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重复数据删除中的无向图遍历分组预测方法
引用本文:王龙翔,张兴军,朱国峰,朱跃光,董小社.重复数据删除中的无向图遍历分组预测方法[J].西安交通大学学报,2013,47(10).
作者姓名:王龙翔  张兴军  朱国峰  朱跃光  董小社
作者单位:西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
基金项目:国家科技支撑计划资助项目,国家自然科学基金资助项目,国家高技术研究发展计划资助项目
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%.

关 键 词:重复数据删除  分组预测  大规模存储系统

A Grouping Prediction Method Based on Undirected Graph Traversal in De-Duplication System
WANG Longxiang , ZHANG Xingjun , ZHU Guofeng , ZHU Yueguang , DONG Xiaoshe.A Grouping Prediction Method Based on Undirected Graph Traversal in De-Duplication System[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2013,47(10).
Authors:WANG Longxiang  ZHANG Xingjun  ZHU Guofeng  ZHU Yueguang  DONG Xiaoshe
Abstract:
Keywords:data de-duplication  grouping predict  large-scale storage system
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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