动手实现一个磁盘高速缓存:准备工作(二)

本文详细介绍了如何基于iSCSIEnterpriseTarget实现磁盘高速缓存,包括选择测试平台、理解缓存原理、修改源代码等关键步骤。重点在于通过IET的blockio方式引入自定义磁盘缓存层,实现读写请求的路由和优化。

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既然是实现一个磁盘高速缓存,那么就需要有一个测试平台,不然代码写出来也不知道对错,我选的是iSCSI Enterprise Target(额,这个IET的官方网站貌似被墙了),不过可以使用svn下载下来:

svn checkout svn://svn.code.sf.net/p/iscsitarget/code/trunk iscsitarget-code


我们的磁盘高速缓存就是基于IET实现的,IET是一个iSCSI Target服务器端软件,它提供了2种读写磁盘的方式:Block IO 和File IO。block io是直接读写方式,不使用Linux内核中提供的默认磁盘高速缓存,直接读写磁盘;file io则与之相反。因此我们只需要基于block io方式,在block io执行读写请求时,修改部分代码,将读写请求提交到我们自己实现的的磁盘缓存中间层,然后由我们的磁盘缓存去真正的执行读写磁盘的操作,磁盘缓存大概的实现原理就是这样子的。


那么接下来就应该是修改IET的源代码,让读写请求去调用我们的磁盘缓存的读写接口,这个在实现了磁盘缓存之后再回过头来研究;


到目前为止,我一直用磁盘缓存特指我们自己实现的磁盘高速缓存,觉得特别啰嗦,就想给我们的小项目起个名字,以后就叫它 dcache 吧!(后来我发现内核中有directory entry缓存也叫dcache,但是代码中很多地方已经用了,就这样吧!)


好了,后面就要开始写代码,真正地实现磁盘缓存了,下次再续!

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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