文件可设置定时自动备份,以防不小心丢失重要数据。除了本地备份外,这里还提供远程网络备份到其他NAS OS设备上,或者备份到Amazon S3、Box等云端服务器上(需要连接因特网)。如果在备份过程中遇到意外中断,重新开启后系统会断点续传。 写在最后 希捷NAS Pro从软硬件配置上不断改进和完善,在具体操作界面上的设定也非常简单,让用户一看即会。这款针对企业级用户的NAS产品,当―块硬盘出现损坏时,还可以通过整个RAID系统中其他硬盘上的数据将这块硬盘的数据还原出来,全面提高了企业数据的安全性。同时,作为一个备份盘,有效地防止NAS系统的崩溃导致的整体数据丢失,打造一个安全可靠的存储备份方案。24TB的大容量对于一般小型企业的日常工作事务处理完全足够,另外还可以通过更换更大单盘容量的硬盘进行升级或通过外接USB 3.0设备的方式进行临时性的容量扩充。NAS PRO产品配备的NAS专用的硬盘,可支持24x7的连续工作,能满足各个工作人员的同时访问,并且出现故障的几率要远

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下,m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为0,则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展: Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为一个counter,从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter(SBF)将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例:给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用6 4字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢? 根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

物联网论文海量信息存储

数字化的存储手段 ——海量信息存储

摘要 随着信息社会的快速发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着计算机网络的发展,数据呈爆炸式增长。因此在日常生活工作中,如何安全地存放以及高效地使用海量资料,成为人们日益面临的重大困惑。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加,正是用户对存储空间需求的不断增加,推动海量信息存储技术的不断变化。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮。本文从物联网对海量信息存储的需求出发,比较了三种基本的网络存储体系结构(DAS,NAS,SAN)各自特点,并讨论了数据中心的基本概念,最后以Google数据中心和Hadoop为例,简要介绍了数据中心的相关技术,指出了数据中心的研究热点,并提到了保证性能前提下降低数据中心成本的方法(服务器成本,网络设备成本,能源成本)。最后,对海量信息存储的前景做出了展望。 关键词:海量信息存储数据中心计算机网络

一、海量信息存储时代背景 随着计算机技术的发展,信息正以数据存储的方式高速增长着,不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储容量的需求也有所不同,而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用,这也造成了浪费。 如今,物联网对海量信息存储的需求日益增加,一方面,全球信息总量迅猛增长,仅2007年产生的数据量为281EB ( 1EB=10亿GB ),而物联网中对象的数量将庞大到以百亿为单位。其次,物联网中的对象积极参与业务流程的需求也在增加,这些都导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。 二、三种基本的网络存储体系结构 直接式存储DAS是指主机与存储设备(磁盘或磁盘阵列等)之间直接连接,存储设备通过SCSI或 ATA(目前连接方式已扩展为FC、USB等多种)作为数据接口的存储方式。网络附加存储NAS是指直接挂接在网上的存储设备,实际上就是一台专用的存储服务器,它不承担应用服务,而是通过网络接口与网络连接,数据通过网络协议进行传输,支持异构服务器间共享数据。存储区域网络SAN是独立于服务器网络之外的高速存储专用网,采用高速的光纤通道作为传输媒体,以FC(FiberChannel,光纤通道)+SCSI的应用协议作为存储访问协议,将存储子系统网络化,实现了真正高速共享存储的目标。 比较各自的特点,可以得到以下结论: 对于DAS:管理容易,结构相对简单;采用集中式体系结构,不能满足大规模数据访问的需求;存储资源利用率低,资源共享能力差,造成“信息孤岛”; 对于NAS:容易实现文件级别共享;性能严重依赖于网络流量,尤其当用户数过多、读写过频繁时性能受限; 对于SAN:存储管理简化,存储容量利用率提高;没有直接文件级别的访问能力,但可在SAN基础上建立文件系统。 三、海量数据存储技术 为了支持大规模数据的存储、传输与处理,针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究: 1、虚拟存储技术 存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射,通过虚拟化技术,为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷,并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作,并分配给特定的主机或应用程序,为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。 2、高性能I/O 集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性,近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系

大型电商分布式架构设计与优化

大型电商分布式架构设计与优化 本文主题为电商网站架构案例,将介绍如何从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外,还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求(架构目标)。

本文大纲: 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化 根据实际需要,进行改造、扩展、支持千万PV,是没问题的。 使用电商案例的原因 分布式大型网站,目前看主要有几类: 1.大型门户(比如网易、新浪等); 2.SNS网站(比如校内、开心网等); 3.电商网站(比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等)。

大型门户一般是新闻类信息,可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多,可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点,比如产品详情可以采用CDN,静态化,交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此,我们采用电商网站作为案例,进行分析。 电商网站需求 客户需求: ?建立一个全品类的电子商务网站(B2C),用户可以在线购买商品,可以在线支付,也可以货到付款; ?用户购买时可以在线与客服沟通; ?用户收到商品后,可以给商品打分和评价; ?目前有成熟的进销存系统,需要与网站对接; ?希望能够支持3~5年,业务的发展; ?预计3~5年用户数达到1000万; ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动; ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。 客户就是客户,不会告诉你具体要什么,只会告诉你他想要什么,我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此,下一步要进行大量的分析,结合行业以及参考网站,给客户提供方案。其它的这里暂不展开。

分布式文件系统架构设计(20201126073806)

分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.

2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5

1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System ),简称HDFS,解 决了海量数据存储的问题;实现了一个分布式计算引擎MapReduce ,解决了海量数据如何计 算的问题;实现了一个分布式资源调度框架YARN,解决了资源调度,任务管理的问题。而我 们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ,HDFS2,HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本,都是对前一个版本的架构进行了调整优 化,而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷,然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题,所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进,通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我 们的系统架构能力。 2. HDFS1

海量信息存储-技术报告

Differential RAID: Rethinking RAID for SSD Reliability 姓名:XXX 学号:XXXXXXXXX

Part 1:全文翻译: Differential RAID:针对SSD可靠性的重新思考 摘要 与传统的机械硬盘相比,固态硬盘的故障特征有很大程度的差异。具体来讲,SSD的误码率(BER)会随着写入量的的增加而攀升。因此,由SSD组成的RAID 阵列也会受到相关故障的影响。通过控制阵列间的写平衡,会使RAID在相近的时间内用坏所有设备。当阵列中的一个设备寿命终结时,其余设备的高误码率会导致数据的丢失。我们提出了Diff-RAID,一种基于校验的冗余解决方案,它在SSD阵列中创建年龄差异。Diff-RAID在阵列中不均匀地分配校验块,凭借高刷新率使得各设备的老化速率不同。在用新设备更换旧设备时,为维持这种年龄差异,Diff-RAID会重新分配每个设备上的校验块比例。我们用模拟器上12个闪存芯片的实际BER数据来评估Diff-RAID的可靠性,结果发现其可靠性要高于RAID-5,某些情况下会多达几个数量级。与此同时,我们还在由80 GB英特尔X25-M固态硬盘组成的5设备阵列上,使用软件实现来评估Diff-RAID的性能,实验结果显示,Diff-RAID是吞吐量和可靠性两者间的折衷。 关键词:RAID,SSD,Flash 1. 引言 近几年出现的固态器件(SSD)在许多应用场景中已成功替代了传统磁盘。固态硬盘产品可以提供每秒数千次的随机读写速率,这同时也消除了高性能计算数据中心潜在的I / O瓶颈并降低了功耗。虽然早期的SSD极其昂贵,但近几年来,由于Multi-Level Cell(MLC)技术的出现,使得SSD的成本得以显著降低。 但是,MLC设备的性能在很大程度上受到低耐力极限的制约。在连续的写

海量数据的存储需求及概念

海量数据的存储需求及概念 海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念,使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统,可称为音视频云存储系统,在此基 础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。 云存储是以NVR为硬件基础,使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务,此方式的具体工作NVR硬件对用户透明,用户提出存储需求,云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR,对其可靠性要求很低,因此我们可以使用 大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上,对单机的处理器、硬盘IO的能 力要求也可变得很低,进一步降低硬件成本。另外,由于云管理系统做了大量 的智能管理工作,将使得安装维护变得更容易。 云查询就是音视频云存储系统里的云计算,由于数据是分散存储在各个 单机节点上,故大量的查询可以是并行的,使得可以实现一些以前很难做到的 密集型计算的查询应用,如视频内容检索,历史视频智能分析等。 云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台,其开发难度可大大降低。例如,由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器,它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言,内置了很多分布式开发的基本特性。 未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户,企业数据网络将升级到万 兆网,在网络化高度发达的大背景下,IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下,行业发展和IT行业的发展趋势是一致的, IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能

分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统?一个分布式数据库系统有哪些特点? 答案:分布式数据库系统通俗地说,是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来,共同组成一个统一的数据库系统。因此,分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点: 物理分布性,即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上,而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上,而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性,分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中,但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体,它们被分布式数据库系统的所有用户共享,并由一个分布式数据库管理系统统一管理,它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性,也称为场地自治性,各站点上的数据由本地的DBMS管理,具有自治处理能力,完成本站点的应用,这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外,由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点,即:数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的,国内分为四层: 全局外层:全局外模式,是全局应用的用户视图,所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集,表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层:全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性,与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样,全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片,定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略,定义各片段的物理存放站点。 局部概念层:局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层:局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述,类同集中式数据库中的内模式,但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述,还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性,举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性,指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样,不必关心全局数据的分布情况,包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况,以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配,各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。

“大数据时代的海量存储”总结报告

“大数据时代的海量存储”总结报告 经过几周的学习,我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展,通过各小组的介绍,初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深,但对我们来说是一种启蒙,在学习这些知识的过程中,我们也学会了一种学习方法,这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习,对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。 一、各存储介质 1.磁盘 磁盘的基础是一个个磁片,磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元,一 个扇区里只能存一个文件的数据,这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间, 也不能存放其他文件了,而大的文件可能要占用多个扇区,因此在使用磁盘的 过程中,要经常进行碎片整理,使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决 定磁盘存储量的因素。一般来说,硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘:由单片磁盘构成,存储量小,容易物理损坏,但作为最早的移动存储 介质,在历史上占有无法磨灭的地位,也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘:由多个磁片组成,因此存储量大了许多,通过磁头将数据传输出去, 在计算机系统里属于外存,需要驱动器才能被识别和使用,能永久地 存储数据,在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘:将硬盘小型化,通过USB接口与电脑连接,传输数据,相对U 盘来说,容量也大了许多,为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘,全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1,以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在,所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠,所以受到了欢 迎,成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制,它在 电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘,但抗物理损坏能力强于移动硬盘,算是 各有千秋,为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘 固态盘有两种,一种是基于闪存的,另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质 的固态盘一般擦写次数为3000次左右,而因为它的平衡写入机制,在实际运 用中,它几乎是可以无限利用的,读写速度又远超机械硬盘,所以现在大多数 笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘,使电脑性能得到了提高;而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快,但是需要一个独立电源来保存它里面的数据, 因此相对于前者来说,它有些不便,是一种非主流的固态盘。 4.光盘 光盘是用聚碳酸酯做成基板,通过激光烧录后来进行数据记录,虽然以现在的 眼光来看,光盘的使用有着种种不便,但是在以往为半结构化和非结构化的数 据的传输做出了巨大的贡献。但近年来,大多数笔记本电脑放弃了光驱,换上 了固态盘,光盘也逐渐退出了历史的舞台。 二、海量存储器 1.磁盘存储阵列

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图,针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计:数据存储和读取,基础服务,应用层(APP/业务/Proxy),日志监控等,下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性,采用不同的数据存储和读取方案,主要有以下几种可选方案: 1)内存型数据库。内存型的数据库,以高并发高性能为目标,在事务性方面没那么严格, 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时,也需要满足事务性,可通过 读写分离,分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle,Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问,传统的关系型数据库提供读写分离的方案, 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案;对于越来越多的海量数据,传统的数据库采用的是分库分表,实现起来比较复杂,后期要不断的进行迁移维护;对

于高可用和伸缩方面,传统数据采用的是主备、主从、多主的方案,但是本身扩展性比较差,增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题,分布式数据库HBase有一套完善的解决方案,适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由,Cache,搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题,需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置,可根据一致性Hash,维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲,使用Cache可以减轻对后端系统的压力,所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache,redis比memcache有丰富的数据操作的API,redis对数据进行了持久化,而memcache没有这个功能,因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索,搜索提示,搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx,选择搜索引擎主要考虑以下三个方面: a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索,来应对海量的数据,支持读写分离,提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器,满足以上三个方面的考虑,而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用,网站、APP等,还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域,不同的业务域有不同的集群, 可以用DNS做域名解析的分发或轮询,DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性;一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发,当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑,采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件,可用作反向代理的工具。

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