在分布式存储系统中,Raft(replicated and fault tolerant)算法的强领导特性在节点数量增多时会带来巨大的日志分发开销,限制了系统性能和水平扩展能力。针对系统性能和扩展性瓶颈,提出了两种新的日志机制来优化一致性哈希集群分布式存...在分布式存储系统中,Raft(replicated and fault tolerant)算法的强领导特性在节点数量增多时会带来巨大的日志分发开销,限制了系统性能和水平扩展能力。针对系统性能和扩展性瓶颈,提出了两种新的日志机制来优化一致性哈希集群分布式存储方案。第一种是基于动态优先级的日志分发机制,日志分发顺序由领导者与跟随者节点日志的同步程度决定,加快了日志项的提交速度;第二种是基于窗口流水线的日志分发机制,领导者节点指派日志同步程度较高的跟随者节点对同步程度较低的跟随者节点进行日志分发,缩短了系统中节点日志趋向一致的时间。相比于未优化方法,吞吐量和日志同步时间在多节点集群上有显著提升,证明了两种日志机制在改进系统性能上的有效性。展开更多
文摘在分布式存储系统中,Raft(replicated and fault tolerant)算法的强领导特性在节点数量增多时会带来巨大的日志分发开销,限制了系统性能和水平扩展能力。针对系统性能和扩展性瓶颈,提出了两种新的日志机制来优化一致性哈希集群分布式存储方案。第一种是基于动态优先级的日志分发机制,日志分发顺序由领导者与跟随者节点日志的同步程度决定,加快了日志项的提交速度;第二种是基于窗口流水线的日志分发机制,领导者节点指派日志同步程度较高的跟随者节点对同步程度较低的跟随者节点进行日志分发,缩短了系统中节点日志趋向一致的时间。相比于未优化方法,吞吐量和日志同步时间在多节点集群上有显著提升,证明了两种日志机制在改进系统性能上的有效性。
