這篇文章給大家分享的是有關(guān)Ceph分布式存儲糾刪碼之EC的示例分析的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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1.副本orEC？

把一個文件放進磁盤很難嗎？不難，放進去就是了。

那么如果是特別重要的文件呢？也不難，多放幾份就是了。

還記得怎么對待畢業(yè)論文的嗎，電腦里存一份，U盤里存一份，網(wǎng)盤里再存一份，甚至好幾個網(wǎng)盤里都存一份。內(nèi)心戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，生怕幾個月的努力（并沒有。。。）付諸東流。這，就是副本存儲。

假設(shè)我們的存儲是以三副本方式進行的話，我們可以計算出實際利用率是一個很低很低的值，33.3%。那么有沒有什么更好的辦法呢，有，就是糾刪碼的方案。

利用糾刪碼儲存文件，一共分三步:

• 把一個文件均分為K個數(shù)據(jù)塊

• 將這K個數(shù)據(jù)塊通過一定的方式聯(lián)系起來生成M個校驗塊

• 當(dāng)某幾個數(shù)據(jù)塊丟失時，利用校驗塊重新計算出丟失的數(shù)據(jù)塊

以K，M取值為5、3為例，可以得出糾刪碼方案的利用率達到了5/8，62.5。在同樣可以容忍丟失三個數(shù)據(jù)塊的情況下，糾刪碼方案比副本方案容量利用率高出了近一倍！

            

可以看到重點就在于，如何計算出校驗塊以及如何利用其進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，接下來就講重點介紹這兩部分，這，也就是EC的原理。

如果怕d1,d2,d3的某一個數(shù)據(jù)可能會丟失，那么我們就需要利用這三個數(shù)據(jù)通過計算來生成一個新的校驗數(shù)據(jù)。說白了，一個最簡單的方式就是，

直接保存一個三者相加的值，那么當(dāng)其中一個數(shù)據(jù)丟失，就可以通過c1減去另外兩個數(shù)據(jù)來進行恢復(fù)。

到此，一個最簡單的可以允許一個數(shù)據(jù)丟失的EC算法就構(gòu)造成功了。

• 可以丟失兩個數(shù)據(jù)的EC算法

與丟失一個數(shù)據(jù)類似，我們會很容易想到，直接再構(gòu)造一個校驗塊，比如，

但是這樣真的可以嗎，仔細想來，這是個非常蠢的做法，如果真的丟失了兩個數(shù)據(jù)，這兩個一模一樣的方程根本無法解出兩個未知數(shù)，因為有兩個未知數(shù)但只有一個有效的方程。那么這兩個方程的系數(shù)向量有什么關(guān)系呢，這里引入一個線性代數(shù)的定義，它們線性相關(guān)。也就是說其中一個可以被另外一個線性表示。

知識點：線性相關(guān)。還不懂的同學(xué)自己回爐~

于是，我們可以改變c2方程的系數(shù)，隨便取一個，讓它和另一個線性無關(guān)，比如：

顯然，我們可以用初中一年級學(xué)到的解二元一次方程的方法輕易地將丟失的兩份數(shù)據(jù)恢復(fù)（就是解出來了那倆值）。

• EC算法推廣

如果，我們把上面的方程寫成矩陣乘法的形式，如下，

通過上文的分析，我們可以用非常樸素（low）的數(shù)學(xué)思想總結(jié)，當(dāng)生成矩陣（就是校驗公式的系數(shù)矩陣）的行向量兩兩不相關(guān)時，生成的校驗數(shù)據(jù)可以在丟失數(shù)據(jù)時將其恢復(fù)。此時，如果我們回憶下大一的線性代數(shù)的知識，其實這就是要求生成矩陣可逆。

知識點：逆矩陣。

兩個矩陣相乘等于單位矩陣，就稱它們互為逆矩陣。

剛才我隨便取了c2的系數(shù)為7 6 3（其實是我的UM帳號后綴。。。），它恰巧是可行的，但是在有多個的情況下，需要有一個規(guī)律性的生成矩陣的取值，且保證這個矩陣可逆。比如，我們可以用下面這個規(guī)律，

F = [0,0,0,1,0;0,0,0,0,1;1,1,1,1,1;1,2,3,4,5;1,4,9,16,25];
  F_INV = inv(F); %求F的逆矩陣
  C = [7;0;22;61;197];
  D = F_INV*C;
  D = 
      5.0000
      2.0000
      8.0000
      7.0000
           0

可以看到，丟失的數(shù)據(jù)得到了完美的還原。

感謝各位的閱讀！關(guān)于“Ceph分布式存儲糾刪碼之EC的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

新聞名稱：Ceph分布式存儲糾刪碼之EC的示例分析
文章鏈接：http://jinyejixie.com/article28/jjgocp.html

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