[发明专利]一种创新的适用于云存储的哈希一致算法

说明书

本发明提供了一种创新的适用于云存储的哈希一致算法，包括以下步骤：S1：对存储介质属性进行修改，并将存储介质的uuid和权重记录到指定路径的配置文件中；S2：云存储服务通过配置文件获取每个存储介质的uuid和权重并存入内存中；S3：将65536个虚拟节点的编号和每个存储介质的uuid作哈希并取该哈希值进行计算，对哈希值进行计算；S4：将计算的结果记录并选出最大的作为落点；S5：将65536个虚拟节点的落点都计算完成后并记录对应关系，利用权重修正计算修正；S6：进行两次修正得到最终的结果。本发明所述的一种创新的适用于云存储的哈希一致算法解决了现有的哈希一致性算法在应用在云存储中，计算落点不均衡，无法使用大数量的虚拟节点的问题。

技术领域

本发明属于哈希一致性算法领域，尤其是涉及一种创新的适用于云存储的哈希一致算法。

背景技术

云存储是基于云计算衍生和发展出来的，将网络中各类存储设备汇集在云计算系统中通过云计算组织起来协同工作，对外提供数据存储和业务访问的功能。相比较传统的存储系统，云存储更加稳定，可扩展性好，自动负载均衡，超大的存储容量和超高的聚合性。目前现有的哈希一致性算法在应用在云存储中，即钻落点不均衡，无法使用大数量的虚拟节点。

发明内容

有鉴于此，本发明创提出一种创新的适用于云存储的哈希一致算法以解决现有的哈希一致性算法在应用在云存储中，计算落点不均衡，无法使用大数量的虚拟节点的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种创新的适用于云存储的哈希一致算法，包括以下步骤：

S1：对存储介质属性进行修改，并将存储介质的uuid和权重记录到指定路径的配置文件中；

S2：云存储服务通过配置文件获取每个存储介质的uuid和权重并存入内存中；

S3：将65536个虚拟节点的编号和每个存储介质的uuid作哈希并取该哈希值的高16位进行计算，对哈希值进行计算；

S4：将计算的结果记录并选出这一组存储介质中最大的作为落点；

S5：将65536个虚拟节点的落点都计算完成后并记录对应关系，利用权重修正计算方法来修正；

S6：进行两次修正得到最终的结果。

进一步的，步骤S6中利用的re权重修正计算方法如下：

count为本次计算每个存储介质中虚拟节点的个数，weight为权重，reweight为修正值。

进一步的，步骤S1中利用的对存储介质属性进行修改是指通过sgdisk指令修改存储介质的ID_PART_ENTRY_NAME和ID_PART_ENTRY_TYPE属性，将ID_PART_ENTRY_NAME属性修改为云存系统指定的名称，将ID_PART_ENTRY_TYPE属性修改为全局唯一的uuid并将该uuid及权重记录到配置文件中。

进一步的，步骤S3中利用的并取该哈希值的高16位进行计算的方法如下：x＝hash

hash是求取哈希的算法，x是通过hash得到的哈希值。

进一步的，步骤S3中利用的对哈希值进行计算的方法如下：

t是哈希值与65536的比值，t在0-1范围内。

相对于现有技术，本发明具有以下优势：

(1)采用uuid作为云存系统识别存储介质(硬盘)的标识，实现存储介质在系统中位置的漂移对已存储的数据不造成影响。