基于集群虚拟化的高精度快照的设计与实现

TP302.1; 提出了一种逻辑卷级别的高精度快照技术,能够有效利用存储资源,为目标逻辑卷生成快照逻辑卷,精确保留目标卷的历史数据,提高系统可靠性.设计了checkpoint和finesnap 2种卷级别快照结构,通过结合使用两者,建立checkpoint与finesnap的混合链表,在节省存储资源的同时,维持好的系统性能;通过采用在内存中缓存finesnap位图的策略,加速finesnap中数据的查找,同时将缓存消耗的内存数量控制在合理范围内,实现了一个原型系统LV-Fine.实验证明,对于目标逻辑卷的读写,当快照卷数量为16且finesnap与checkpoint的比例为9:1时,LV-F...

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Published in通信学报 Vol. 30; no. 2; pp. 28 - 33
Main Authors 向小佳, 舒继武, 余宏亮
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084 2009
Subjects
目标逻辑卷
写时拷贝
活动高精度快照卷
当前卷
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ISSN1000-436X
DOI10.3321/j.issn:1000-436X.2009.02.005

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Summary:TP302.1; 提出了一种逻辑卷级别的高精度快照技术,能够有效利用存储资源,为目标逻辑卷生成快照逻辑卷,精确保留目标卷的历史数据,提高系统可靠性.设计了checkpoint和finesnap 2种卷级别快照结构,通过结合使用两者,建立checkpoint与finesnap的混合链表,在节省存储资源的同时,维持好的系统性能;通过采用在内存中缓存finesnap位图的策略,加速finesnap中数据的查找,同时将缓存消耗的内存数量控制在合理范围内,实现了一个原型系统LV-Fine.实验证明,对于目标逻辑卷的读写,当快照卷数量为16且finesnap与checkpoint的比例为9:1时,LV-Fine的性能较著名集群虚拟化系统LVM2提高了133%;对于历史数据的空间占用,在相同的快照生成频率finesnap与checkpoint的比例为8:1,且trace播放10h的前提下,LV-Fine的占用量仅为LVM2的37%.
ISSN:1000-436X
DOI:10.3321/j.issn:1000-436X.2009.02.005