伴随着云系统容器化、隔离化浪潮的兴起,支持容器的分布式系统也越来越多。以容器为单位的云系统中,往往由一个资源调度平台登记系统资源并对其调度分配。资源调度平台面临的问题比较宽泛,本文主要关注其数据管理的相关问题,以对数据存储提供支撑。主要包括:如何设计并实现一致性策略,使得系统在绝大多数情况下能对外提供一致的存储服务,以满足高并发、高可靠、高频率的数据操作需求。其次,任务调度策略如何保证存储节点的负载均衡,以期在现有条件下获得更好的服务性能。最后,节点恢复后,如何快速重新加入集群,使得系统具有更好的可用性。本文设计并实现了一个分布式一致性核心平台,将应用于资源调度平台,对其中数据存储提供支撑。本文的主要工作如下:1)一致性策略。为了能使系统能具有更好的可靠性和容错性,在异常情况下也能保持集群内节点数据的一致,本文采用Raft协议,由集群内选举出leader节点提供读写服务,节点间通过日志复制来保证存储数据的一致性。为避免在读操作时由于集群“脑裂”而可能出现的返回数据不一致现象,引入leader lease机制,采用proxy leader作为集群对外接收请求节点,并设计分布式锁保证。2)中心节点和任务调度策略。为了使系统的数据分布能负载均衡,本文采用基于资源利用率的一致性哈希方案,将承载数据映射的虚拟节点分布在哈希环上,由中心节点监控各物理节点的负载,根据物理节点的负载动态调整虚拟节点个数,以维持系统的负载均衡。同时,为避免中心节点成为系统可用性的薄弱环节,采用一致性的设计策略保证其容错性。3)故障快速恢复策略。为加快节点恢复,系统采用日志加快照的方式,周期性地对数据做版本快照。当节点恢复,它首先根据日志的记录加载本地快照版本,然后开始重放操作日志。最后,本文对一致性核心平台进行了功能测试和性能测试。从实验结果来看,统能够保证数据的正确性与一致性,而且通过相应的优化策略,一定程度上能提高系统的性能。