基于内存云的大块数据对象并行存取策略.docx

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基于内存云的大块数据对象并行存取策略

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褚征++于炯++鲁亮++英昌甜++卞琛++王跃飞

摘要：由于内存云（RAMCloud）只支持最大1MB的小块数据对象存储，因此当大于1MB的对象需要存储在内存云集群中就会受到对象大小的限制，无法在集群中进行存储。为了解决内存云存储限制的问题，提出了基于内存云的大块数据对象并行存取策略。该存储策略首先将大块数据对象分割成若干个1MB的小块数据对象，然后在客户端生成数据摘要，最后使用并行存储算法将客户端分割成的小块数据对象存储在内存云集群中。读取时首先读取数据摘要，然后根据数据摘要从内存云集群中并行读取小块数据对象，并将小块数据对象合并生成大块数据对象。实验结果表明：大块数据对象的并行存取策略在不破坏内存云集群体系结构的前提下存储时间为16～18μs，读取时间为6～7μs。在InfiniBand网络架构下，所提并行算法的加速比呈现类似线性的增长，它使大块数据对象也能够像小块数据对象一样在微秒级别下快速、高效地进行存取。

关键词：云存储；内存云；大块数据对象；存储策略；并行算法

中图分类号：TP393.02文献标志码：A英文标题

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-全文完-