陸小霞， 王 勇， 雷曉春

(1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院，廣西 桂林 541004；2.桂林電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院, 廣西 桂林 541004；3.桂林電子科技大學(xué) 廣西云計(jì)算與大數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新中心，廣西 桂林 541004)

Ceph[1-2]分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)因其高有效性、高可靠性、高可擴(kuò)展性等優(yōu)異的性能使其在企業(yè)和科研領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注。由于Ceph采用對(duì)象存儲(chǔ)方式，其數(shù)據(jù)處理過(guò)程高度并行化，通過(guò)添加普通服務(wù)器至集群，可輕松將存儲(chǔ)規(guī)模擴(kuò)展至PB級(jí)，CRUSH[3](controlled replication under scalable hashing)作為Ceph核心算法，能動(dòng)態(tài)計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置，實(shí)現(xiàn)了元數(shù)據(jù)服務(wù)器的功能，使之成為一個(gè)無(wú)單節(jié)點(diǎn)故障的系統(tǒng)。但Ceph集群在存儲(chǔ)海量小文件時(shí)，仍存在著幾個(gè)問(wèn)題：1) 由于Ceph集群的數(shù)據(jù)雙倍寫入導(dǎo)致實(shí)際磁盤的輸出吞吐量是其物理性能的一半。2) 由于Ceph集群要求高度的數(shù)據(jù)一致性，對(duì)副本一致性的要求較高，在文件寫入時(shí)，文件必須先寫入到主副本的OSD，主副本的OSD寫入成功后再同時(shí)向一個(gè)或者多個(gè)次副本的OSD寫入相同的數(shù)據(jù)，只有在所有OSD都寫入完成后，主副本的OSD才向客戶端返回寫入成功，但是這樣就會(huì)降低Ceph的存儲(chǔ)效率，特別是面對(duì)數(shù)量規(guī)模特別大的情況。

目前，針對(duì)海量小文件存儲(chǔ)和訪問(wèn)效率較低問(wèn)題，主要有2種解決方法：1) 文件合并方法。該方法通過(guò)小文件合并來(lái)減少文件元數(shù)據(jù)的數(shù)量，以提高小文件的存儲(chǔ)效率。2) 文件預(yù)讀取方法。該方法通過(guò)讀取文件時(shí)將與其相鄰的文件一起取出放入緩存，減少用戶與系統(tǒng)的交互以提高文件的訪問(wèn)效率。已有文獻(xiàn)并未考慮文件合并后，文件之間的關(guān)聯(lián)性對(duì)文件預(yù)取的影響[4-8]。

文獻(xiàn)[9-10]針對(duì)HDFS在存儲(chǔ)海量小文件時(shí)NameNode內(nèi)存消耗高等問(wèn)題，提出了通過(guò)相關(guān)小文件的合并和預(yù)取來(lái)提高結(jié)構(gòu)相關(guān)小文件的方案，但并未給出獨(dú)立小文件的相關(guān)解決方法；游小容等[11]提出一種利用教育資源小文件間的前驅(qū)后繼關(guān)系，通過(guò)空間向量模型VSM算法計(jì)算出2個(gè)文件間的相關(guān)性合并的解決方案，以解決HDFS在存儲(chǔ)海量小文件時(shí)NameNode內(nèi)存消耗高的問(wèn)題；FU Songling等[4]針對(duì)并行網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)在大規(guī)模訪問(wèn)小文件時(shí)，由于元數(shù)據(jù)訪問(wèn)頻率較高，磁盤效率較低導(dǎo)致小文件訪問(wèn)性能較低的問(wèn)題，提出一種小文件元數(shù)據(jù)預(yù)取優(yōu)化機(jī)制，該機(jī)制可以明顯降低用戶訪問(wèn)延遲并充分利用客戶端緩存，提高了并行網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)的小文件訪問(wèn)效率。LI Hongqi等[6]針對(duì)Ceph在面對(duì)海量小文件同時(shí)訪問(wèn)時(shí)性能下降等問(wèn)題，提出將同一個(gè)目錄下的相關(guān)小文件歸檔為一個(gè)大文件的方法，以減少文件元數(shù)據(jù)的數(shù)量來(lái)提高文件的訪問(wèn)效率，并采用2-3-4樹索引以提高小文件添加查找的靈活度，但其并未考慮各個(gè)小文件間之間的關(guān)聯(lián)性問(wèn)題，也未考慮文件讀取優(yōu)化機(jī)制。

針對(duì)上述已有文獻(xiàn)所給出優(yōu)化方法的不足，以及Ceph在處理海量小文件時(shí)存在的問(wèn)題，提出一種Ceph系統(tǒng)中海量氣象小文件存取性能優(yōu)化方法。該方法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是：1) 在Ceph集群中增加文件日志分析模塊，該模塊用于統(tǒng)計(jì)分析用戶的訪問(wèn)行為，得到同一空間不同時(shí)間及同一時(shí)間不同空間氣象文件間的關(guān)聯(lián)概率，并根據(jù)其關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行相關(guān)合并，通過(guò)減少文件的數(shù)量來(lái)提高文件的存儲(chǔ)效率；2) 提出一種基于文件塊的利用率和相關(guān)率的文件預(yù)取算法，通過(guò)將相關(guān)文件預(yù)取至緩存，可以減少用戶與集群交互，提高文件的訪問(wèn)效率。

1 基于關(guān)聯(lián)的小文件合并及預(yù)讀取方法

1.1 小文件關(guān)聯(lián)合并

在氣象研究中，氣象小文件之間一般存在著同一空間不同時(shí)間或同一時(shí)間不同空間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析文件的歷史訪問(wèn)日志，利用式(1)和式(2)計(jì)算這些氣象文件間的關(guān)聯(lián)概率，并將相關(guān)聯(lián)的文件進(jìn)行合并存儲(chǔ)至Ceph集群。

定義1P(B|A)表示用戶在訪問(wèn)過(guò)文件A之后T時(shí)間內(nèi)再訪問(wèn)文件B的概率。

(1)

其中：NAB為T時(shí)間內(nèi)文件A和文件B同時(shí)被訪問(wèn)的次數(shù)；NA為文件A被訪問(wèn)的次數(shù)。

定義2P(AB)表示T時(shí)間范圍內(nèi)，文件A和B都被訪問(wèn)的概率，其中N為歷史文件訪問(wèn)日總數(shù)。

(2)

1.1.1 文件關(guān)聯(lián)概率算法

計(jì)算文件關(guān)聯(lián)概率時(shí)首先通過(guò)分析文件歷史訪問(wèn)日志并統(tǒng)計(jì)出文件A和B被訪問(wèn)的次數(shù)NA和NB，以及歷史日志的訪問(wèn)總數(shù)N，然后通過(guò)式(1)和式(2)分別計(jì)算出文件的關(guān)聯(lián)概率。

1.1.2 文件關(guān)聯(lián)合并算法

定義3在關(guān)聯(lián)關(guān)系(file1,file2,, filen)中，其中，稱file1為其關(guān)聯(lián)關(guān)系的前驅(qū)，而filen為其后繼。

由算法1得到文件的關(guān)聯(lián)集合，但該關(guān)聯(lián)關(guān)系只限于2個(gè)小文件之間，如(file1,file2)和(file2,file3)，若只是將該關(guān)聯(lián)集合內(nèi)的文件進(jìn)行合并，將會(huì)導(dǎo)致文件重復(fù)存儲(chǔ)且浪費(fèi)存儲(chǔ)空間。因此，在文件合并前需要將文件關(guān)聯(lián)集合的關(guān)聯(lián)關(guān)系先進(jìn)行合并，其合并過(guò)程如下：

輸入：文件歷史日志

輸出：文件關(guān)聯(lián)集合

1.遍歷文件歷史訪問(wèn)日志分析統(tǒng)計(jì)得到fileA和fielB的訪問(wèn)次數(shù)NA、NB和NAB

2.利用公式P(B|A)=NAB/NA和P(AB)=NAB/N// 計(jì)算文件之間的關(guān)聯(lián)概率

3.ifP(B|A)>minP(B|A)&&P(AB)>minP(AB):

4.file_set.append(fileA,fileB)

5.else:

6.remove(fileA,fielB)

7.return file_set

1) 在文件關(guān)聯(lián)集合file_set中選取一個(gè)小文件，該文件在關(guān)聯(lián)關(guān)系中前驅(qū)出現(xiàn)次數(shù)最多，并從這些關(guān)聯(lián)關(guān)系中選擇關(guān)聯(lián)概率最大的作為首個(gè)合并對(duì)象。

2) 依次將其余關(guān)聯(lián)關(guān)系中的前驅(qū)與此關(guān)聯(lián)關(guān)系后繼相同的關(guān)聯(lián)關(guān)系合并在一起，若有多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系滿足條件，則選取關(guān)聯(lián)概率最大的合并，每次合并一個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系就將其從file_set中移除。

3) 重復(fù)執(zhí)行過(guò)程2直到找不到合適的關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)束此次合并，返回過(guò)程1開(kāi)始下一次合并。

在文件進(jìn)行合并時(shí)，為避免文件分塊存儲(chǔ)，設(shè)置的文件塊大小為4 MB，當(dāng)文件塊小于4 MB時(shí)，遍歷關(guān)聯(lián)文件集合將每個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系中的小文件進(jìn)行合并存儲(chǔ)到Ceph中。文件關(guān)聯(lián)合并算法的偽代碼如下：

輸入：文件關(guān)聯(lián)集合file_set

輸出：上傳至Ceph集群

1.merge(file_set,correlation){//關(guān)聯(lián)關(guān)系合并

2.if (correlation=null):

3. 首個(gè)合并對(duì)象firstfile

4. nextfile=firstfile.next

5. if(size(firstfile)+size(nextfile))<4M:

6. correlation_set.append(nextfile)//關(guān)聯(lián)合并

7. remove nextfile

8. else:

9. firstfile=correlation

10. if(nextfile=null):

11. correlation_set.append(firstfile)

12. remove firstfile from file_set

13. merge(file_set,correlation)//開(kāi)始

下一次關(guān)聯(lián)合并

14.for nextfile in correlation_set: //文件合并上傳

15. if(size(mergefile)+size(nextfile))<4M:

16. mergefile.append(nextfile)

17. else:

18. upload mergefile to Ceph

19.}

1.1.3 索引文件

在小文件訪問(wèn)時(shí)，目前有2種方法可以提高小文件的訪問(wèn)效率。一種是減少用戶與集群的直接交互；另外一種是減少小文件的查找時(shí)間。為了提高文件的查找效率，減少用戶小文件的查找時(shí)間，在小文件合并時(shí)為各個(gè)小文件建立了相應(yīng)的索引文件，通過(guò)索引文件Ceph集群可以快速找到小文件在合并后大文件中的具體位置信息，并迅速獲取小文件的相關(guān)屬性。在建立索引文件時(shí)，首先為大文件建立索引文件，再為大文件中的小文件建立局部索引。索引文件結(jié)構(gòu)由組成，其中采用B+樹[12-13]索引中的key值來(lái)保存小文件的文件名等小文件的關(guān)鍵信息，對(duì)應(yīng)的value用于記錄小文件在合并后大文件的起始位置偏移量及小文件的大小信息。

1.2 文件預(yù)取

1.2.1 文件預(yù)取因素

通過(guò)文件關(guān)聯(lián)合并算法已將有關(guān)聯(lián)的文件進(jìn)行了合并，為了證明合并之后各個(gè)文件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是最優(yōu)解，使用文件塊內(nèi)的利用率和塊內(nèi)相關(guān)率來(lái)衡量小文件合并之后的相關(guān)性。當(dāng)用戶訪問(wèn)某個(gè)小文件時(shí)，不僅要考慮文件塊中小文件的相關(guān)性，還要考慮文件預(yù)取時(shí)間、用戶等待時(shí)間等因素。

定義4文件塊的利用率ΦURFB(utilization ratio of file block，簡(jiǎn)稱URFB)：表示一段時(shí)間內(nèi)，用戶訪問(wèn)某文件塊中不同文件的個(gè)數(shù)與該文件塊的所有小文件總個(gè)數(shù)的比值。

(3)

其中：d_f為一段時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)該文件塊中不同小文件的個(gè)數(shù)；sum_f為該文件塊中小文件的總數(shù)。

定義5文件塊的相關(guān)率ΨCRFB(correlation ratio of file block，簡(jiǎn)稱CRFB)：用來(lái)衡量一個(gè)文件塊中的小文件是否能同時(shí)傳輸。

(4)

(5)

其中：n為該時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)該文件塊的總次數(shù)；Υ表示當(dāng)前文件塊的相關(guān)率，對(duì)于每個(gè)文件塊，Υ的初始值均設(shè)為0.1，i=1,2,3，由定義可看出，文件塊的相關(guān)率是一個(gè)不斷隨時(shí)間變化的過(guò)程。

若用戶在沒(méi)有預(yù)取的情況下，讀取2個(gè)文件的時(shí)間為T1=2TCeph，有預(yù)取時(shí)讀取2個(gè)文件的時(shí)間為T2=TCeph+Tpre+Tcache。其中TCeph表示在沒(méi)有預(yù)取的情況下，客戶端從接收到用戶請(qǐng)求到集群返回?cái)?shù)據(jù)的時(shí)間。Tpre表示預(yù)取一個(gè)文件的時(shí)間，Tcache表示從緩存中讀取文件的時(shí)間。

因?yàn)閺木彺嬷凶x取文件時(shí)主要是訪問(wèn)內(nèi)存時(shí)間，可以忽略不計(jì)。因此當(dāng)T2

TCeph+(Tpre+Tcache)×P<(1-P)×2TCeph。

(6)

在預(yù)取文件時(shí)，需要考慮文件塊的利用率和相關(guān)率及用戶的最大等待時(shí)間等因素。故當(dāng)文件塊的利用率和相關(guān)率均大于閾值F時(shí)，說(shuō)明同時(shí)傳輸該文件塊時(shí)無(wú)效數(shù)據(jù)較少，因此可以把該文件塊中的文件預(yù)讀取出來(lái)；否則在用戶最大等待時(shí)間內(nèi)，其文件最大預(yù)取個(gè)數(shù)可通過(guò)式(7)計(jì)算。

(7)

其中Tw為用戶的最大等待時(shí)間。

1.2.2 文件預(yù)取算法

文件預(yù)取算法的偽代碼如下：

輸入：要查找的文件file

輸出：要查找的文件及其相關(guān)文件files

1.prefetch(file){

2.ifΦCRFB&ΨURFB>F:

3. files.append(mergefile)

4.else:

6.for file in mergefile:

7. if (i>max_num):

8. break

9.P=probility(file) // 文件關(guān)聯(lián)概率

10. if (TCeph+(Tpre+Tcache)×P<(1-P)×2TCeph):

11. files. append(file)

12.i=i+1

13. return files

14.}

2 實(shí)驗(yàn)與分析

本實(shí)驗(yàn)環(huán)境是基于7個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ceph集群，其中：1個(gè)Mon節(jié)點(diǎn)，6個(gè)OSD節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的操作系統(tǒng)都是Ubuntu 14.04，Ceph版本0.9.2.1，OSD系統(tǒng)為XFS，Python 版本為3.4，Ceph副本數(shù)為3，Ceph文件塊的大小為4 MB。

2.1 文件平均存儲(chǔ)時(shí)間

本實(shí)驗(yàn)對(duì)比的主要性能指標(biāo)是平均存儲(chǔ)時(shí)間、文件塊的利用率和相關(guān)率及平均讀取時(shí)間。其中，平均讀取時(shí)間是最主要的性能指標(biāo)。

該實(shí)驗(yàn)的性能指標(biāo)是：平均存儲(chǔ)時(shí)間=文件存儲(chǔ)時(shí)間/小文件總數(shù)。該實(shí)驗(yàn)分別對(duì)原Ceph集群和優(yōu)化后的集群存儲(chǔ)500，1 000，1 500，2 000，2 500，3 000，4 000，6 000個(gè)小文件，其文件平均存儲(chǔ)時(shí)間如圖1所示。

圖1 文件平均存儲(chǔ)時(shí)間

由圖1可看出，隨著存儲(chǔ)小文件數(shù)目的增大，原Ceph集群存儲(chǔ)時(shí)間明顯上升，而優(yōu)化后的Ceph集群則增長(zhǎng)較為緩慢，主要是因?yàn)樾∥募喜⒑笤俅鎯?chǔ)至Ceph中，可以大大減少小文件的數(shù)量，所以小文件存儲(chǔ)時(shí)明顯減少了申請(qǐng)存儲(chǔ)空間的次數(shù)，從而節(jié)省了小文件的存儲(chǔ)時(shí)間。

2.2 文件平讀取時(shí)間

該實(shí)驗(yàn)的性能指標(biāo)是文件塊的利用率和相關(guān)率及平均讀取時(shí)間。由定義4和定義5可知，文件塊的利用率和相關(guān)率都是基于一個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶的訪問(wèn)次數(shù)進(jìn)行計(jì)算的，因此，實(shí)驗(yàn)針對(duì)不同時(shí)間間隔對(duì)文件塊的利用率及相關(guān)率的影響進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2、圖3、圖4所示。

圖2 文件塊的利用率和相關(guān)率(時(shí)間：5 min)

圖3 文件塊的利用率和相關(guān)率(時(shí)間：15 min)

由圖2可看出，當(dāng)時(shí)間間隔較小時(shí)，文件塊的利用率和相關(guān)率波動(dòng)較大，但若時(shí)間間隔取值較大，如圖4所示，文件塊的利用率和相關(guān)率將接近100%，無(wú)法準(zhǔn)確反映文件塊中各個(gè)小文件間的相關(guān)性。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，將時(shí)間間隔設(shè)為15 min，可以較好地反映文件塊中小文件間的相關(guān)性，如圖3所示，并將關(guān)聯(lián)閾值設(shè)為0.6，若文件塊的利用率和相關(guān)率均大于給定關(guān)聯(lián)閾值，就將該文件塊一起預(yù)取出來(lái)存至緩存。

圖4 文件塊的利用率和相關(guān)率(時(shí)間：50 min)

在文件塊間利用率和相關(guān)率實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)比了原Ceph集群和優(yōu)化后的Ceph集群分別讀取500，1 000，1 500，2 000，2 500，3 000，4 000，6 000個(gè)小文件時(shí)集群的平均讀取時(shí)間，其文件平均讀取時(shí)間如圖5所示。

圖5 文件平均讀取時(shí)間

由圖5可看出，優(yōu)化后的Ceph集群的文件讀取性能明顯優(yōu)于原Ceph集群，并且隨著文件數(shù)目的增大，原Ceph集群的讀取時(shí)間逐漸增大，而優(yōu)化后的Ceph集群的讀取時(shí)間增長(zhǎng)較為緩慢，主要原因是優(yōu)化后Ceph集群引入了小文件的預(yù)讀取功能，在讀取小文件時(shí)，通過(guò)將與該文件相關(guān)聯(lián)的小文件預(yù)讀取到緩存中，可以減少用戶與集群的交互，減少用戶的訪問(wèn)時(shí)間，從而提高用戶的訪問(wèn)效率。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)Ceph集群在處理海量氣象小文件時(shí)存取效率較低的問(wèn)題，提出一種Ceph系統(tǒng)中海量氣象小文件存取性能的優(yōu)化方法，該方法主要包括文件歷史訪問(wèn)日志統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)文件合并和文件預(yù)讀取3部分。Ceph集群存儲(chǔ)文件時(shí)，首先通過(guò)文件關(guān)聯(lián)概率算法得到氣象文件間的關(guān)聯(lián)概率，然后利用文件關(guān)聯(lián)合并算法將相關(guān)聯(lián)的文件進(jìn)行合并，并利用索引機(jī)制來(lái)提高海量氣象文件的查詢速率；訪問(wèn)文件時(shí)，提出一種文件預(yù)取算法，該算法利用文件塊的利用率和相關(guān)率來(lái)衡量合并后小文件間的相關(guān)性，并根據(jù)其相關(guān)性對(duì)文件進(jìn)行預(yù)讀取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效提高Ceph集群在處理海量氣象小文件的存儲(chǔ)效率和訪問(wèn)效率。提出的基于文件塊的利用率和相關(guān)率的文件預(yù)取方法，并未考慮同一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)上不同文件塊間的相關(guān)率，以及不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上不同文件塊間的相關(guān)率是否影響小文件的讀取效率。