CN105988720A - 数据存储装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据存储方法，包括：接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果。本发明还公开了一种数据存储装置，包括：处理器、第一数据层和第二数据层。

Description

数据存储装置和方法
技术领域
本发明涉及数据存储技术，尤其涉及一种数据存储装置和方法。
背景技术
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆(M)字节及千兆(G)字节发展到现在的兆兆(T)字节和千兆兆(P)字节。同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库***已不能全部满足这一要求。现有的大数据处理方案有采用大规模并行处理***(MPP，Massively Parallel Processing)架构的数据库***Greenplum、采用分布式***基础架构的Hadoop等。并且，由大量X86PC加本地硬盘(HDD，Hard Disk Drive)存储组成大规模计算集群的架构已经成为大多数大数据解决方案的主要运行平台，大量的服务器本地硬盘也成了大数据时代主要的存储方式。
但是，传统数据都是基于硬盘存储、管理和输入输出(I/O)的，而硬盘的发展速度相对十分缓慢。从IBM公司在1956年9月份推出世界上第一块硬盘至今，主流企业级硬盘的转速已在15,000RPM(转每分)停留了许多年，除了容量还能不断增加外，其他各方面性能一直无法获得更有效的提高，可以说硬盘的性能已经在一定程度上限制了***整体性能的提升。虽然企业级硬盘可以通过硬盘阵列来提升整体的数据存储和访问效率，但是由于硬盘的数据读/写性能无法大幅提高，数据传输等待时间太长，导致***数据读/写性能需求和供给之间存在较大矛盾。当前采用硬盘阵列技术也难以满足大数据、云计算等背景下的***应用需求。
从根本上看，存储***的性能取决于其所依赖的存储器件。HDD仍然是目前最主要的大容量、低成本存储器件。多种新型技术如垂直记录的研究和应用使硬盘的容量在过去的30年里增加了100,000倍，但由于受制于磁头的移动速度，其访问延迟仅仅提高了2倍。而且进一步提高硬盘转速会带来能源消耗和温度问题，因此硬盘的容量与性能之间的矛盾十分突出。
随着大数据时代的发展，移动的大数据业务将会有很大的发展。本地硬盘存储也将得到大规模的应用。然而在大多数情况下，基于服务器的本地存储效率并不高，尤其是大容量硬盘的I/O处理能力更加不足。采用硬盘阵列虽然能在一定程度上解决一些存储效率问题，但同时存在成本、物理空间管理、能耗等方面的缺点。
近年来，固态硬盘(SSD，Solid State Disk/Drive)的快速发展为提升存储***性能提供了新的重大机遇。SSD采样用固态电子存储芯片阵列，具有随机读取速度快、功耗低、抗震性好等优点。尽管目前SSD还存在价格偏高，容量较小，并且存在写前擦除、耐久性等限制，SSD与HDD良好的互补性仍然为设计大容量、高性能、低成本的混合存储***提供了崭新的机遇。
但是，在SSD和HDD的混合存储***中，SSD的写前擦除和写寿命限制对***的写操作性能影响较大。并且，由于SSD固有的属性限制，SSD还存在不能就地更新(inplace updating)、需写前擦除、擦除寿命等问题。这些问题导致现有混合存储***中存在写操作面临两难的困境：对于数据的写入策略，若频繁写入SSD，则会影响SSD的使用寿命，但如果频繁写入HDD则又会影响***的写性能。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明实施例期望提供一种数据存储装置和方法，能够提高写数据操作和读数据的操作性能，且在保证数据安全的同时降低存储成本。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供的一种数据存储方法，包括：
接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；
接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果。
上述方案中，所述第一数据层包括第一非易失性存储器，所述第二数据层包括第二非易失性存储器。
上述方案中，所述方法进一步包括，根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析，确定所述写数据操作度或所述读数据操作度。
上述方案中，所述将数据写入第一数据层或第二数据层中包括：采用回写模式Write-Back所述将数据写入第一非易失性存储器或第二非易失性存储器中。
上述方案中，所述将数据写入第一数据层或第二数据层中包括：将所述数据以数据块为单位，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块写入所述第一非易失性存储器或所述第二非易失性存储器中。
上述方案中，所述方法进一步包括：在查询第二数据层或第一数据层之前，根据读数据操作度查询易失性存储器；设置所述易失性存储器的应用存储空间和读/写加速存储空间，并设置所述易失性存储器的读/写加速存储空间最大和最小可用阈值。
本发明实施例提供的一种数据存储装置，包括：处理器、第一数据层和第二数据层，
所述处理器用于：接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果；
所述第一数据层和第二数据层用于存储所述数据。
上述方案中，所述第一数据层包括第一非易失性存储器，所述第二数据层包括第二非易失性存储器。
上述方案中，所述处理器进一步用于根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析确定所述写数据操作度或所述读数据操作度。
上述方案中，所述装置进一步包括：易失性存储器和所述易失性存储器的物理镜像；
所述处理器进一步用于在查询第二数据层或第一数据层之前，根据读数据操作度查询所述易失性存储器，并设置所述易失性存储器的读/写加速存储空间最大和最小可用阈值。
上述方案中，所述处理器进一步用于将所述数据以数据块为单位，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块写入所述第一非易失性存储器或所述第二非易失性存储器中。
上述方案中，所述第一非易失性存储器包括硬盘；所述第二非易失性存储器包括固态硬盘和/或非易失性随机访问存储器；所述易失性存储器包括随机存取存储器。
本发明实施例提供的数据存储方法，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中，并根据读数据操作度查询第一数据层或第二数据层，从而实现了写数据操作与读数据操作的分流，不仅同时提高了写数据操作和读数据操作性能，并且增强了数据存储的可靠性。
本发明实施例提供的数据存储装置，设置第一非易失性存储器、第二非易失性存储器及易失性存储器分别用于根据写/读数据操作度存储数据，如此，不仅综合考虑了各种存储介质类型、数据负载、存储***架构、存储容量、性能、可靠性、成本、以及能耗等多种因素的影响，并通过缓存分层结构将SSD和/或NVRAM作为HDD的缓存，实现了写数据操作和读数据操作的分流，不仅能够降低存储成本，还能够同时提高写数据操作和读数据操作性能。
本发明实施例通过为随机存取存储器盘(Ramdisk)设置最大和最小可用阈值来保证最大和最小可用量，从而保证了应用存储空间不受影响。
本发明实施例通过设置所述易失性存储器的物理镜像，能避免因易失性存储器损坏而导致无法访问数据。
本发明实施例通过回写(Write-Back)模式在执行写数据操作过程中对Ramdisk和HDD加锁，从而保证了数据的安全。
附图说明
图1为本发明实施例提供的数据存储方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的缓存分层结构示意图；
图3为本发明实施例提供的写数据操作的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的数据映射示意图；
图5为本发明实施例提供的数据存储装置的组成结构示意图。
具体实施方式
在本发明公开的各种实施例中，描述了一种数据存储方法，包括接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果；如此，能实现读数据操作和写数据操作的分流，同时能提高读数据操作和写数据操作性能。
下面通过具体实施例结合附图对本发明做进一步的详细说明。
在如图1所示的本发明一个实施例中，所公开的数据存储方法包括以下步骤：
步骤S101：接收写数据请求或读数据请求；对于写数据请求，执行步骤102，对于读数据请求，执行步骤103；
步骤S102：根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；
其中，上述第一数据层可以包括第一非易失性存储器，第二数据层可以包括第二非易失性存储器；
并且，将数据写入第一数据层或第二数据层中可以是将数据写入第一非易失性存储器或第二非易失性存储器中；
上述第一非易失性存储器或第二非易失性存储器可以根据各种存储介质的特性进行选择。表1列出了各种存储介质的特性对比：
表1
综合考虑表1所列出的各种存储介质类型、数据负载、存储***架构、存储容量、性能、可靠性、成本、以及能耗等多种因素的影响，上述第一非易失性存储器可以包括HDD，所述第二非易失性存储器可以包括SSD和/或非易失性随机访问存储器(NVRAM，Non-Volatile Random Access Memory)。
在步骤S102中，还可以根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析，确定所述写数据操作度或所述读数据操作度。
其中，写数据操作度为单位时间内执行写数据操作的次数HotW，单位时间可以为小时、天或周；读数据操作度为单位存储空间内执行读数据操作的次数HotR。
其中，频率算法的公式为：
参数i为数据块标识，其取值范围是1～k，k为数据存储装置的存储块的数量；参数t表示数据采集周期，其取值可以是小时、天或周；参数Wblock表示每个数据块在数据采集周期内执行写数据操作的次数，其取值范围是0～1000，并可以将Wblock的值超过1000的数据块标识为热点数据；
其中，预测命中率算法的公式为：P＝Sn/N；
P为预测命中率；参数Sn表示历史热点数据采集热点数据集合，其取值范围为前N个执行写数据操作的次数最多的数据块，即Sn＝取前N个RANK(HotWi)；
根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析确定所述写数据操作度的计算公式为：M＝αP+βHotW；
参数M表示需要缓存的数据，参数α、β的取值范围为0～1，且满足α+β＝1。
进一步地，可以将写数据操作度符合M特征的高频度热点数据写入所述第二数据层。
上述将数据写入第一数据层或第二数据层中可以包括：采用Write-Back模式所述将数据写入第一非易失性存储器或第二非易失性存储器中。
上述将数据写入第一数据层或第二数据层中还可以包括：将所述数据以数据块为单位，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块写入所述第一非易失性存储器或所述第二非易失性存储器中。
步骤S103：根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层；
其中，可以根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析，确定所述读数据操作度；进一步地，可以根据读数据操作度设置符合M特征的频度统计策略，先查询第二数据层再查询第一数据层；进一步地，也可以根据读数据操作度的高低，先查询易失性存储器，如果没结果返回，则查询第二非易失性存储器，如果仍没结果返回，再查询第一非易失性存储器。
上述易失性存储器可以设置应用存储空间和读/写加速存储空间，其中，易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，读/写加速存储空间可以进一步设置为Ramdisk，并且可以为Ramdisk设置最大和最小可用阈值以保证最大和最小可用量，从而能够保证应用存储空间不受影响。
并且，还可以进一步设置所述易失性存储器的物理镜像，从而能够避免因易失性存储器损坏而导致无法访问数据。
步骤S104：返回查询结果。
在如图2所示的本发明一个实施例中，提供了缓存分层结构，将逻辑数据层的数据A-E分别存储在第一数据层和第二数据层，逻辑数据层的逻辑地址与第一数据层物理地址一一对应。
其中，第一数据层可以由HDD设备构成，第二数据层可以由SSD和/或NVRAM设备构成。SSD和/或NVRAM作为HDD的缓存，接收读数据请求后，先在第二数据层中查询是否已经缓存该数据，如果已经缓存，则访问SSD和/或NVRAM设备；否则，访问HDD设备。本发明实施例提供的缓存分层结构，通过引入比随机存取存储器容量更大的第二数据层，能够缓存更多数据，提高读数据操作性能。
并且，接收写数据请求后，可以先将数据预写入第二数据层的SSD和/或NVRAM设备中，然后再批量写入HDD设备。本发明实施例提供的缓存分层结构，通过引入比HDD设备随机写入性能更高的第二数据层，能够提高写数据操作性能。
在本发明的一个实施例中，缓存分层结构可以进一步采用闪存缓存flashcache结构。
本发明实施例提供的缓存分层结构，综合考虑了各种存储介质类型、数据负载、存储***架构、存储容量、性能、可靠性、成本、以及能耗等多种因素的影响，通过将SSD和/或NVRAM作为HDD的缓存，实现了写数据操作和读数据操作的分流，不仅同时提高了写数据操作和读数据操作性能，并且增强了数据存储的可靠性。
在如图3所示的本发明一个实施例中，写数据操作采用Write-Back模式，包括以下步骤：
步骤S301：如果要写入的数据已存储在易失性存储器和第一非易失性存储器中；
这里，所述已存储可以是已经存储在Ramdisk和HDD中，那么，就对Ramdisk和HDD加锁(Lock)；
步骤S302：将数据写入第二非易失性存储器中；
这里，所述第二非易失性存储器可以是SSD和/或NVRAM中；
步骤S303：将第二非易失性存储器中的相应数据写入Ramdisk中，解除RAMDISK上的Lock；
步骤S304：将第二非易失性存储器中的相应数据写入HDD中，解除HDD上的Lock。
在如图4所示的本发明一个实施例中，数据以数据块(block)为单位存储在存储装置中。下面结合图4对本发明实施例提供的数据存储装置的逻辑地址与物理地址映射做进一步的详细说明。
对于写/读数据操作请求，需要考虑如何将数据的逻辑地址映射到相应的物理地址，即映射规则。其中，映射规则包括映射粒度，即存储装置能够识别的数据块的最基本单位，可以包括一个或多个数据块。
数据块级映射是映射粒度最细的映射，可以将每一个4KB的数据块作为基本映射单元。所有写/读数据操作请求根据起始物理地址，如扇区号dbn，并按照取模运算、哈希运算等算法，将数据的逻辑地址映射到数据存储装置的物理地址。
数据块级映射可以采用缓存分层结构，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块映射到数据存储装置相应的物理地址中。
图4中示出的实施例采用组相联映射，其中，先通过如下公式计算目标组：
目标组＝(起始扇区号/(数据块大小*组大小))mod(组的数量)
例如，在确定为目标组3之后，在目标组3内遍历查找空闲或标记为无效(invalid)的扇区，例如：目标组3中第一个空闲或标记为invalid的扇区如图4中斜线填充所示。图4中深色填充的扇区表示为非空闲或标记为有效(valid)，如果在目标组内没有查找到相应空闲或标记为invalid的扇区，则按照近期最少使用算法(Least Recently Used，LRU)替换目标组内的相应扇区。
在如图5所示的本发明一个实施例中，所述数据存储装置包括：处理器、第一数据层和第二数据层。
所述处理器用于：接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果；
所述第一数据层和第二数据层用于存储所述数据。
上述第一数据层可以包括第一非易失性存储器，第二数据层可以包括第二非易失性存储器。
上述处理器可以进一步用于根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析，确定所述写数据操作度或所述读数据操作度。
上述装置可以进一步包括易失性存储器，用于存储所述数据；上述处理器可以进一步用于在查询第二数据层或第一数据层之前，根据读数据操作度查询所述易失性存储器。
上述数据存储装置可以进一步包括所述易失性存储器的物理镜像；所述处理器进一步用于设置所述易失性存储器最大和最小可用阈值。
上述处理器可以进一步用于将所述数据以数据块为单位，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块写入所述第一非易失性存储器或所述第二非易失性存储器中。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种数据存储方法，其特征在于，该方法包括：
接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；
接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据层包括第一非易失性存储器，所述第二数据层包括第二非易失性存储器。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括，根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析，确定所述写数据操作度或所述读数据操作度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将数据写入第一数据层或第二数据层中包括：采用回写模式Write-Back所述将数据写入第一非易失性存储器或第二非易失性存储器中。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将数据写入第一数据层或第二数据层中包括：将所述数据以数据块为单位，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块写入所述第一非易失性存储器或所述第二非易失性存储器中。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：在查询第二数据层或第一数据层之前，根据读数据操作度查询易失性存储器；设置所述易失性存储器的应用存储空间和读/写加速存储空间，并设置所述易失性存储器的读/写加速存储空间最大和最小可用阈值。
7.一种数据存储装置，包括：处理器、第一数据层和第二数据层，其特征在于，
所述处理器用于：接收写数据请求后，根据写数据操作度将数据写入第一数据层或第二数据层中；接收读数据请求后，根据读数据操作度查询第二数据层或第一数据层，并返回查询结果；
所述第一数据层和第二数据层用于存储所述数据。
8.根据权利要求7所述的数据存储装置，其特征在于，所述第一数据层包括第一非易失性存储器，所述第二数据层包括第二非易失性存储器。
9.根据权利要求7所述的数据存储装置，其特征在于，所述处理器进一步用于根据数据使用频率算法和预测命中率算法即时分析确定所述写数据操作度或所述读数据操作度。
10.根据权利要求8所述的数据存储装置，其特征在于，所述装置进一步包括：易失性存储器和所述易失性存储器的物理镜像；
所述处理器进一步用于在查询第二数据层或第一数据层之前，根据读数据操作度查询所述易失性存储器，并设置所述易失性存储器的读/写加速存储空间最大和最小可用阈值。
11.根据权利要求8所述的数据存储装置，其特征在于，所述处理器进一步用于将所述数据以数据块为单位，通过直接映射、全相联映射或组相联映射将数据块写入所述第一非易失性存储器或所述第二非易失性存储器中。
12.根据权利要求8至11任一项所述的数据存储装置，其特征在于，所述第一非易失性存储器包括硬盘；所述第二非易失性存储器包括固态硬盘和/或非易失性随机访问存储器；所述易失性存储器包括随机存取存储器。
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