云存储数据的一致性维护方法及云存储系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种云存储数据的一致性维护方法，属于云计算和云存储【技术领域】。本发明方法根据数据的历史读写频率，将数据分为四类：读稀疏型、写稀疏型、读写稀疏型和读写密集型；对于读稀疏型和读写稀疏型数据，使用基于pull的数据一致性维护方法；对于写稀疏型数据，使用基于push的数据一致性维护方法；对于读写密集型数据，如当前时刻距该数据下一次更新时刻之间的时间段大于或等于预设的时间阈值，使用基于pull的数据一致性维护方法，否则，使用基于push的数据一致性维护方法。本发明还公开了一种使用上述一致性维护方法的云存储系统。本发明在保证数据一致性的前提下降低了系统资源消耗，降低了网络阻塞的可能。
【专利说明】云存储数据的一致性维护方法及云存储系统
【技术领域】
[0001]本发明公开了一种云存储数据的一致性维护方法及云存储系统，属于云计算和云存储【技术领域】。
【背景技术】
[0002]随着Internet网络技术的发展和计算机技术的不断提高，网络中传输和处理的数据的能力直线增长。人们希望获得一种直接、便捷的计算处理方式，不需要安装应用软件，只要连接互联网，就可以利用连接在网络中的空闲的计算机资源进行任务处理。
[0003]在此背景之下，云计算应运而生，所谓云计算，就是通过计算机网络去连接由大量服务器、存储设备集群构成的云计算平台，来获取远程客户端所需要的服务。而云计算服务商则是将一项复杂的运算任务分成若干个部分，通过分布在计算机网络中的计算机协同合作，最终将运算结果传输到客户端，从而实现个人数据在远程的计算资源集群的运算。
[0004]云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供按用户需求的数据存储和业务访问功能的一个系统。
[0005]云存储对用户来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。总之，云存储的核心是应用软件与存储设备相结合，通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变。
[0006]在现有的云存储系统中，为了保证数据的可靠性和可用性多采用多节点多副本的放置策略，只有这样才能很好地保证数据的可靠性和安全性，但这也带来了一个比较严重的问题，那就是如何保障各个副本之间数据的一致性。因此，如何高效地保障多个副本之间的一致性，已然成为当今云计算和云存储领域比较热门的一个话题，同时，也吸引了很多技术人员来进行进一步的探索。
[0007]目前云存储系统中出现的一致性维护策略，如强一致性维护策略、最终一致性维护策略、洪泛式一致性维护策略等，均不能根据数据的特征动态地调整一致性维护策略，采用这种刻板单一的一致性维护策略，不仅不利于数据的可用性和一致性，而且还会影响存储系统地性能，对网络造成很大的拥塞。
【发明内容】
[0008]本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种云存储数据的一致性维护方法以及使用该方法的云存储系统，可以根据数据的读写特征来动态地调整数据的一致性维护策略，兼顾数据的可用性和一致性。
[0009]本发明具体采用以下技术方案:
[0010]一种云存储数据的一致性维护方法，根据数据的历史读写频率，将数据分为四类:读稀疏型、写稀疏型、读写稀疏型和读写密集型；对于读稀疏型和读写稀疏型数据，使用基于pull的数据一致性维护方法；对于写稀疏型数据，使用基于push的数据一致性维护方法；对于读写密集型数据，如当前时刻距该数据下一次更新时刻之间的时间段大于或等于预设的时间阈值，使用基于pull的数据一致性维护方法，否则，使用基于push的数据一致性维护方法。
[0011]优选地，所述根据数据的历史读写频率，将数据分为四类:读稀疏型、写稀疏型、读写稀疏型和读写密集型，具体按照以下方法:
[0012]步骤1、统计M个连续周期中每个数据各副本的读频率和写频率，M为大于I的整数；步骤2、按照以下公式计算每个数据各副本的读流行程度和写流行程度:
【权利要求】
1.一种云存储数据的一致性维护方法，其特征在于，根据数据的历史读写频率，将数据分为四类:读稀疏型、写稀疏型、读写稀疏型和读写密集型；对于读稀疏型和读写稀疏型数据，使用基于PUll的数据一致性维护方法；对于写稀疏型数据，使用基于push的数据一致性维护方法；对于读写密集型数据，如当前时刻距该数据下一次更新时刻之间的时间段大于或等于预设的时间阈值，使用基于pull的数据一致性维护方法，否则，使用基于push的数据一致性维护方法。
2.如权利要求1所述云存储数据的一致性维护方法，其特征在于，所述根据数据的历史读写频率，将数据分为四类:读稀疏型、写稀疏型、读写稀疏型和读写密集型，具体按照以下方法: 步骤1、统计#个连续周期中每个数据各副本的读频率和写频率，#为大于I的整数； 步骤2、按照以下公式计算每个数据各副本的读流行程度和写流行程度:
3.如权利要求2所述云存储数据的一致性维护方法，其特征在于，所述#的值不大于10。
4.如权利要求2或3所述云存储数据的一致性维护方法，其特征在于，在每个周期中对各数据的所属类型进行更新，并根据更新后的类型动态调整各数据的数据一致性维护方法。
5.如权利要求2或3所述云存储数据的一致性维护方法，其特征在于，对于读写密集型数据I所述当前时刻距该数据下一次更新时刻之间的时间段‘，具体按照以下方法动态确定:
6.如权利要求2或3所述云存储数据的一致性维护方法，其特征在于，对于写稀疏型数据左，基于push的数据一致性维护方法所需的当前时刻距该数据下一次更新时刻之间的时间段~，具体按照以下方法动态确定:
7.—种云存储系统，其特征在于，使用权利要求1~6任一项所述云存储数据的一致性维护方法。
【文档编号】H04L12/24GK103780426SQ201410014710
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年1月13日 优先权日:2014年1月13日
【发明者】付雄, 王义波, 朱鑫鑫, 王汝传, 季一木, 韩志杰, 张琳 申请人:南京邮电大学