基于集群虚拟化的高精度快照的设计与实现

摘要：

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%.

关键词：目标逻辑卷、当前卷、活动高精度快照卷、写时拷贝

所属期刊栏目：30

分类号：TP302.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划"973"计划基金资助项目2007CB311100;国家自然科学基金资助项目10576018;教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目NCET-05-0067

在线出版日期：2009-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33