【摘 要】
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大数据时代,分布式存储系统是应对数据激增的一种有效方式,系统的负载均衡极大的影响着分布式存储系统的性能。现有负载均衡策略基本上都会产生保存数据存储位置的索引元数据,这极大的影响了分布式存储系统的性能和可扩展性。在视频监控场景下,写请求的数据需要切片后保存,产生的大量索引元数据会导致大量存储空间浪费,因此在视频监控场景分布式存储系统中适合使用通过计算分配请求的方式来实现负载均衡分配。一致性哈希及其改
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大数据时代,分布式存储系统是应对数据激增的一种有效方式,系统的负载均衡极大的影响着分布式存储系统的性能。现有负载均衡策略基本上都会产生保存数据存储位置的索引元数据,这极大的影响了分布式存储系统的性能和可扩展性。在视频监控场景下,写请求的数据需要切片后保存,产生的大量索引元数据会导致大量存储空间浪费,因此在视频监控场景分布式存储系统中适合使用通过计算分配请求的方式来实现负载均衡分配。一致性哈希及其改进算法避免了索引元数据的存储,但是通过动态增删hash环上虚拟节点实现负载均衡的方式会产生大量数据迁移与识别开销。论文利用视频监控分布式存储系统中写多读少的特点,提出了虚拟节点状态管理策略,通过改变虚拟结点状态值来避免hash结构发生变化,在实现读写请求均衡分配的同时,减少了不必要的数据迁移与识别开销,提高系统整体性能;提出了虚拟节点个数管理策略,考虑服务器可用存储容量,设计更贴合服务器性能变化规律的计算方法,进一步提升负载分配及数据分布的均衡效果;提出了服务器分组策略以方便管理数据的副本,确保服务器宕机时可快速找到其他副本所在位置,减少数据识别开销,同时可以从组中选出负载最轻的服务器处理读请求,进一步提升负载均衡效果。面向视频监控存储系统实现了基于分组的动态一致性哈希（Dynamic consistent hashing algorithm based on group,DCHG）,测试结果表明,DCHG实现了较好的负载均衡效果,避免了大量数据迁移与识别开销。与现有工作DWCH和DCH相比,DCHG均衡负载的效果比DWCH高出了26.21%～37.77%,比DCH高出了23.27%～34.76%,均衡容量利用率的效果比DWCH高出了63.54%～72.12%,比DCH高出了63.13%～71.96%。
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