摘要：教學(xué)資源共享平臺(tái)云存儲(chǔ)功能是基于Hadoop框架而設(shè)計(jì)，教學(xué)資源具有文件數(shù)量龐大，小容量文件占比較高的特點(diǎn)，Hadoop HDFS文件系統(tǒng)對(duì)小文件訪問效率較低，通過構(gòu)建小文件合并存儲(chǔ)的索引結(jié)構(gòu)及合并算法，解決小文件存儲(chǔ)效率問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)云存儲(chǔ)性能的優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：教學(xué)資源；共享平臺(tái)；優(yōu)化設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）33-0018-02

1 引言

本文闡述的教學(xué)資源共享平臺(tái)是基于云存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)用層的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，眾所周知教學(xué)資源包含課件、教案、教學(xué)案例、教學(xué)視頻、歷屆學(xué)生課程考試作品、參考資料等內(nèi)容，文檔數(shù)目多，數(shù)據(jù)容量龐大，若不注重平臺(tái)性能優(yōu)化設(shè)計(jì)，隨著系統(tǒng)運(yùn)行不斷數(shù)據(jù)積累，系統(tǒng)性能問題逐步呈現(xiàn)，需要從低層到頂層綜合考慮性能優(yōu)化的設(shè)計(jì)問題。

2 教學(xué)資源共享平臺(tái)的性能問題分析

教學(xué)資源共享平臺(tái)性能問題主要集中在數(shù)據(jù)檢索速度隨著數(shù)據(jù)量的日益增長(zhǎng)而下滑，系統(tǒng)并發(fā)量的增長(zhǎng)而導(dǎo)致性能下滑，數(shù)據(jù)庫(kù)及WEB服務(wù)死鎖導(dǎo)致服務(wù)器資源耗盡，在疊加網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施外圍不利因素影響下，平臺(tái)訪問性能表現(xiàn)在數(shù)據(jù)擁堵，甚至系統(tǒng)崩潰。

教學(xué)資源共享平臺(tái)為了解決存儲(chǔ)擴(kuò)展及服務(wù)伸縮能力，系統(tǒng)設(shè)計(jì)劃分為存儲(chǔ)層、基礎(chǔ)管理層、應(yīng)用接口層、訪問層，并采用Hadoop作為分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算框架。由于系統(tǒng)基于Hadoop框架技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過分布式文件系統(tǒng)HDFS實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集群。HDFS將文件數(shù)據(jù)拆分為若干Block（數(shù)據(jù)塊）分布存儲(chǔ)在不同的DataNode（數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)）上面，并在NameNode記錄元數(shù)據(jù)。在Hadoop1框架Block大小的默認(rèn)為64M，Hadoop2的Block默認(rèn)為128M，如果系統(tǒng)大批量存入容量小于Block數(shù)據(jù)塊的小文件，會(huì)造成系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)時(shí)在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)高頻次跳轉(zhuǎn)，嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能。

其次，云存儲(chǔ)的特點(diǎn)是用戶數(shù)據(jù)有重復(fù)率較高，解決數(shù)據(jù)冗余主要手段是重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)，重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)是一種可自動(dòng)搜索重復(fù)數(shù)據(jù)，將相同文檔或數(shù)據(jù)塊僅保留一份數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)正本，與其相同的文檔或數(shù)據(jù)塊采用映射指針的形式作為數(shù)據(jù)副本，以達(dá)到消除冗余數(shù)據(jù)、減少客戶端與服務(wù)端之間數(shù)據(jù)傳輸、降低存儲(chǔ)容量需求的技術(shù)目的。

3 性能優(yōu)化設(shè)計(jì)

大多數(shù)教學(xué)資源文件是屬于小于Block塊的小文件，為了能夠解決小文件影響存儲(chǔ)性能問題，通?？紤]將小文件合并成大于Bock快的文件，Hadoop框架也提供文件合并技術(shù)手段，包括HAR、Sequence File、CombineFileInputFormat等都可以實(shí)現(xiàn)小文件的合并。為了便于對(duì)合并數(shù)據(jù)的訪問，需要對(duì)小文件的合并建立相應(yīng)的索引結(jié)構(gòu)，同時(shí)還要考慮小文件合并策略的設(shè)計(jì)問題。

3.1 索引結(jié)構(gòu)的建立

常規(guī)的做法是將容量大于Block塊的文件直接遞交給HDFS文件系統(tǒng)，容量小于Block塊的文件由小文件合并處理模塊實(shí)現(xiàn)合并訪問，再對(duì)接HDFS文件系統(tǒng)存儲(chǔ)合并文件。小文件合并建立相應(yīng)的索引結(jié)構(gòu)，同時(shí)教學(xué)資源共享平臺(tái)需要實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)，也需要設(shè)計(jì)索引結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)重復(fù)文件訪問的映射。為了提高系統(tǒng)性能，本文考慮對(duì)小文件合并、重復(fù)文件訪問映射這兩個(gè)需求統(tǒng)一建立一套索引結(jié)構(gòu)，使小文件合并訪問索引、重復(fù)文件訪問映射索引統(tǒng)一處理，減少索引操作次數(shù)，進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。索引結(jié)構(gòu)如圖1所示。

在索引結(jié)構(gòu)圖中，以文件名作為小文件的File Key，其Value值包含數(shù)據(jù)塊地址File Block、文件在數(shù)據(jù)塊中的地址偏移量File Offset，文件長(zhǎng)度File Length，小文件數(shù)據(jù)指紋Hash，數(shù)據(jù)指紋作為判斷數(shù)據(jù)重復(fù)文件的特征值。其中，Index File Structure作為小文件的索引表，根據(jù)索引信息指向?qū)?yīng)的合并文件數(shù)據(jù)塊Data Block，數(shù)據(jù)塊里面包含了小文件的描述信息及文件內(nèi)容，當(dāng)用戶上傳教學(xué)資源文件是，通過客戶端插件獲取待上傳文件的Hash，跟索引表當(dāng)中的Hash比對(duì)，若發(fā)現(xiàn)相同的Hash值可認(rèn)為云存儲(chǔ)空間已存在相同文件，對(duì)重復(fù)文件訪問做生成相應(yīng)訪問鏈接，避免在服務(wù)器存儲(chǔ)相同的文件數(shù)據(jù)副本，節(jié)省了客戶端向服務(wù)器傳輸文件的時(shí)間及網(wǎng)絡(luò)帶寬。

3.2 小文件合并策略

小文件合并邏輯的設(shè)計(jì)應(yīng)盡量有利于數(shù)據(jù)塊的集中訪問，減少跨DataNode訪問次數(shù)，文件數(shù)據(jù)訪問集中度跟文件類型、內(nèi)容相關(guān)性都有很大關(guān)系。例如，如果用戶正在訪問圖片，大概率會(huì)同時(shí)訪問多張圖片，如果用戶正在訪問PPT文件，大概率同時(shí)訪問相關(guān)內(nèi)容的其它PPT文件。為此，在用戶向云端上傳教學(xué)資源時(shí)，盡量采集更多內(nèi)容屬性（如學(xué)科分類、課程分類、課程名稱、章節(jié)名稱、知識(shí)點(diǎn)、內(nèi)容關(guān)鍵詞、相似課程資源的歷史訪問熱度等）作為云存儲(chǔ)的元數(shù)據(jù)，元數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為文件存儲(chǔ)分類算法所需的特征向量數(shù)據(jù)，采用KNN算法，根據(jù)公式（1）計(jì)算訓(xùn)練集文件和測(cè)試集文件的向量：

公式（2）的夾角余弦值越小表示向量相似度越高，測(cè)試集文件相似度越靠近訓(xùn)練集，將文件根據(jù)不同的分類合并到相應(yīng)分類的數(shù)據(jù)塊，使數(shù)據(jù)塊的小文件相關(guān)性更強(qiáng)，連續(xù)訪問小文件可獲得更高的訪問集中度。

4 結(jié)束語(yǔ)

HDFS最初的設(shè)計(jì)主要面向流式訪問大文件的應(yīng)用場(chǎng)景，教學(xué)資源共享平臺(tái)的文件資源既有教學(xué)視頻等大容量文件，也有文檔、圖片、教學(xué)軟件數(shù)據(jù)等小文件，同時(shí)因用戶數(shù)眾多，用戶可能產(chǎn)生重復(fù)文件。通過找出HDFS對(duì)小文件存儲(chǔ)效率低下的狀況設(shè)計(jì)小文件合并算法提高數(shù)據(jù)訪問效率，達(dá)到對(duì)云存儲(chǔ)性能優(yōu)化的目的。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李汶曉. 基于Hadoop的航空貨運(yùn)海量小文件存儲(chǔ)研究[D].中國(guó)民航大學(xué)，2018.

[2] 許俊杰. 海量小文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].青島科技大學(xué)，2018.

[3] 王明. 面向小文件的分布式文件存儲(chǔ)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京郵電大學(xué)，2018.

[4]張曉麗，滑亞慧.一種基于HDFS小文件存儲(chǔ)優(yōu)化方案[J].計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化，2017，36（3）：134-138.

[5]蘇葉健.基于云存儲(chǔ)的教學(xué)資源共享系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)與軟件工程，2016（16）：60-61.

【通聯(lián)編輯：光文玲】