基于BS架構(gòu)的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法

劉春偉

摘要：當(dāng)前的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)矩陣多為單結(jié)構(gòu)，且訪問(wèn)的識(shí)別范圍較小，導(dǎo)致訪問(wèn)耗時(shí)延長(zhǎng)。為此，本文對(duì)基于BS架構(gòu)的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)與分析，根據(jù)實(shí)際的訪問(wèn)需求和標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行基礎(chǔ)并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)預(yù)處理；采用多階的形式，擴(kuò)大訪問(wèn)的識(shí)別范圍，設(shè)計(jì)多階交叉并行訪問(wèn)矩陣，構(gòu)建BS架構(gòu)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)模型；采用自適應(yīng)轉(zhuǎn)換修正實(shí)現(xiàn)并訪問(wèn)處理。測(cè)試結(jié)果表明，對(duì)比于傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組，此次設(shè)計(jì)的BS架構(gòu)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組最終得出的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)耗時(shí)均被較好地控制在0.2s以下，說(shuō)明此種訪問(wèn)方法的針對(duì)性和穩(wěn)定性更高，在BS架構(gòu)的輔助下，可以加強(qiáng)對(duì)訪問(wèn)誤差的控制，具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：BS架構(gòu)；分布式文件；文件數(shù)據(jù)處理；并行訪問(wèn)；訪問(wèn)方法；文件識(shí)別

一、引言

文件數(shù)據(jù)的并行訪問(wèn)是一種多維訪問(wèn)方式，具有一定的針對(duì)性，可以在不同的環(huán)境下對(duì)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行協(xié)同處理整合，進(jìn)而達(dá)到預(yù)期訪問(wèn)目標(biāo)。當(dāng)前，較為常用的文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方式一般為單程序，例如參考文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]設(shè)定傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法。這類訪問(wèn)方法雖然可以實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)和任務(wù)，但是缺乏穩(wěn)定性和轉(zhuǎn)換性，所述訪問(wèn)目標(biāo)也不明確，容易造成訪問(wèn)失敗、文件數(shù)據(jù)丟失、文件丟失等情況，產(chǎn)生不可控的損失[3]。此外，單結(jié)構(gòu)文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)形式執(zhí)行效率較低，覆蓋的訪問(wèn)范圍也受到限制，約束較多，容易影響最終的訪問(wèn)結(jié)果[4]。為此，本文對(duì)基于BS架構(gòu)的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)與驗(yàn)證分析。BS架構(gòu)指的是瀏覽器、服務(wù)器架構(gòu)模式，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中隨目標(biāo)變化作出對(duì)應(yīng)的改進(jìn)調(diào)整，形成三層邏輯結(jié)構(gòu)，為日常生產(chǎn)生活提供了極大的便利條件[5]。將該項(xiàng)技術(shù)與分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法相融合可以進(jìn)一步擴(kuò)大訪問(wèn)范圍，形成更靈活、多變的訪問(wèn)結(jié)構(gòu)，同時(shí)，面對(duì)復(fù)雜的訪問(wèn)環(huán)境，也可以逐步強(qiáng)化訪問(wèn)程序，與初始數(shù)據(jù)庫(kù)搭接，形成更安全、穩(wěn)定的文件數(shù)據(jù)訪問(wèn)環(huán)境，便于交互的同時(shí)，為后續(xù)相關(guān)訪問(wèn)技術(shù)和行業(yè)發(fā)展奠定基礎(chǔ)[6]。

二、設(shè)計(jì)分布式文件數(shù)據(jù)BS架構(gòu)并行訪問(wèn)方法

（一）基礎(chǔ)并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)預(yù)處理

通常情況下，分布式文件數(shù)據(jù)量十分龐大，因此在對(duì)其進(jìn)行并行訪問(wèn)之前，需要搭建多維訪問(wèn)結(jié)構(gòu)的支撐，并對(duì)基礎(chǔ)并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[7]。傳統(tǒng)的訪問(wèn)格式是單向的，對(duì)數(shù)據(jù)、信息的采集效率較低，導(dǎo)致后續(xù)訪問(wèn)指令執(zhí)行出現(xiàn)阻礙[8]。因此，首先進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集和設(shè)置，設(shè)置并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)指標(biāo)，分別是并行柵格數(shù)量/個(gè)、獨(dú)立訪問(wèn)次數(shù)/次、數(shù)據(jù)讀入比、吞吐力變動(dòng)比、訪問(wèn)映射點(diǎn)/個(gè)；接著，依據(jù)指標(biāo)設(shè)置基礎(chǔ)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)值，分別為5、12、6.33、3.2、10；最后，依據(jù)指標(biāo)設(shè)置實(shí)測(cè)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)值，分別為8、18、7.15、4.2、16。其次，在完成對(duì)并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)采集的設(shè)置與分析后，結(jié)合分布式文件數(shù)據(jù)的訪問(wèn)需求及標(biāo)準(zhǔn)，在標(biāo)定的范圍之內(nèi)設(shè)置多個(gè)訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)。需要注意的是，節(jié)點(diǎn)在設(shè)置時(shí)互相獨(dú)立，需要建立對(duì)應(yīng)的接入關(guān)系，以形成循環(huán)式的數(shù)據(jù)采集形式，提升后續(xù)的并行訪問(wèn)效率。最后，以此為基礎(chǔ)，將獲取的并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、篩選，消除采集的數(shù)據(jù)誤差及相關(guān)問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，實(shí)現(xiàn)對(duì)文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)的預(yù)處理。需要注意的是，采集數(shù)據(jù)一般是實(shí)時(shí)的，所以在進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)也不固定，需要隨著實(shí)際訪問(wèn)需求和標(biāo)準(zhǔn)作出定向調(diào)整，以此提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)處理的靈活度。

（二）設(shè)計(jì)多階交叉并行訪問(wèn)矩陣

在完成基礎(chǔ)并行訪問(wèn)數(shù)據(jù)預(yù)處理后，設(shè)計(jì)多階交叉并行訪問(wèn)矩陣。當(dāng)前應(yīng)用的訪問(wèn)矩陣多為單結(jié)構(gòu)，雖然可以完成對(duì)分布式文件數(shù)據(jù)的并行訪問(wèn)目標(biāo)，但是訪問(wèn)效率及速度均有待提升，且有不可控性。而多階交叉訪問(wèn)矩陣在實(shí)際處理過(guò)程中可將訪問(wèn)誤差降至最低，確保訪問(wèn)結(jié)果的真實(shí)可靠。以下建立基礎(chǔ)的并行訪問(wèn)測(cè)定結(jié)構(gòu)，并計(jì)算出訪問(wèn)互斥比，如公式1所示：

在上式中，M表示并行訪問(wèn)互斥比，A表示轉(zhuǎn)換訪問(wèn)定值差，θ表示訪問(wèn)總范圍，C1和C2分別表示定向訪問(wèn)單元值和實(shí)測(cè)訪問(wèn)單元值，λ表示分離訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)數(shù)量，ε表示并行處理極限值。結(jié)合計(jì)算得出的并行訪問(wèn)互斥比，調(diào)整矩陣的訪問(wèn)基準(zhǔn)值，并設(shè)定并行訪問(wèn)約束條件，形成更完整、具體的訪問(wèn)矩陣結(jié)構(gòu)。

以此為基礎(chǔ)，結(jié)合BS架構(gòu)，設(shè)計(jì)多維的并行訪問(wèn)空間，以訪問(wèn)目標(biāo)為引導(dǎo)，設(shè)置多個(gè)文件訪問(wèn)層級(jí)，每個(gè)層級(jí)均需設(shè)置對(duì)應(yīng)訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)，目的是強(qiáng)化矩陣訪問(wèn)精準(zhǔn)度，消除過(guò)程中存在的并行訪問(wèn)誤差。同時(shí)，采用交叉方式執(zhí)行矩陣中的訪問(wèn)目標(biāo)，以此輸出模糊的訪問(wèn)結(jié)果。

（三）構(gòu)建BS架構(gòu)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)模型

在完成多階交叉并行訪問(wèn)矩陣設(shè)計(jì)后，結(jié)合BS架構(gòu)，構(gòu)建分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)模型。首先，對(duì)所選分布式文件進(jìn)行分類和篩選，保障數(shù)據(jù)信息的真實(shí)與穩(wěn)定；隨即利用設(shè)置的矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，重新調(diào)整并行訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)；最后，再結(jié)合BS架構(gòu)，構(gòu)建分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)模型的執(zhí)行結(jié)構(gòu)。

通過(guò)BS架構(gòu)來(lái)建立分支式并行訪問(wèn)結(jié)構(gòu)，可以輸出模糊的訪問(wèn)處理結(jié)果。需要注意的是，每個(gè)訪問(wèn)結(jié)果均為初始結(jié)果，在模型中構(gòu)建分布式并行訪問(wèn)邏輯需要利用BS架構(gòu)進(jìn)行多維限制，針對(duì)每個(gè)目標(biāo)進(jìn)行排序處理，獲取結(jié)構(gòu)后，并對(duì)模糊結(jié)果做修正及整合處理，以提升并行訪問(wèn)結(jié)果的精準(zhǔn)度和可靠性。

（四）自適應(yīng)轉(zhuǎn)換修正實(shí)現(xiàn)并訪問(wèn)處理

在完成BS架構(gòu)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)模型的設(shè)計(jì)后，采用自適應(yīng)轉(zhuǎn)換修正方式實(shí)現(xiàn)并行訪問(wèn)處理。為了更好解決分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)的一致性問(wèn)題，需要建立相對(duì)的訪問(wèn)修正關(guān)系，采用自適應(yīng)方式建立智能修正程序。具體流程是：首先，進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集，并根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)定緩沖區(qū)域和基礎(chǔ)訪問(wèn)目標(biāo)；接著，進(jìn)行日志修正處理和數(shù)值讀?。蛔詈?，輸出自適應(yīng)修正結(jié)果。

依據(jù)上述流程對(duì)并行訪問(wèn)獲取結(jié)果進(jìn)行修正，接著進(jìn)行并行訪問(wèn)修正限值差的計(jì)算，具體如公式2所示：

在上式中，X表示訪問(wèn)修正限值差，τ表示并行約束值， 表示單元修正比，μ表示單元修正次數(shù)，ρ表示堆疊值。結(jié)合訪問(wèn)修正限值差，進(jìn)行訪問(wèn)結(jié)果比對(duì)，最大程度地降低并行訪問(wèn)誤差，確保最終訪問(wèn)結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。

三、方法測(cè)試

本次主要對(duì)基于BS架構(gòu)的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法的應(yīng)用效果進(jìn)行分析驗(yàn)證，考慮到測(cè)試結(jié)果的真實(shí)性和可靠性，采用對(duì)比方式展開(kāi)分析，選定A企業(yè)平臺(tái)的分布式文件作為測(cè)試的主要目標(biāo)對(duì)象，參考文件設(shè)定傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組以及此次所設(shè)計(jì)的BS架構(gòu)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組，根據(jù)當(dāng)前測(cè)試需求和標(biāo)準(zhǔn)的變化，對(duì)最終的并行訪問(wèn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究。

（一）測(cè)試準(zhǔn)備

結(jié)合BS架構(gòu)，對(duì)A企業(yè)平臺(tái)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試環(huán)境進(jìn)行搭建與關(guān)聯(lián)。首先，在A企業(yè)平臺(tái)中隨機(jī)定位4個(gè)分布式，標(biāo)定出所屬的分布式文件，匯總整合后以待后續(xù)使用。調(diào)整當(dāng)前平臺(tái)的控制基礎(chǔ)數(shù)值，采用I5 CPU、12 GB 內(nèi)存及 Linux 操作系統(tǒng)作為本次測(cè)試的主要支撐，調(diào)整E3-1230 處理器的運(yùn)行頻率為 3.5 GHz，調(diào)用 MIRACL 庫(kù)與測(cè)試的訪問(wèn)程序進(jìn)行搭接，形成循環(huán)性的并行處理結(jié)構(gòu)。設(shè)置主控節(jié)點(diǎn)和I/O雙向控制節(jié)點(diǎn)。為了確保訪問(wèn)處理結(jié)果的真實(shí)性和可靠性，將設(shè)置的節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，構(gòu)建并行訪問(wèn)矩陣，同時(shí)計(jì)算基礎(chǔ)并行效率，具體如公式3所示：

在上式中，D表示訪問(wèn)并行效率，θ表示覆蓋訪問(wèn)范圍，m表示轉(zhuǎn)換并行比，n表示訪問(wèn)次數(shù)， 表示網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率。結(jié)合當(dāng)前測(cè)試需求，將計(jì)算得出的訪問(wèn)并行效率設(shè)置為對(duì)應(yīng)的并行訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)。

接下來(lái)基于BS架構(gòu)，構(gòu)建初始并行訪問(wèn)結(jié)構(gòu)：第一，設(shè)置訪問(wèn)目標(biāo)和訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)；第二，設(shè)置訪問(wèn)矩陣并調(diào)整訪問(wèn)需求；第三，使用bs架構(gòu)進(jìn)行訪問(wèn)引導(dǎo)；第五，進(jìn)行分布式文件標(biāo)定和數(shù)據(jù)匯總整合；第六，輸出訪問(wèn)結(jié)果。

在完成對(duì)BS架構(gòu)文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)后，在此基礎(chǔ)上，設(shè)置分布式數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)指標(biāo)及參數(shù)，具體如表1所示：

根據(jù)表1，首先設(shè)置分布式數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)指標(biāo)及參數(shù)；接著，以此為基礎(chǔ)，進(jìn)行基礎(chǔ)測(cè)試環(huán)境的調(diào)整，確保測(cè)試過(guò)程中的穩(wěn)定與安全；最后，綜合BS架構(gòu)，對(duì)A企業(yè)平臺(tái)中的分布式文件數(shù)據(jù)的并行訪問(wèn)方法進(jìn)行測(cè)試研究。

（二）測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析

在上述搭建的測(cè)試環(huán)境中，結(jié)合BS架構(gòu)，對(duì)A企業(yè)平臺(tái)中的分布式文件數(shù)據(jù)的并行訪問(wèn)方法的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析和驗(yàn)證研究。首先，利用設(shè)定的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及信息的采集，針對(duì)選定的4個(gè)區(qū)域，標(biāo)定出一定數(shù)量的為分布式文件，分別為12份、16份、21份、25份，利用專業(yè)的軟件及設(shè)備進(jìn)行分布式文件中基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)以及信息的提取，匯總整合后，測(cè)算出單元文件數(shù)據(jù)訪問(wèn)并行量，具體如下公式4所示：

在上式中，K表示單元文件數(shù)據(jù)訪問(wèn)并行量，γ表示訪問(wèn)基準(zhǔn)值，α表示訪問(wèn)次數(shù)， 表示運(yùn)行時(shí)間，ψ表示并行效率，y表示并行加速比。結(jié)合當(dāng)前的單元文件數(shù)據(jù)訪問(wèn)并行量，針對(duì)選取的文件數(shù)據(jù)，進(jìn)行并行訪問(wèn)耗時(shí)，具體如下公式5所示：

在上式中，P代表訪問(wèn)所耗時(shí)間，?代表覆蓋的范圍，π代表單次訪問(wèn)的效率，w代表訪問(wèn)的頻次， 代表讀取的次數(shù)，ω代表讀取訪問(wèn)的單元值。結(jié)合當(dāng)前的測(cè)試需求，對(duì)測(cè)試結(jié)果比照研究，如圖1所示。

分析上圖測(cè)試結(jié)果可知，對(duì)比于傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組，此次所設(shè)計(jì)的BS架構(gòu)分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)測(cè)試組最終得出的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)耗時(shí)均被較好地控制在0.2s以下，說(shuō)明此種訪問(wèn)方法的針對(duì)性與穩(wěn)定性更高，在BS架構(gòu)的輔助下，可以加強(qiáng)訪問(wèn)誤差控制，具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

四、結(jié)束語(yǔ)

本文基于BS架構(gòu)的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)與驗(yàn)證分析，與初始的訪問(wèn)結(jié)構(gòu)相對(duì)比，此次結(jié)合BS架構(gòu)設(shè)計(jì)的針對(duì)文件數(shù)據(jù)的并行訪問(wèn)方法具有更加靈活、更加多變的特性，同時(shí)具有更強(qiáng)的針對(duì)性。在復(fù)雜的環(huán)境背景下，當(dāng)前的訪問(wèn)程序可以精準(zhǔn)定位到對(duì)應(yīng)的訪問(wèn)區(qū)域以及位置，存在多任務(wù)、綜合化、模塊化、統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)、高度集成等特點(diǎn)，結(jié)合分布式文件數(shù)據(jù)的訪問(wèn)需求及標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)對(duì)文件數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)誤差的控制，推動(dòng)數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)技術(shù)邁入新的發(fā)展臺(tái)階。

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