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                        MN-cache緩存系統的設計與實現

                        時間:2019-07-15 13:36作者:曼切
                        本文導讀:這是一篇關于MN-cache緩存系統的設計與實現的文章,隨著云計算系統的不斷發展, 出現了各種類別的云存儲子系統, 便能發現虛擬機持久化的級別存儲服務。為了方便采集和管理各項存儲數據, 增強數據的存儲能力, 降低其管理存儲負擔, 可以合理使用Cinder、EBS等軟件。

                          摘    要: 現如今, 網絡技術突飛猛進, 云計算背景下塊級別網絡磁盤緩存功能不斷上升, 其負載功能也日益增強, 這直接影響到I/O具體功能的使用。因此需要優化M N—cache多節點的塊級別網絡磁盤緩存系統, 本文詳細探討了MN-cache緩存系統的設計和功能機構。

                          關鍵詞: 云計算; 網絡磁盤; 緩存技術;

                          0、 引言

                          隨著云計算系統的不斷發展, 出現了各種類別的云存儲子系統, 便能發現虛擬機持久化的級別存儲服務。為了方便采集和管理各項存儲數據, 增強數據的存儲能力, 降低其管理存儲負擔, 可以合理使用Cinder、EBS等軟件。就云計算系統而言, 虛擬機不斷增長, 云存儲服務功能也不斷強化。受網絡寬帶和子系統自身性能的影響, 存儲系統I/O性能不斷下降, 直接影響到虛擬機的實際運行。

                          為了解決網絡存儲系統的穩定性, 在計算云計算節點過程中, 其緩存設備便是本地磁盤, 從而不斷提高云存儲系統的整體功能, 從而實現虛擬機的高效穩定運行。本地客戶端磁盤緩存系統包括這些x C achefs、CAPFS、IBMAFS、SUNNF內容。

                          1、 MN-cache緩存系統的設計與實現

                          本文重點解讀了云計算系統中MN—cache緩存系統的組織結構, 并具體描述了該系統的運行細節, 合理運用這些數據實現各種通信, 詳細介紹MN—cache緩存系統的兩種寫入方法, 以便達成寫回策略和直達策略。

                          1.1、 規劃系統架構

                          當前云計算系統喜歡共享網絡存儲卷, 經常運用虛擬機實例。它們屬于不同的數據中心, 其網絡存儲卷I/O性能有待提高, 因此需要優化多節點塊級別網絡緩存系統。從而共享局域網內的緩存數據, 提高網絡存儲性能。在Linux D e—vice M apper的基礎上, 不按優化M N—cache緩存系統, 它包含緩存客戶端和元數據服務器這兩部分。緩存客戶端主要是具體實際的緩存功能, 主要是運用各種磁盤, 利用原數據服務器實現緩存功能。元數據服務器可以為各種緩存客戶端提供各種緩存情況, 方便檢測各種功能, 從而保持與緩存客戶端的一致性, 優化各種元數據。

                        MN-cache緩存系統的設計與實現

                          單個元數據服務器端節點和多個緩存客戶端節點共同組成了M N—cache緩存系統, 同個局域網內部包含了所有節點。要想將iSCSI協議連接到局域網內, 需要利用源存儲磁盤外油網絡, 共享使用各種節點。其他緩存客戶端節也是通過這種模式, 依次讀寫各項遠端緩存數據。下圖便是系統的緩存系統結構圖 (如圖1所示) 。

                          圖1 MN-cache緩存系統架構
                        圖1 MN-cache緩存系統架構

                          1.2、 設計緩存系統

                          一般來說, 緩存客戶端和元數據服務器共同組成了MN-cache緩存系統, 緩存客戶端主要在內核態下運行, 元數據服務器主要在用戶狀態下運行。配置的初始化、同步元數據、查詢緩存命中共同組成了元數據服務器, 其主要負責整理各種客戶端的原始數據, 定期查詢緩存命中服務。

                          在配置元數據初始化服務器的過程中, 及時記錄了惡緩存塊的多少、具體數量、緩存寫入策略、IP地址、緩存客戶端節點編號這些內容。

                          同步更新元數據時, 儲存各緩存客戶端節點時, 及時查詢相關部分元數據, 元數據服務器可以及時接收各緩存客戶端的元數據, 及時更新服務器的元數據, 如圖2。

                          圖2 元數據服務器的實現
                        圖2 元數據服務器的實現

                          及時查詢命中緩存, 各個緩存客戶端可以使用元數據服務器及時查詢命中緩存。接受到緩存客戶的需求后, 返回到查詢結果, 保持客戶端原始數據和元數據服務器的步調一致。合理運用udp通信協議便能及時查詢緩存命中。

                          實際緩存操作時, 緩存客戶端具體負責緩存功能。緩存客戶端具體操作時應該遵循以下三個方面。首先配置初始化, 緩存客戶端的初始化進程中需要根據緩存寫入方法、緩存塊的大小, 及時緩存各種參數, 再次, 同步元數據, 內核內存中一般存有各種本地緩存元數據信息。及時查詢緩存命中的部分元數據, 及時推進元數據的同步進行。當緩存客戶端緩存的原始數據發生變化后, 及時向元數據服務器發送各種數據, 同步更新各種信息。緩存客戶端根據元數據服務器的需求, 及時修改各種緩存數據。

                          實現緩存, 為了正常運行緩存功能, 可以使用L inux D evice M apper機制及時緩存客戶端。虛擬磁盤設備帶有基本緩存功能, 包含了源存儲磁盤、多個遠端緩存磁盤、本地緩存磁盤這幾個方面。

                          1.3、 數據通訊設計

                          各緩存客戶端和元數據服務器共同構成了MN—cache緩存系統, 同步元數據, 查詢緩存命中。同步元數據包括了緩存客戶端和服務器端更新各種數據。查詢本地緩存和遠端緩存共同構成了查詢緩存命中等步驟。具體緩存客戶端時可以及時查詢本地緩存系統, 及時查詢緩存客戶端內部的元數據信息。

                          1.4 緩存寫入策略

                          具體進行寫入操作時, 寫回和寫直達兩種寫入操作共同組成了M N—cache緩存系統, 用戶可以根據自身需求隨時更改寫入策略。具體使用寫直達策略時, 遠端源存儲磁盤可以記錄所有塊I/O這種數據, 這種數據如果直接被記錄到源存儲磁盤中, 緩存磁盤的功能并不能得到正確發揮。寫入策略需要保證源存儲磁盤和緩存磁盤的一致。一旦緩存客戶端節點出現意外時, 需要保證數據的準確。

                          2、 分析MN-cache緩存系統的具體性能

                          2.1、 讀取操作耗時

                          這篇文章主要分析了對讀操作的三種不同操作結果。具體來說包括以下三個方面:讀命本地緩存磁盤、讀命遠端緩存磁盤、未命中緩存。

                          針對本地緩存磁盤讀命中的具體實際情況, 具體讀取操作時的總時間消耗包含以下兩個方面。其一便是緩存客戶端處理I/O需要查詢本地緩存元數據, 查詢具體時間消耗時可以參考本地命中搶礦。消耗具體數據的讀取時間時, 可以參考本地緩存磁盤。下面便是讀取操作總時間的消耗公式如下:

                          2.2、寫入操作耗時

                          三種不同的結果共同組成了寫直達策略, 本文重點分析了這三種情況。根據本地緩存磁盤的寫命中情況, 詳細闡述操作的總時長消耗。具體來說包括以下三方面。本地緩存客戶端消耗的具體時間, 寫入源存儲磁盤所花費的時間, 更新元數據到元數據服務器具體消耗的時間?偟膩碚f, 寫操作的總時間消耗公式如下:

                          3、評估MN-cache緩存系統的實驗數據

                          本文詳細分析了讀操作測試、寫直達操作測試、寫回操作測試, 并進行了各種實驗。就寫回操作測試而言, 可以具體測試無緩存和緩存這兩種情, 具體測試遠端重讀、本地重讀、寫等各種測試。分析各種數據后發現, 運用MN-cache緩存系統能提高源存儲磁盤的整體性能, 其性能也會下降68%, 本地重寫情況下其性能可以優化9倍, 遠端重寫情況下性能可以降低33%。

                          4、結語

                          M N—cache主要適用于多節點的塊級別網絡緩存系統, 可以大量運用在云計算緩存系統中。本文詳細討論了該系統讀取操作、寫入操作的耗時時間, 不斷優化云存儲系統性能。針對緩存過程的具體耗時情況, 改進緩存客戶端和元數據的工作效率, 促進該系統的良性運行。

                          參考文獻

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