[發明專利]分布式存儲系統故障檢測的一種自適應算法

在審

• 申請號: 201910737549.1
• 申請日: 2019-08-09
• 公開（公告）號: CN112346942A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 馬瑋駿
• 申請（專利權）人: 南京澤暢航空科技有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

分布式存儲系統故障檢測的一種自適應算法。針對分布式存儲系統的特點，公開了一種基于混合狀態的捎帶故障檢測自適應算法。包括：根據被測節點計算時間的歷史數據，預估被測節點的下一次計算時間；根據檢測消息往返時延以及被檢測節點負載狀態的歷史數據，預估下一次的檢測消息往返時延；根據實測的時延結果對超時余量進行實時調整；計算下一次的超時時限設置；假如在實際檢測中，用時超出超時時限仍未收到被檢測節點的應答消息，則認為被檢測節點出現故障。本發明采用自檢測結合捎帶模式，合并故障檢測與狀態檢測消息，增強故障檢測功能的同時減少了檢測負載。因而本發明所述的檢測方法高效可靠，易于實施。

技術領域

本發明屬于計算機網絡故障檢測領域；具體來說，涉及分布式存儲系統故障檢測的一種自適應算法。

背景技術

故障檢測一直是分布式系統維護領域的熱點和難點。隨著分布式系統的規模和復雜性的不斷增加，其故障檢測算法逐步向自適應、低延遲、低代價等方面發展?，F有的手段(比如NFD-E算法)包括：根據網絡狀態的變化來預測心跳消息的到達時間，使用故障檢測的QoS(Quality of Service)作為參考指標，等等。

目前，分布式系統的故障檢測，主要側重于傳感器網絡、網格、軟件系統等方面，因而大多以心跳消息的時延為基礎進行計算，主要面向網絡時延進行預測及分析。然而，針對分布式存儲系統而言，諸如心跳消息本身的內容、節點負載對檢測時延的影響等信息，尚未得以充分利用。

發明內容

本發明的目的在于，針對分布式存儲系統的特點，提出了基于混合狀態的捎帶故障檢測自適應算法MSP-AFD(Mixed Status Piggyback Adaptive Fault Detectionalgorithm)。該算法采用自檢測結合捎帶模式，合并故障檢測與狀態檢測消息，增強故障檢測功能的同時減少了檢測負載。該算法包括以下步驟。

(步驟1)根據最近n次的檢測消息往返時延以及被檢測節點負載狀態預測第n+1次的檢測消息往返時延PR_n+1：

其中，R_n是第n次的檢測消息往返時延，Δt_i(i＝1，...，n)是被檢測節點最近n次的計算處理時延，θ_n+1表示對被檢測節點第n+1次計算時間的預測。

(步驟2)對于(式1)右端的θ_n+1，計算如下：

其中，表示被檢測節點最近n次計算時間的平均值，ε_n＝Δt_n-Δt_n-1表示被檢測節點最近一次的計算時間變化量，Δt_max表示被檢測節點計算時間突變的閾值，Δl_n為被檢測節點第n次任務處理的負載持續時間，T為檢測周期。

(步驟3)利用(式1)的結果，計算第n+1次的超時時限設置TO_n+1：

TO_n+1＝PR_n+1+ρ_n+1 (式3)

其中，ρ_n+1表示針對網絡狀態和故障檢測QoS需求而設置的第n+1次超時余量，后文將會給出ρ_n+1的計算公式。

(步驟4)判斷某個被檢測節點是否崩潰時，檢測端采用以下策略：

第n+1次檢測中如果發現在發出檢測消息之后經過超時時限TO_n+1還未收到被檢測端的應答消息，則認為被檢測節點出現故障。

在步驟3中，超時余量ρ是根據實測的時延結果進行實時調整的，從而保證了算法的高效率。ρ的計算方法如下：

令