重复数据删除中的无向图遍历分组预测方法
【作者】
王龙翔
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张兴军
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朱国峰
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朱跃光
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董小社
【关键词】
重复数据删除
分组预测
大规模存储系统
【摘要】针对重复数据删除系统中存储容量受内存限制难以进行扩展的问题,提出了一种基于无向图遍历的重复数据删除分组预测方法.该方法将索引表保存在磁盘中,并在内存中维护索引表缓存,以此提高系统最大可支持的存储容量.对于索引表缓存命中率低、系统性能差的问题,采用了图遍历分组方法予以解决,根据数据块访问序列特征信息建立无向图并进行分析,基于分析结果对索引项进行分组,并以组进行缓存替换,从而提高缓存命中率和系统性能.实验结果表明,基于缓存预取原理和无向图遍历分组,在将缓存设置为索引表大小的10%时,重复数据删除存储系统最大存储容量比原有方法提高了7.5倍,缓存命中率由不进行索引项分组时的47%提高到87.6%.
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