8、Ceph存储系统:BlueStore与非原生协议的深入解析

Ceph存储系统:BlueStore与非原生协议的深入解析

1. BlueStore概述

1.1 延迟写入机制

BlueStore在写入操作上与filestore有很大不同。在filestore中,每次写入都要先完整写入日志,再写入磁盘;而在BlueStore中,大多数情况下写入的数据部分会直接写入块设备,避免了双重写入的开销,提升了纯机械磁盘OSD的性能,并降低了SSD的磨损。不过,双重写入在机械磁盘搭配SSD日志时,能降低写入延迟。

BlueStore还可通过延迟写入来降低写入延迟,先将数据写入RocksDB的预写日志(WAL),再将条目刷新到磁盘。并非所有写入都会进入WAL,可通过配置参数 bluestore_prefer_deferred_size 来控制先写入WAL的I/O大小。对于机械磁盘,该参数默认值为32 KB,SSD默认不延迟写入。若写入延迟很重要且SSD速度足够快,可增大该值。

1.2 BlueFS文件系统

尽管开发BlueStore的初衷是不依赖底层文件系统,但它仍需一种方法来存储RocksDB和OSD磁盘上的数据。于是,BlueFS应运而生,它是一个极简的文件系统,仅提供BlueStore所需的最少功能集,专为Ceph提交的少量操作而设计,能可靠运行,还消除了使用标准POSIX文件系统时的双重文件系统日志写入开销。

与filestore不同,BlueFS不是原生Linux文件系统,无法直接浏览文件夹结构和查看对象,但可使用 ceph-objectstore-tool 挂载BlueFS文件系统,以便进行探索或手动纠正错误。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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