[发明专利]对储存系统中数据高效存储与检索的组相关哈希表组织

说明书

技术领域

本公开涉及储存系统，并且特别涉及一种对储存系统中的数据进行高效存 储与检索的元数据组织。

背景技术

储存系统通常包括一个或多个存储装置，例如具体化为硬盘驱动器(HDD) 或者固态驱动器(SSD)的磁盘。根据需要可以将信息输入存储装置以及从存储 装置中获取。储存系统可以实施诸如文件系统之类的高层模块以将储存在磁盘 上的信息从逻辑上组织为诸如文件或者逻辑单元(LUN)之类的存储对象。每 个储存容器可以被实施为诸如数据块和元数据块之类的一组数据结构，数据块 用于储存器的数据，元数据块描述储存容器的数据。例如，元数据可以描述(例 如识别)用于该数据在磁盘上的存储位置。

在传统的文件系统中，在处理诸如读取或写入请求之类的输入/输出(I/O) 请求时，可能引起大量元数据更新(变化)。也就是说，与相关联的I/O请求的 (待写入)数据量成正比(即，高写入放大)的相对大量的元数据可能被写入。 例如，在具有改变LUN的数据(用户数据)的写入数据的写入请求的情况下， 该请求在储存系统处的处理可能需要对大量地存取磁盘以获取并且更新与变化 的用户数据相关联的一个或多个间接块(元数据)。间接块的更新可能导致大量 元数据变化，由此造成高写入放大。在读取请求的情况下，如果在存取磁盘上 的所请求的用户数据前需要存取磁盘上的元数据，可能引起大的延迟。例如， 如果需要针对每读取请求对两次磁盘存取进行平均，所产生的读取放大使性能 减半。此外，如果I/O请求需要打开目录以存取文件系统元数据，这可能需要 大量存取磁盘，由此引起高读取放大。通过降低处理I/O请求所需要的元数据 量并且保持在储存系统的存储器例如RAM中需要的元数据的基本量，可以降 低磁盘存取(读取和写入)的量，因此降低读取放大和写入放大。

附图说明

通过结合附图引用以下描述可以更好地理解在本文中的实施例的上述的和 进一步优点，其中相同附图标记表示相同或者功能上类似的部件，其中：

图1是互连为群集的多个节点的框图；

图2是节点的框图；

图3是节点的存储器输入/输出(I/O)堆栈的框图；

图4示出了存储器I/O堆栈的写入路径；

图5示出了存储器I/O堆栈的读取路径；

图6是范围哈希技术的框图；

图7是桶映射技术的框图；

图8a是哈希表条目选择技术的框图；

图8b是哈希表槽的框图；

图9是范围密钥重构技术的框图；以及

图10是哈希冲突技术的框图。

具体实施方式

在本文中所描述的实施例涉及将哈希算法用于文件系统元数据配置中，哈 希算法的使用降低储存在群集的节点的存储器中的元数据的量并且降低在节点 处处理输入/输出(I/O)请求所需要的元数据的量。说明性地，实施例针对布谷 鸟哈希算法，并且特别针对布谷鸟哈希算法(cuckoohashing)可以被修改并且 应用于构造文件系统元数据配置的方式。在一实施例中，文件系统元数据配置 可以说明性地配置为具体化为数据结构(例如，布谷鸟哈希表)的密钥值范围 储存，其中，诸如哈希表索引之类的值可以配置为索引并且应用于布谷鸟哈希 表以获取诸如范围密钥之类的密钥，该密钥配置为引用在一个或多个诸如固态 驱动器(SSD)之类的存储装置上的范围(extent)的位置。因此，布谷鸟哈希 表使描述范围得范围元数据具体化，并且由此可以被组织以将SSD上的位置与 索引相关联，即与哈希表索引关联的值识别SSD上的位置。有利地，文件系统 元数据配置实现高度元数据压缩，从而降低读取和写入放大以及存储器需求。

说明

存储器群集