【摘 要】
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分布式文件系统为大文件存取提供了高效的解决方案,随着移动互联网和大数据的高速发展,分布式文件系统在用于海量小文件存取时出现了低吞吐、高时延等问题。为了提高小文件存取性能,设计新的方法应用于分布式文件系统具有重要意义。本文以小文件批量存取具有属性关联的特征出发,对小文件存取过程及负载均衡算法进行了研究,提出了面向小文件存取的MAB（Merge-Asynchronous-Batch）方法和基于剩余性能
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分布式文件系统为大文件存取提供了高效的解决方案,随着移动互联网和大数据的高速发展,分布式文件系统在用于海量小文件存取时出现了低吞吐、高时延等问题。为了提高小文件存取性能,设计新的方法应用于分布式文件系统具有重要意义。本文以小文件批量存取具有属性关联的特征出发,对小文件存取过程及负载均衡算法进行了研究,提出了面向小文件存取的MAB（Merge-Asynchronous-Batch）方法和基于剩余性能的动态负载均衡算法应用于FastDFS,并进一步设计并实现了面向小文件的文件管理系统。具体工作如下:（1）针对小文件分散存储产生的随机IO及元数据存取产生的额外磁盘开销的问题,本文在FastDFS提供的小文件合并功能基础上提出MAB方法,包括Merge同属性小文件合并,Asynchronous-Writing异步写模块,Batch-Operation文件批处理三个步骤。应用MAB方法后的FastDFS有很好的性能表现,小文件读和写性能分别比原来平均提升了4.8和4.2倍,比SCP远程文件传输命令平均提升了3.7倍和3.4倍。（2）针对静态负载均衡算法在分配IO请求过程中出现的节点负载不均以及存储空间分配不均问题,本文提出基于剩余性能的动态负载均衡算法,并应用于FastDFS的Storage选取和Group选取两个阶段,该算法考虑了影响节点处理IO请求能力的多重因素,并将剩余存储空间纳入考量。在最优情况下,该算法在响应时间上比轮询算法降低了29%,比加权轮询算法降低了17%,且不同Group间存储空间的分配更为合理。最后,本文基于FastDFS及上述改进方案,设计了一个用于小文件存储的文件管理系统,该系统通过My Sql管理目录和文件元数据,通过FastDFS存储小文件。本文从软件工程的角度介绍了需求分析、总体设计及主要模块设计,对系统部署进行了阐述,对系统原型进行了展示。本文通过Open Data的车牌图像数据集对系统进行文件存取性能测试,在同等硬件条件下,本系统能够支持更高的并发度,拥有更低的响应时延。
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