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[發明專利]一種網絡文件的動態副本存儲方法有效

專利信息
申請號: 201310282367.2 申請日: 2013-07-05
公開(公告)號: CN103327116A 公開(公告)日: 2013-09-25
發明(設計)人: 袁東風;王君君;張海霞;江銘炎;劉亞;馬翠云;王麗萍;王宏賓;李宗璋;于莉;孫志猛 申請(專利權)人: 山東大學
主分類號: H04L29/08 分類號: H04L29/08
代理公司: 濟南金迪知識產權代理有限公司 37219 代理人: 許德山
地址: 250100 山*** 國省代碼: 山東;37
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 網絡 文件 動態 副本 存儲 方法
【權利要求書】:

1.一種網絡文件的動態副本存儲方法,由以下系統來實現,該系統包括網絡磁盤、MySQL數據庫服務器和分布式存儲服務器集群,其中網絡磁盤是基于Web的網絡文件存儲磁盤;MySQL數據庫服務器是安裝有MySQL的數據庫服務器;分布式存儲服務器集群是一個分布式文件存儲系統,它包括一個控制節點和多個存儲節點,其中,控制節點用于監控用戶存儲目錄的文件操作,如創建、重命名、刪除,并維護用戶文件副本列表、文件存儲位置列表和集群節點列表,存儲節點是用戶文件的真正存放位置,控制節點和存儲節點之間通過TCP?Socket進行通信,該系統三部分之間的關系為:MySQL數據庫服務器上存儲著網絡磁盤的用戶信息表,在分布式存儲服務器集群的控制節點上布設網絡磁盤的Apache以及用戶存儲目錄,所有用戶的網絡請求都是以控制節點為中樞進行處理的,用戶的文件最終存儲在存儲節點上,該存儲方法具體步驟如下:

1)在MySQL數據庫服務器上創建用戶信息表,設置UserName、LoginCount和RepNum字段,其中UserName表示網絡磁盤的用戶名,LoginCount表示用戶的登陸次數,RepNum表示用戶的文件副本數目,LoginCount會隨著用戶登陸次數的增加而不斷更新;

2)控制節點從用戶信息表中讀取LoginCount字段,并將所有用戶的登陸次數寫入并輸出到本地的LoginCount.txt文件中;

3)利用K-means算法,將所有用戶的登陸次數按照登陸多少分為A,B和C三類;

4)分別獲取三個類的類邊界和類中心,即最小值、類中心、最大值,并將其存放在一個數組中,進而對該數組進行排序,從而將所有的類邊界和類中心按照由小到大的順序存放于數組中,如A1是類A的最小值,A2是類A的類中心,A3是類A的最大值,同樣B1、B2、B3分別是類B的最小值、類中心和最大值,C1、C2、C3分別是類C的最小值、類中心和最大值,則按照由小到大對數組內數值排序為:A1<A2<A3<B1<B2<B3<C1<C2<C3;

5)再次從用戶信息表中讀取LoginCount字段,根據A,B,C三個類的類邊界決定所有用戶的文件副本數目:

a)若用戶登陸次數小于等于A3,則RepNum=1;

b)若用戶登陸次數大于等于B1并且小于等于B3,則RepNum=2;

c)若用戶登陸次數大于等于C1,則RepNum=3;

重新更新所有用戶的RepNum字段的值;

6)對于每一個用戶,以UserName字段的值作為“鍵”,以其對應的RepNum字段的值作為“值”,以鍵值對的形式存放于用戶文件副本列表中;

7)各個存儲節點作為TCP?Socket的服務器端,打開監聽,等待客戶端的連接;

8)控制節點對網絡磁盤的用戶存儲目錄進行實時監控,一旦有用戶上傳了文件,就轉入步驟9)繼續執行;

9)獲取該用戶的上傳文件路徑,從該路徑中截取用戶名和文件名,遍歷用戶文件副本列表,直至找到與該用戶名相同的位置,讀取其對應的文件副本數;

10)控制節點根據文件副本數,利用分布算法從集群節點列表中獲取與該文件名對應的存儲節點列表,該列表中的節點個數與文件副本數相同,并以文件名作為“鍵”,以獲取的存儲節點列表作為“值”,將該鍵值對加入到文件存儲位置列表中;

11)控制節點作為TCP?Socket的客戶端,以多線程的模式向存儲節點列表中的每個存儲節點發出Socket連接請求,并在建立起連接后,向對應的存儲節點傳送該文件。由此,完成該文件的多副本存儲。

2.如權利要求要求1所述的一種網絡文件的動態副本存儲方法,其特征在于步驟3)中的利用K-means算法,將所有用戶的登陸次數按照登陸多少分為A,B和C三類,其運行步驟如下:

<1>將預備分類的數目指定為3,同時設置輸入文件的路徑為上述步驟2)中LoginCount.txt文件的存儲位置;

<2>逐行從輸入文件中讀取每一行數據,獲取所有的樣本數據存放在列表中;

<3>從樣本數據列表中隨機選出3個樣本數據作為3個類的初始類中心;

<4>遍歷樣本數據列表,計算每個數據到3個類中心的距離,并將該數據歸類到與該點最近的類中;

<5>重新計算每個類的平均值,將該平均值作為新的類中心,并更新每個類的中心;

<6>比較每個類的新舊中心是否相同,若相同,則算法終止;否則轉入步驟<4>,繼續循環執行下去。

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