国家自然科学基金(10576018)
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
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- 相关机构：清华大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于集群虚拟化的高精度快照的设计与实现被引量：5
- 2009年
- 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finesnap2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%。
- 向小佳舒继武余宏亮
