CN115629717B - 一种基于分布式存储的负载均衡方法和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分布式存储的负载均衡方法和存储介质,方法包括:构建分布式存储系统的存储分配模型,存储分配模型将每一数据对象分配给至少一个存储节点;建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现分布式存储系统负载均衡的充要条件;根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,其中,负载均衡评价指标包括系统在负载均衡状态下运行的概率和负载不均衡因子;根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整。本发明改善了分布式存储系统的负载均衡,提高了系统运行效率。
Description
技术领域
本发明属于分布式存储技术领域,具体涉及一种基于分布式存储的负载均衡方法和存储介质。
背景技术
分布式计算建立在分布式存储系统上,该存储系统为正在执行的工作负载提供数据读写服务。因此,分布式计算的性能与存储系统的数据访问性能密切相关。而数据访问时间对存储节点的性能变化影响很大,其主要原因是多工作资源共享和资源竞争。因此,平衡跨存储节点提供的数据访问负载,对于提高分布式存储系统的性能具有重要意义。
现有技术中,主要从在节点上均匀分配任务的角度来解决分布式存储系统中各节点的负载均衡问题。然而,现有技术的主要缺点是:该方法只适用于到达可以放置在任何一个节点的系统。例如,用于跨同一数据中心内的节点调度计算任务。然而在存储系统中并不存在随机查询任意多个节点的灵活性。这是因为每个数对象通常只存储在有限数量的节点上,而一个到达的请求只能在承载被请求对象的一个节点上提供服务。因此容易导致分布式存储不均衡的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于分布式存储的负载均衡方法和存储介质,用以解决现有技术中存在的容易导致分布式存储不均衡的技术问题。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
第一方面提供一种基于分布式存储的负载均衡方法,包括:
构建分布式存储系统的存储分配模型,所述存储分配模型将每一数据对象分配给至少一个存储节点;
建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;
根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,其中,负载均衡评价指标包括系统在负载均衡状态下运行的概率和负载不均衡因子;
根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。
在一种可能的设计中,所述存储分配模型包括单节点分配模型和多节点分配模型;
在一种可能的设计中,建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,包括:
在一种可能的设计中,当所述存储分配模型为单节点分配模型时,根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件,如下:
在一种可能的设计中,根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,包括:
在一种可能的设计中,根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,包括:
在一种可能的设计中,当所述存储分配模型为多节点分配模型时,根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充分条件和必要条件,分别如下:
其中,上述充分条件和必要条件的构建过程如下:
其中,表示给定的一组数据对象集,表示用于联合使用数据对象集中的对象的容量,表示个存储节点中的第个节点,表示承载数据对象的各存储节点之间的间隙,表示数据对象集对应的节点展开,即给定的一组数据对象集所选择的存储节点的并集,表示某数据对象选择的存储节点数量;
在一种可能的设计中,根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,包括:
在一种可能的设计中,根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,包括:
第二方面提供一种基于分布式存储的负载均衡装置,包括:
构建分布式存储系统的存储分配模型,所述存储分配模型将每一数据对象分配给至少一个存储节点;
建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;
根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,其中,负载均衡评价指标包括系统在负载均衡状态下运行的概率和负载不均衡因子;
根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。
第三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上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于分布式存储的负载均衡方法。
第四方面提供一种计算机设备,包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述收发器用于收发消息,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于分布式存储的负载均衡方法。
本发明相较于现有技术的有益效果为:
本发明通过构建分布式存储系统的存储分配模型,建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;根据充要条件计算负载均衡评价指标;根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。从而使得分布式存储系统能够在充要条件的约束下,获得负载均衡的评价指标,并根据评价指标对存储分配模型进行调整,改善了分布式存储系统的负载均衡,提高了系统运行效率。
附图说明
图1为本申请实施例中的基于分布式存储的负载均衡方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍,显而易见地,下面关于附图结构的描述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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是,对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。
实施例
为了解决现有技术中存在的容易导致分布式存储不均衡以及存储效率低的问题。本申请实施例提供了一种基于分布式存储的负载均衡方法,该方法使得分布式存储系统能够在充要条件的约束下,获得负载均衡的评价指标,并根据评价指标对存储分配模型进行调整,改善了分布式存储系统的负载均衡,提高了系统运行效率。
下面将对本申请实施例提供的基于分布式存储的负载均衡方法进行详细说明。
其中,需要说明的是,本申请实施例提供的基于分布式存储的负载均衡方法可应用于任意使用操作系统的终端设备来对分布式存储系统的负载均衡进行改善,其中,操作系统包括但不限于Windows系统、Mac系统、Linux系统、Chrome OS系统、UNIX操作系统、IOS系统和安卓系统等,此处不做限定;其中,终端设备包括但不限于IPAD平板电脑、个人移动电脑、工业计算机、个人计算机等,此处不做限定。为便于描述,除特别说明外,本申请实施例均以工业计算机为执行主体进行说明。可以理解,所述执行主体并不构成对本申请实施例的限定,在其他的一些实施例中可以采用其他类型的终端设备作为执行主体。
如图1所示,是本申请实施例提供的基于分布式存储的负载均衡方法的流程图,所述基于分布式存储的负载均衡方法包括但不限于由步骤S1~S4实现:
步骤S1.构建分布式存储系统的存储分配模型,所述存储分配模型将每一数据对象分配给至少一个存储节点;
其中,需要说明的是,在本申请实施例中,若所有数据对象提供的累积负载保持不变,则所有数据对象提供的负载都是可能的,且可能性相同。例如:若每个存储节点最低可以提供1的负载,只要每个存储节点的累积负载小于1,每个数据对象提供的负载就可以在其存储的至少一个存储节点之间进行分割。
如此,本申请实施例中的分布式存储系统设有个存储节点,且存储有个存储对象,优选的,能整除,且每个存储节点能够提供相同的内容访问容量,其中,内容访问容量是指某存储节点在单位时间内能够输出的最大字节数,数据对象是内容的最小单位,在本申请实施例中,数据对象为具有固定长度的字符串。另外,本申请实施例中数据对象提供的负载是指每单位时间内从系统流出到访问对象的字节数除以单个存储的容量。若一个数据对象有多个存储节点,则可以通过在多个存储节点上复制数据对象来实现存储,其中,当通过其中一个存储节点访问数据对象时,不影响通过另一个存储节点访问同一数据对象,因此,对同一数据对象从不同节点进行访问的进程是相互独立的。
此外,由于为每一数据对象提供的负载可以在其存储的至少一个存储节点之间进行分割,则某存储节点上的负载由节点存储的多个数据对象施加在节点上的负载之和组成,如果一个存储节点的负载小于1,则认为该节点是稳定运行的,如果分布式存储系统中的每个节点都是稳定的,则认为整个系统是稳定的,而实现稳定的关键就在于是的最大负载节点上的负载最小化,基于此,本申请实施例提出了下文所述的方法。
在步骤S1一种可能的设计中,所述存储分配模型包括单节点分配模型和多节点分配模型;
步骤S2.建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;
在步骤S2一种具体的实施方式中,建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,包括:
其中,需要说明的是,由公式(1)可以看出,系统的总负载是一个定值,即系统的总负载保持不变,而数据对象在存储节点之间的流转、倾斜等能够根据运行状态进行调整。
其中,需要说明的是,所述均匀间距模型是现有模型,是指与单纯几何图形的中点的均匀采样有关的数学模型,具体的,令样本是在区间[0.1]上的均匀样本,且各样本在区间中呈现出非递减的顺序。进一步的,令存储节点 ,则多个存储节点为单位线上的个均匀间隔,,也就是说,多个存储节点均匀分布在单位线上,即:
在步骤S2一种可能的设计中,当所述存储分配模型为多节点分配模型时,根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充分条件和必要条件,分别如下:
其中,上述充分条件和必要条件的构建过程如下:
其中,表示给定的一组数据对象集,表示用于联合使用数据对象集中的对象的容量,表示个存储节点中的第个节点,表示承载数据对象的各存储节点之间的间隙,表示数据对象集对应的节点展开,即给定的一组数据对象集所选择的存储节点的并集,表示某数据对象选择的存储节点数量;
其中,需要说明的是,本申请实施例中多节点分配模型中的对象集到节点集的正则双映射,即分配图,其中,该分配图的构建过程为:将对象的副本映射到使用双射的存储节点,且同一数据对象的任意两个存储节点的双射不同,则每个存储节点上存储有主副本和个不同的冗余副本,其中,数据对象主要存储在节点上,并将存储数据对象的多个节点表征为。
如此,由于存储中的负载平衡能力不仅取决于对象存储的节点,还取决于跨节点的内容布局,由于且,当内容的布局偏向于节点重叠的数据对象时,例如数据对象A和数据对象B均存储在同一节点C上,则对象与对象之间的重叠可能会导致负载的竞争,因此,为了提高负载均衡能力,应当尽量减少重叠节点的数量和重叠部分的大小。因此,需要对数据对象的内容布局进行设置,本申请实施例中,优选采用聚类设计方法、循环设计方法或r间隙设计方法进行内容布局,此处不再赘述。
步骤S3.根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,其中,负载均衡评价指标包括系统在负载均衡状态下运行的概率和负载不均衡因子;
在步骤S3一种可能的设计中,当所述存储分配模型为单节点分配模型时,根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,包括:
在步骤S3另一种具体的实施方式中,当所述存储分配模型为多节点分配模型时,根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,包括:
步骤S4.根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。
在步骤S4一种可能的设计中,当所述存储分配模型为单节点分配模型时,根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,包括:
在步骤S4一种可能的设计中,当所述存储分配模型为多节点分配模型时,根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,包括:
基于上述可知,本申请实施例的多节点分配模型的每个数据对象在初始阶段通过的乘数来提高负载均衡,而当间距从1到时,从到,多节点分配模型通过的指数变化来提高负载均衡,如此,本申请实施例通过构建分布式存储系统的存储分配模型,建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;根据充要条件计算负载均衡评价指标;根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。从而使得分布式存储系统能够在充要条件的约束下,获得负载均衡的评价指标,并根据评价指标对存储分配模型进行调整,改善了分布式存储系统的负载均衡,提高了系统运行效率。
第二方面提供一种基于分布式存储的负载均衡装置,包括:
构建分布式存储系统的存储分配模型,所述存储分配模型将每一数据对象分配给至少一个存储节点;
建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;
根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,其中,负载均衡评价指标包括系统在负载均衡状态下运行的概率和负载不均衡因子;
根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。
本实施例第二方面提供的前述装置的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法,于此不再赘述。
第三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上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于分布式存储的负载均衡方法。
其中,所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体,可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等,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。
本实施例第三方面提供的前述计算机可读存储介质的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法,于此不再赘述。
第四方面提供一种计算机设备,包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述收发器用于收发消息,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于分布式存储的负载均衡方法。
具体举例的,所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(Random-AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、闪存(Flash Memory)、先进先出存储器(First Input First Output,FIFO)和/或先进后出存储器(First Input Last Output,FILO)等等;所述处理器可以不限于采用型号为STM32F105系列的微处理器;所述收发器可以但不限于为WiFi(无线保真)无线收发器、蓝牙无线收发器、GPRS(General Packet RadioService,通用分组无线服务技术)无线收发器和/或ZigBee(紫蜂协议,基于IEEE802 .15.4标准的低功耗局域网协议)无线收发器等。此外,所述计算机设备还可以但不限于包括有电源模块、显示屏和其它必要的部件。
本实施例第四方面提供的前述计算机设备的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法,于此不再赘述。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于分布式存储的负载均衡方法,其特征在于,包括:
构建分布式存储系统的存储分配模型,所述存储分配模型将每一数据对象分配给至少一个存储节点;
建立系统负载与均匀间距模型之间的联系,并根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充要条件;
根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,其中,负载均衡评价指标包括系统在负载均衡状态下运行的概率和负载不均衡因子;
根据负载均衡评价指标计算结果对所述存储分配模型进行调整,以实现所述分布式存储系统运行状态下的负载均衡。
7.根据权利要求3所述的基于分布式存储的负载均衡方法,其特征在于,当所述存储分配模型为多节点分配模型时,根据二者的联系构建实现所述分布式存储系统负载均衡的充分条件和必要条件,分别如下:
其中,上述充分条件和必要条件的构建过程如下:
其中,表示给定的一组数据对象集,表示用于联合使用数据对象集中的对象的容量,表示个存储节点中的第个节点,表示承载数据对象的各存储节点之间的间隙,表示数据对象集对应的节点展开,即给定的一组数据对象集所选择的存储节点的并集,表示某数据对象选择的存储节点数量;
8.根据权利要求7所述的基于分布式存储的负载均衡方法,其特征在于,根据所述充要条件计算负载均衡评价指标,包括:
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如权利要求1~9任意一项所述的基于分布式存储的负载均衡方法。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116755894A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-09-15 | 四川华鲲振宇智能科技有限责任公司 | 基于自适应强化学习的嵌入式系统性能优化方法和装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103324577A (zh) * | 2013-06-08 | 2013-09-25 | 北京航空航天大学 | 基于最小化io访问冲突和文件分条的大规模分条文件分配系统 |
CN103945005A (zh) * | 2014-05-06 | 2014-07-23 | 江苏物联网研究发展中心 | 基于多评价指标的动态负载均衡框架 |
CN111522885A (zh) * | 2018-01-25 | 2020-08-11 | 曲逸文 | 一种基于动态规划的分布式数据库系统协同优化方法 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4958641B2 (ja) * | 2007-05-29 | 2012-06-20 | 株式会社日立製作所 | 記憶制御装置及びその制御方法 |
JP5943430B2 (ja) * | 2011-03-16 | 2016-07-05 | 日本電気株式会社 | 分散記憶システムおよび分散記憶方法 |
CN202979020U (zh) * | 2012-05-29 | 2013-06-05 | 上海家配电子商务有限公司 | 基于云设计的家居设计系统 |
CN104683422B (zh) * | 2013-12-03 | 2019-01-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据传输方法及装置 |
CN104580518A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-04-29 | 成都国科海博信息技术股份有限公司 | 一种用于存储系统的负载均衡控制方法 |
CN106331129A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-11 | 广州西麦科技股份有限公司 | 一种负载均衡装置及其实现负载均衡的方法 |
CN107612771B (zh) * | 2017-09-07 | 2020-11-17 | 广东工业大学 | 一种基于动态迁移的sdn网络负载均衡方法 |
CN110149395A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-20 | 华南理工大学 | 一种基于海量小文件高并发情况下动态负载均衡方法 |
CN111148161B (zh) * | 2020-01-06 | 2023-07-11 | 中国科学院微小卫星创新研究院 | 低轨卫星星座星间负载路由均衡方法及系统 |
US11210001B2 (en) * | 2020-04-22 | 2021-12-28 | Western Digital Technologies, Inc. | Storage device parameter monitoring for load balancing |
CN113535397B (zh) * | 2021-07-14 | 2022-11-11 | 南通大学 | 一种智能车辆边缘计算网络的资源分配方法 |
CN115333606B (zh) * | 2022-08-11 | 2023-06-20 | 哈尔滨工业大学(深圳) | 面向低轨星座存储网络的分布式编码数据下载与修复方法 |
-
2022
- 2022-12-08 CN CN202211567973.4A patent/CN115629717B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103324577A (zh) * | 2013-06-08 | 2013-09-25 | 北京航空航天大学 | 基于最小化io访问冲突和文件分条的大规模分条文件分配系统 |
CN103945005A (zh) * | 2014-05-06 | 2014-07-23 | 江苏物联网研究发展中心 | 基于多评价指标的动态负载均衡框架 |
CN111522885A (zh) * | 2018-01-25 | 2020-08-11 | 曲逸文 | 一种基于动态规划的分布式数据库系统协同优化方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115629717A (zh) | 2023-01-20 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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