数据存储系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种数据存储系统及方法，该系统包括：多层组播组，其中：每一层组播组由至少一个节点构成，每一层组播组中的节点的标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配。采用本发明专利技术可以提高数据处理效率和容灾能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信
，尤其涉及。
技术介绍
目前的数据存储方案大致分为两类集中式的数据存储和分布式的数据存储。 专利技术人发现集中式的数据存储方案的数据处理效率低、容灾能力低，系统恢复时 间长；分布式的数据存储方案采用DHT方式访问用户数据，以单播方式查找，当发现一个节 点失效时，才向另一节点发起查找请求，更新等操作也类似，同样存在数据处理效率低、容 灾能力低，并且，实施时需要有繁琐的HASH计算和路由查找过程，实现复杂，同时也有可能 出现数据不一致的情况。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数据存储系统，用以提高数据处理效率和容灾能力，该系 统包括 多层组播组，其中 每一层组播组由至少一个节点构成，每一层组播组中的节点的标识在本层组播组 对应的标识匹配范围内相匹配。 本专利技术实施例还提供一种数据存储系统的管理方法，用以提高数据处理效率和容 灾能力，该方法包括 当节点要加入所述数据存储系统时，确定该节点与系统中其它节点的标识匹配范 围，将该节点加入与所述确定的标识匹配范围对应的组播组； 当节点要退出数据存储系统时，在该节点所属组播组内组播该节点退出的通知消 息，并将该节点从所属组播组中删除； 当节点因故障退出数据存储系统后重新恢复时，若该节点的标识与故障前的标识 相同，则在该节点原所属组播组内组播该节点重新加入的通知消息，并将该节点重新加入 原所属组播组，存储原有数据。 本专利技术实施例还提供一种在数据存储系统中进行数据处理的方法，用以提高数据 处理效率和容灾能力，该方法包括 当有新的数据插入到节点的时候，按如下步骤进行数据插入处理 该节点确定本节点的标识与所述数据的标识的标识匹配范围，在该标识匹配范围对应的组播组内，组播插入所述数据的请求； 在所述组播组内，确定与所述数据的标识异或距离最短的节点的标识，确定该节 点的标识与所述数据的标识的标识匹配范围，在该标识匹配范围对应的组播组内，组播插 入所述数据的请求；重复该步骤直至标识匹配范围不再改变； 根据最后一次组播所述数据的请求的组播组内节点的标识与所述数据的标识的 异或距离，在该组播组内的至少一个节点插入所述数据。 本专利技术实施例还提供一种在数据存储系统中进行数据处理的方法，用以提高数据处理效率和容灾能力，该方法包括 当要查找数据的时候，按如下步骤进行数据查找处理 接收查找该数据的请求的节点确定本节点的标识与该数据的标识的标识匹配范围，在该标识匹配范围对应的组播组内，组播查找该数据的请求； 在所述组播组内，确定与该数据的标识异或距离最短的节点的标识，确定该节点的标识与该数据的标识的标识匹配范围，在该标识匹配范围对应的组播组内，组播查找该数据的请求；重复该步骤直至标识匹配范围不再改变； 在最后一次组播查找该数据的请求的组播组内查找该数据。 本专利技术实施例中的数据存储系统包括多层组播组，其中每一层组播组由至少一个节点构成，每一层组播组中的节点的标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配，由于采用该结构进行数据存储系统的架构，在上述数据存储系统中进行数据处理时，可以方便地利用组播进行数据的插入、查找操作，减少插入、查找跳数， 一跳完成数据处理，使得数据处理效率高，同时利用利播进行数据处理也使系统的容灾能力大幅提升。附图说明 图1为本专利技术实施例中数据存储系统的结构示意图； 图2为本专利技术实施例中数据插入方法的流程图； 图3为本专利技术实施例中数据查找方法的流程图； 图4为本专利技术实施例中数据查找的一个具体实例的示意图。具体实施例方式本专利技术实施例中，将分形技术应用于数据存储系统，以实现数据的存储、查找等管理操作。分形是一个几何概念，它由像云彩、海岸线、树枝、闪电等不规整但具有某种无穷嵌套自相似性的几何图形抽象概括得出。分形涉及这样一种对象，将其细微部分放大后，其结构看起来仍与原先的一样。 分形具有三大主要特征自相似性、可迭代性和空间填充性(即分数维)。 自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。它表征分形在通常的几何变换下具有不变性，即标度无关性。由自相似性是从不同尺度的对称出发，也就意味着递归。分形形体中的自相似性可以是完全相同，也可以是统计意义上的相似。标准的自相似分形是数学上的抽象，迭代生成无限精细的结构，如科契(Koch)雪花曲线、谢尔宾斯基(Sierpinski)地毯曲线等。这种有规分形只是少数，绝大部分分形是统计意义上的无规分形。 分数维是指用一个特征数(不一定是整数)来测定其不平度、复杂性或巻积度。 对一客体，如果度是其容积的单位为r，则用该单位度量的结果N(r)满足下列关系 N(r) = Cr-Df 其中C为常数，Df称为该客体的Haus dorff维数。换言之，对某客体，如果沿其每个方向同时放大L倍，得到的新客体较原客体增加R倍，即可得该客体的Haus dorff维数为<formula>formula see original document page 6</formula> 该维数刻划了客体的复杂程度。如果记D(A)为某集合A的拓扑维数，设Df(A) >D(A)，则该集合所占空间应比D(A)维更大(即Df(A)维空间)。如果一个图形能够分成n个子图形，每个图形的尺寸是原来的m分之一，则维数是以m为底n的对数。 分形理论是一种分析问题解决问题的思想。分形有其自相似、可迭代、分数维的特征。单就存储层面看，本专利技术实施例中，系统中的单个节点是分形的数据存储系统的一个子集合，由FE (Front Endpoint，前端节点)和BE (BackEndpoint，后端节点)组成，单个节点可以存储全网部分用户数据，由这些单个节点的组合，构成分形的数据存储系统，对外提供数据查找等一系列功能。每一个通过IP层构建的组播组又是上升了一个层面的分形子系统，每层组播树内的叶子是由一系列标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配的节点构成，各层组播组之间互联，所有用户数据的叠加，所有组播树的集合，便构成了全网组播树的分形的数据存储系统。 本专利技术实施例中的数据存储系统包括多层组播组，其中，每一层组播组由至少一个节点构成，每一层组播组中的节点的标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配。 上述分形化的数据存储系统是一个逻辑树形结构，从不同的节点视角来看，树形结构可能是不同的。其中所存储用户数据和节点对应关系的方式，可以采用DHT方式中的数据标识(ID)与节点标识的对应关系构成。数据存储可以采用KAD算法，即按异或最近匹配原则，将数据存储于数据ID与节点ID的异或距离最短的节点上。例如，一份数据ID为001010，该组播组内有节点(001100、001011、000011)，异或值分别为(6、1、9)，则应存在节点001011上。 实施中各层组播组对应的标识匹配范围可以根据分形的自相似性、可迭代性确定。 一个具体实例如图l所示，所述每一层组播组中的节点的标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配，具体为 第0层组播组中的节点的标识不相匹配(此种情况可以视为第0层组播组对应的标识匹配范围为空或无)； 第1层组播组中的节点的标识在前0 k位相匹配； 第2层组播组中的节点的标识在前k 2k位相匹配； 以此类推， 第n-l层组播组中的节点本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据存储系统，其特征在于，包括：多层组播组，其中：每一层组播组由至少一个节点构成，每一层组播组中的节点的标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配。

【技术特征摘要】
一种数据存储系统，其特征在于，包括多层组播组，其中每一层组播组由至少一个节点构成，每一层组播组中的节点的标识在本层组播组对应的标识匹配范围内相匹配。2. 如权利要求1所述的系统，其特征在于，各层组播组对应的标识匹配范围根据分形 的自相似性、可迭代性确定。3. 如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述每一层组播组中的节点的标识在本层 组播组对应的标识匹配范围内相匹配，具体为第0层组播组中的节点的标识不相匹配；第1层组播组中的节点的标识在前0 k位相匹配；第2层组播组中的节点的标识在前k 2k位相匹配；以此类推，第n-l层组播组中的节点的标识在前(n-2)k (n-l)k位相匹配； 所述k、n均为大于0的整数。4. 如权利要求1至3任一项所述的系统，其特征在于，各层组播组对应的标识匹配范围 根据调整因子进行调整。5. 如权利要求4所述的系统，其特征在于，各层组播组对应的标识匹配范围根据调整 因子进行调整包括第n-l层组播组对应的标识匹配范围细分如下[[(n-2)k， (n-2)k+k/j]， [(n—2)k+k/j， (n_2) k+2k/j] ，......， [(n—l)k—k/j， (n-l)k]];所述i为调整因子；k、 n均为大于0的整数。6. —种数据存储系统的管理方法，其特征在于，该方法包括当节点要加入所述数据存储系统时，确定该节点与系统中其它节点的标识匹配范围， 将该节点加入与所述确定的标识匹配范围对应的组播组；当节点要退出数据存储系统时，在该节点所属组播组内组播该节点退出的通知消息， 并将该节点从所属组播组中删除；当节点因故障退出数据存储系统后重新恢复时，若该节点的标识与故障前的标识相 同，则在该节点原所属组播组内组播该节点重新加入的通知消息，...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛海强，欧阳聪星，刘景磊，李刚，王光霁，
申请(专利权)人：中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]