分布式存儲和數字集群移動通信系統
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分布式存儲系統簡單來說就是指將網絡中許多物理上獨立的存儲設備，通過某種映射關系使之反映為邏輯上統一的存儲空間進行使用。它可以很好的解決海量數據存儲與數據并發的問題，所以這里將其引入集群通信系統中。
1．1網絡設計
首先將數據服務器與交換控制中心在邏輯上分離開，改變原有的數據存儲方式。各級交換控制中心不再配備私有的數據服務器，樹形的業務網絡拓撲結構不變，故除數據存儲查詢以外的其他業務將不受影響。然后將所有的數據服務器組成一個分布式存儲系統，它對用戶虛擬成一個統一的存儲設備，系統中所有的存儲與查詢操作都將對這個虛擬存儲設備進行。設計中所有的存儲節點地位相同，沒有使用負責資源定位的中心服務器。這種結構就稱為結構化P2P網絡，使用DHT(分布式哈希表)的方式進行資源定位，具體算法將在下一節介紹。同樣以圖1中G節點查詢D節點數據為例，因為所有的數據都存儲在結構化P2P網絡構成的分布式存儲系統中，所有只要知道需要查詢的數據特征就可以直接從節點G連接到存儲網絡中，再根據資源定位的算法找到該數據在P2P網絡中的存儲位置，從而獲取數據。這樣就帶來幾個好處:
(1)數據存儲擺脫了層級化的結構，使得在查詢或讀取某個數據時不必要通過該數據所屬交換控制中心，數據傳輸時也不必要通過高層級節點進行轉發，這大大緩解了高層級節點的壓力，解決了負載不均帶來的訪問熱點問題，同時也使得可靠性大大提高了;
(2)使用分布式存儲方式還大大提高了數據的容災能力。只要設計一個合理的數據備份恢復機制，即使個別存儲節點無法接入網絡，也絲毫不會影響系統的業務進行。
1．2算法實現
分布式存儲的核心問題就是資源定位問題，這里準備使用一種經典的Chord算法來實現其功能。
1．2．1Chord算法原理
文獻4中提出了Chord算法，它是由MIT于2001年提出的分布式查找算法。數據對象的存取原則為:將所有節點的nodeID(節點屬性信息經過散列函數得到的hash值)從小到大(取模2m，m為hash值的位數)按順時針方向排列在一個Chord環上。dataID(數據對象屬性信息經過散列函數得到的hash值)為k的數據對象就存儲在nodeID為k或者Chord環上k之后最近的一個節點上，這個節點稱為k的后繼節點，用successor(k)表示。如圖3所示，這是一個m=4的Chord環，ID的值域范圍為［0，16］。環上分布有6個節點，分別為N1、N3、N6、N9、N11、N13。假如要存儲一個數據對象K，K的dataID=12，先找nodeID=12的節點，如果沒有就找它后邊最近的節點，這里后繼節點是N13，所以數據就保存在N13上。
1．2．2Chord的路由
有了上述的后繼關系后，所有的資源分布與定位問題都得以解決，但這樣一個一個節點的找過去效率無疑是無法保證的。故此Chord中就引入了擴展查詢算法。高級的交換控制中心(進行業務控制、終端管理、數據交換等工作)，根據隸屬關系逐級向下有多級交換控制中心，每個交換控制中心配有一個私有數據服務器用于存儲所屬的各類數據。每一個交換控制中心負責維護存有它所有子節點路由的路由表，查找某節點時需逐級查找。例如G節點需要D節點上的數據，就需要先向D節點發送請求，經過路由為G－C－A－B－D，隨后D節點在自己的數據服務器上找到數據，再原路發回節點G。由上例可見，越高層級的節點所要承受的壓力越大。在傳統的集群通信系統中因為沒有大數據量的業務，所以這種數據查詢與傳輸的方式并不會對系統性能有較大的影響。但是在引入了新業務后，這種數據存儲方式就會產生很多的問題:(1)負載不均衡，高層級節點壓力過大。首先高層級節點上的數據被查詢和存儲的概率遠大于低層級節點，高層級節點被訪問的概率就很高。其次，處于不同分支的節點進行數據傳輸時都要經過高層每個節點負責維護一張路由表，通常稱為指針表(fingertable)。如果ID長度是m個bit，那么指針表中就最多含有m個表項。節點n的指針表的第i項是Chord環上ID等于或者大于n+2i－1的第一個節點(取模2m)。如圖2所示，節點N3的指針表，(3+20)mod24=4之后的第一個節點為N6，所以第一個表項的指針是N6。同理第二個表項的指針也是N6，第三個表項的指針是N9，最后一個表項的指針是N11。擴展查詢的過程如圖3所示，假設從N3節點發起查詢，查詢數據對象K的dataID=12，就可以根據N3上的指針表找到N11節點，再根據N11節點的指針表找到數據對象K的存儲位置節點N13，這樣就完成一次查詢過程。
2實驗結果及分析
本文使用OMNeT++進行仿真，選取了傳統集群通信系統(DTMCS)與使用chord算法的結構化P2P網絡改進后的系統進行比較，節點數設為781個(根據傳統集群通信系統實際組網情況采用深度為5的樹形結構，除第5層節點外，所有節點的子節點數均為5)，隨機選擇請求發起節點與目標節點，發起查詢請求并接受目標節點返回的數據信息(設返回數據包長為2k字節)。以在同一時段網絡中發起的查詢數作為變量，平均查詢時延作為性能評估參數，對兩種存儲查詢系統的性能進行評估。平均查詢時延delay計算公式如下:delay=∑ni=1(receive_time－send_time)/n(1)式中，send_time為發送查詢請求時間;receive_time為查詢節點接收到返回數據的時間;n為同一時刻發起請求的數量;delay的單位為ms。使用chord算法的結構化P2P系統的平均查詢時延受查詢數量變化的影響并不大，隨著查詢請求數量增加緩慢變化;而傳統的集群通信系統在查詢請求較少時表現尚可，一旦請求數量較大時性能與可靠性將急速下降，甚至網絡癱瘓出現大量丟包的情況。通過比較可以看出，改進后的存儲查詢系統在性能上有了很大的改進，可以很好的解決負載不均和可靠性低的問題。
3結束語
本文針對傳統的數字集群移動通信系統存儲查詢功能在應對大數據量時的不足，提出了使用分布式存儲系統的改進方案，并對該方案的網絡拓撲結構和具體實現算法進行了詳細的介紹，最后通過仿真表明了該方案在大量數據并發的情況下具有更好的性能。但是該方案仍然有許多不足之處，比如在仿真中發現節點數量超過5000時，平均路由跳數會比原方案更多，并持續增加。不過根據數字集群移動通信系統的組網特點，不會出現節點數量過大的情況，所以這個問題可以暫時忽略。另外還有一些需要完善之處，例如查詢權限機制、即時數據同步以及通過分布式存儲實現系統數據容災功能等部分還需要進一步設計。
作者：蔣軼林郭淑琴單位：浙江工業大學信息工程學院
