[發明專利]數據的分布式存儲方法及系統

在審

• 申請號: 201910727287.0
• 申請日: 2019-08-07
• 公開（公告）號: CN110619019A
• 公開（公告）日: 2019-12-27
• 發明（設計）人: 鄭映鋒
• 申請（專利權）人: 平安科技(深圳)有限公司
• 主分類號: G06F16/27
• 分類號: G06F16/27;H04L29/08
• 代理公司: 44414 深圳中一聯合知識產權代理有限公司
• 代理人: 黃志云

1.一種數據的分布式存儲方法，其特征在于，包括：

請求端發送廣播請求包，所述廣播請求包中包含請求描述信息；

存儲提供端在接收到所述廣播請求包后，提取出所述請求描述信息，并基于所述請求描述信息判斷是否為所述請求端提供存儲服務，若判定為所述請求端提供存儲服務，則向所述請求端返回答復報文；

所述請求端從預設時間段內向其返回答復報文的存儲提供端中選擇一個作為目標提供端；

所述請求端將目標數據分割為多個數據塊，并計算各個所述數據塊的摘要，生成并存儲所述數據塊的標識與所述摘要的對應關系，將全部的所述數據塊發送至所述目標提供端；

所述目標提供端接收并存儲由所述請求端發送的各個數據塊；

所述請求端每隔預設時間間隔根據預先存儲的所述數據塊的標識與所述摘要的對應關系，對所述目標提供端存儲的一個以上的數據塊的摘要進行驗證，以確定所述目標提供端對所述目標數據的存儲是否存在異常。

2.如權利要求1所述的數據的分布式存儲方法，其特征在于，所述基于所述請求描述信息判斷是否為所述請求端提供存儲服務，包括：

將所述請求描述信息轉換為描述矩陣，并通過主成分分析算法對所述描述矩陣進行降維處理，生成目標特征矩陣；

根據預先訓練出的支持向量機模型對所述目標特征矩陣進行分類，并基于所述目標特征矩陣的類別，確定是否為所述請求端提供存儲服務。

3.如權利要求1所述的數據的分布式存儲方法，其特征在于，所述請求端從預設時間段內向其返回答復報文的存儲提供端中選擇一個作為目標提供端，包括：

從預設時間段內各個存儲提供端返回的所述答復報文中分別提取出存儲剩余容量，建立所述存儲提供端與所述存儲剩余容量的對應關系；

計算所述請求端接收到各個存儲提供端返回的所述答復報文的時間與所述請求端發送廣播請求包的時間的時間差，建立所述存儲提供端與所述時間差的對應關系；

通過公式：計算各個所述存儲提供端的存儲系數，其中，P_i為存儲提供端i的存儲系數，Cap_i為所述存儲提供端i對應的存儲剩余容量，Time_i為所述存儲提供端i對應的所述時間差；

將所述存儲系數最大的所述存儲提供端作為所述目標提供端。

4.如權利要求1所述的數據的分布式存儲方法，其特征在于，所述計算各個所述數據塊的摘要，包括：

將所述數據塊分成M個特征組，根據預設的擴展規則將所述M個特征組擴展為N個特征組，并分別為所述N個特征組編號，所述M為大于1的整數，所述N為大于M的整數；

為所述數據塊賦予初始摘要，將所述初始摘要按照排列順序分為L個初始摘要組，并分別為所述初始摘要組編號，所述L為大于1的整數；

設置所述L個緩存組，并分別為所述緩存組編號；

將各個所述初始摘要組的數據分別存入編號相同的所述緩存組中，循環執行N輪移位賦值計算，所述移位賦值計算包括：在將各個緩存組的數據移位存入后一個緩存組內后，將當前的首個緩存組的數據加上目標特征組的數據，作為新的所述首個緩存組的數據，以更新所述首個緩存組，所述目標特征組的編號與當前所述移位賦值計算的輪次相同；

將經過N輪移位賦值計算后的各個緩存組內數據組合，作為所述數據塊的摘要。

5.如權利要求1所述的數據的分布式存儲方法，其特征在于，所述請求端每隔預設時間間隔根據預先存儲的所述數據塊的標識與所述摘要的對應關系，對所述目標提供端存儲的一個以上的數據塊的摘要進行驗證，包括：

所述請求端每隔預設時間間隔生成一個挑戰報文，所述挑戰報文包含一個以上的所述數據塊的標識，用于指明抽查的數據塊；

所述請求端在接收到由所述目標提供端根據所述挑戰報文返回的所述數據塊的摘要后，根據預先存儲的所述數據塊的標識與所述摘要的對應關系，對所述目標提供端返回的所述數據塊的摘要進行驗證，以確定所述目標提供端對所述目標數據的存儲是否存在異常。