【摘 要】
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大数据应用对信息系统的底层存储提出了极大挑战,其首选方案为元数据服务器(metadata server,MDS)集群架构.MDS集群系统为了实现负载均衡,采用的基本机制为元数据服务的负载
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所 北京 100190
【出 处】
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2014第20届全国信息存储技术学术会议
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大数据应用对信息系统的底层存储提出了极大挑战,其首选方案为元数据服务器(metadata server,MDS)集群架构.MDS集群系统为了实现负载均衡,采用的基本机制为元数据服务的负载迁移.当前主流方案存在迁移时间长,迁移中写相关元数据访问需要阻塞的问题.提出细粒度的元数据服务负载迁移方案,由迁出端恢复迁移机制和细粒度控制迁移机制2部分组成.在迁移过程中,以文件为粒度在迁入端重建迁出端的元数据相关状态结构,并根据被访问状态的类型选择在迁出端或迁入端进行立即响应,而非阻塞操作直到迁移完成.在蓝鲸MDS集群系统上实现了此方案,测试和分析表明,在10 000规模的迁移场景中,迁移时间控制在800 ms以下,元数据或状态写入延迟最高为215ms.与系统原方案中90 s的固有延时相比,此方案有效解决了MDS集群中负载迁移时间过长的问题,并且极大地降低了迁移过程对正常元数据访问的影响.
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