[发明专利]一种可同时恢复数据元素及冗余元素的纠删码解码方法

说明书

本发明公开了一种可同时恢复数据元素及冗余元素的纠删码解码方法，用以解决现有纠删码算法不能同时恢复数据元素与冗余元素的技术问题。该解码方法步骤包括：①构造一个方阵空间所述方阵空间由矩阵O及校验矩阵H上下拼接构成，其中，所述矩阵O由一个单位阵和一个全0矩阵左右拼接而成，矩阵O＝(I|0)；②构建丢失元素列表L；③对方阵空间A进行变换，得到新方阵空间A'由数据矩阵R和冗余矩阵U上下拼接构成；④A'中的非零行向量即为对应的丢失数据元素，非单位行向量即为对应的丢失冗余元素，建立方程组求解。本发明利用校验矩阵来恢复丢失元素，可以在恢复数据元素的同时将冗余元素也恢复出来，在一定程度上降低了计算量，提高了解码效率。

技术领域

本发明涉及计算机信息存储及恢复技术领域，特别涉及一种纠删码解码方法。

背景技术

随着大数据时代的到来，计算机技术发展迅猛，信息技术在各个行业和领域都被广泛普及，数据也呈爆炸性的增长，使得人们对存储系统的要求越来越高。日益增长的存储需求使得存储系统中的存储节点数量和单节点容量都呈指数级增长，这意味着发生存储节点失效的概率以及单节点中的扇区失效的概率越来越大，因此，数据容错技术是存储系统中一项不可或缺的关键技术。

现在使用较多的容错技术一种是多副本复制技术，通过复制副本进行容错。另外一种是纠删码容错技术，通过编码进行容错。纠删码技术主要是依靠纠删码算法将原始的数据进行编码得到冗余数据后存储，以达到容错的目的。在存储系统中，它的主要思想是通过将k块原始的数据元素编码后得到m块冗余元素，当其中有m-k块元素(数据元素或冗余元素)失效时，均能通过余下的元素利用一定的解码算法将失效元素恢复出来。与多副本容错技术相比，纠删码容错技术可以在显著降低存储空间消耗的同时提供相同甚至较高的数据容错能力。

近年来人们对于纠删码的研究大多集中在编码过程上，很少涉及解码过程，原始的纠删码解码过程基本上是利用循环迭代或矩阵求逆的方式来处理，每种码制的解码算法均不相同，且原始的解码类型是对于整个数据节点的恢复，当一个数据节点中丢失一个数据元素或扇区时，即认为该节点失效。但是随着数据量的不断增大，硬件不断增多，某个数据节点中扇区丢失的现象越来越多，当重建该数据节点时，也会重建那些不必要重建的扇区而造成重复，增大不必要的计算量，因此针对随机元素或扇区丢失的恢复也成为纠删码解码的一个重要问题。

文献【Research of Methods for Lost Data Reconstruction in ErasureCodes over Binary Fields】中提出了一种在二元域上的归并译码的算法(本发明中简称归并译码)，该算法通过在容错存储系统上重建数据块来恢复数据节点的错误，可以用来恢复随机元素的丢失，但是此算法的运算过程涉及到逆矩阵的计算，因而恢复单错时效率较高，一旦发生多错(多个随机元素)，求逆运算会很大程度影响到运算的速度，从而影响解码效率。

文献【Matrix Methods for Lost Data Reconstruction in Erasure Codes】中提出一种针对纠删码的解码算法(本发明中简称矩阵译码)，这种算法基于生成矩阵及其伪逆矩阵，该算法既解决了随机扇区丢失的恢复问题，同时摒弃了求逆矩阵的运算，恢复效率很高，同时也是一种通用性的解码算法，适用于任意的阵列码，也可以用于非异或的纠删码。但是矩阵译码算法同时存在一个不足，对于冗余元素的丢失只能等数据元素恢复后运用编码算法来求解，却不能同时恢复数据元素和冗余元素。

发明内容

基于上述所述，本发明要解决的技术问题提供一种可同时恢复数据元素和冗余元素的纠删码解码方法，该解码方法的效率与普通的解码算法效率相当，但由于可同时对数据元素和冗余元素进行解码，其具有更好的适用性。