基于BS架構的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法

劉春偉

摘要：當前的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問矩陣多為單結構，且訪問的識別范圍較小，導致訪問耗時延長。為此，本文對基于BS架構的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法進行設計與分析，根據(jù)實際的訪問需求和標準，進行基礎并行訪問數(shù)據(jù)預處理；采用多階的形式，擴大訪問的識別范圍，設計多階交叉并行訪問矩陣，構建BS架構分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問模型；采用自適應轉換修正實現(xiàn)并訪問處理。測試結果表明，對比于傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組，此次設計的BS架構分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組最終得出的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問耗時均被較好地控制在0.2s以下，說明此種訪問方法的針對性和穩(wěn)定性更高，在BS架構的輔助下，可以加強對訪問誤差的控制，具有實際的應用價值。

關鍵詞：BS架構；分布式文件；文件數(shù)據(jù)處理；并行訪問；訪問方法；文件識別

一、引言

文件數(shù)據(jù)的并行訪問是一種多維訪問方式，具有一定的針對性，可以在不同的環(huán)境下對數(shù)據(jù)和信息進行協(xié)同處理整合，進而達到預期訪問目標。當前，較為常用的文件數(shù)據(jù)并行訪問方式一般為單程序，例如參考文獻[1]和文獻[2]設定傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法。這類訪問方法雖然可以實現(xiàn)預期目標和任務，但是缺乏穩(wěn)定性和轉換性，所述訪問目標也不明確，容易造成訪問失敗、文件數(shù)據(jù)丟失、文件丟失等情況，產生不可控的損失[3]。此外，單結構文件數(shù)據(jù)并行訪問形式執(zhí)行效率較低，覆蓋的訪問范圍也受到限制，約束較多，容易影響最終的訪問結果[4]。為此，本文對基于BS架構的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法進行設計與驗證分析。BS架構指的是瀏覽器、服務器架構模式，在實際應用過程中隨目標變化作出對應的改進調整，形成三層邏輯結構，為日常生產生活提供了極大的便利條件[5]。將該項技術與分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法相融合可以進一步擴大訪問范圍，形成更靈活、多變的訪問結構，同時，面對復雜的訪問環(huán)境，也可以逐步強化訪問程序，與初始數(shù)據(jù)庫搭接，形成更安全、穩(wěn)定的文件數(shù)據(jù)訪問環(huán)境，便于交互的同時，為后續(xù)相關訪問技術和行業(yè)發(fā)展奠定基礎[6]。

二、設計分布式文件數(shù)據(jù)BS架構并行訪問方法

（一）基礎并行訪問數(shù)據(jù)預處理

通常情況下，分布式文件數(shù)據(jù)量十分龐大，因此在對其進行并行訪問之前，需要搭建多維訪問結構的支撐，并對基礎并行訪問數(shù)據(jù)進行預處理[7]。傳統(tǒng)的訪問格式是單向的，對數(shù)據(jù)、信息的采集效率較低，導致后續(xù)訪問指令執(zhí)行出現(xiàn)阻礙[8]。因此，首先進行基礎數(shù)據(jù)的采集和設置，設置并行訪問數(shù)據(jù)指標，分別是并行柵格數(shù)量/個、獨立訪問次數(shù)/次、數(shù)據(jù)讀入比、吞吐力變動比、訪問映射點/個；接著，依據(jù)指標設置基礎參數(shù)標準值，分別為5、12、6.33、3.2、10；最后，依據(jù)指標設置實測參數(shù)標準值，分別為8、18、7.15、4.2、16。其次，在完成對并行訪問數(shù)據(jù)采集的設置與分析后，結合分布式文件數(shù)據(jù)的訪問需求及標準，在標定的范圍之內設置多個訪問節(jié)點。需要注意的是，節(jié)點在設置時互相獨立，需要建立對應的接入關系，以形成循環(huán)式的數(shù)據(jù)采集形式，提升后續(xù)的并行訪問效率。最后，以此為基礎，將獲取的并行訪問數(shù)據(jù)進行分類、篩選，消除采集的數(shù)據(jù)誤差及相關問題，確保數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，實現(xiàn)對文件數(shù)據(jù)并行訪問的預處理。需要注意的是，采集數(shù)據(jù)一般是實時的，所以在進行預處理時，設置的標準也不固定，需要隨著實際訪問需求和標準作出定向調整，以此提升數(shù)據(jù)訪問處理的靈活度。

（二）設計多階交叉并行訪問矩陣

在完成基礎并行訪問數(shù)據(jù)預處理后，設計多階交叉并行訪問矩陣。當前應用的訪問矩陣多為單結構，雖然可以完成對分布式文件數(shù)據(jù)的并行訪問目標，但是訪問效率及速度均有待提升，且有不可控性。而多階交叉訪問矩陣在實際處理過程中可將訪問誤差降至最低，確保訪問結果的真實可靠。以下建立基礎的并行訪問測定結構，并計算出訪問互斥比，如公式1所示：

在上式中，M表示并行訪問互斥比，A表示轉換訪問定值差，θ表示訪問總范圍，C1和C2分別表示定向訪問單元值和實測訪問單元值，λ表示分離訪問節(jié)點數(shù)量，ε表示并行處理極限值。結合計算得出的并行訪問互斥比，調整矩陣的訪問基準值，并設定并行訪問約束條件，形成更完整、具體的訪問矩陣結構。

以此為基礎，結合BS架構，設計多維的并行訪問空間，以訪問目標為引導，設置多個文件訪問層級，每個層級均需設置對應訪問標準，目的是強化矩陣訪問精準度，消除過程中存在的并行訪問誤差。同時，采用交叉方式執(zhí)行矩陣中的訪問目標，以此輸出模糊的訪問結果。

（三）構建BS架構分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問模型

在完成多階交叉并行訪問矩陣設計后，結合BS架構，構建分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問模型。首先，對所選分布式文件進行分類和篩選，保障數(shù)據(jù)信息的真實與穩(wěn)定；隨即利用設置的矩陣進行數(shù)據(jù)格式轉換，重新調整并行訪問標準；最后，再結合BS架構，構建分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問模型的執(zhí)行結構。

通過BS架構來建立分支式并行訪問結構，可以輸出模糊的訪問處理結果。需要注意的是，每個訪問結果均為初始結果，在模型中構建分布式并行訪問邏輯需要利用BS架構進行多維限制，針對每個目標進行排序處理，獲取結構后，并對模糊結果做修正及整合處理，以提升并行訪問結果的精準度和可靠性。

（四）自適應轉換修正實現(xiàn)并訪問處理

在完成BS架構分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問模型的設計后，采用自適應轉換修正方式實現(xiàn)并行訪問處理。為了更好解決分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問的一致性問題，需要建立相對的訪問修正關系，采用自適應方式建立智能修正程序。具體流程是：首先，進行基礎數(shù)據(jù)采集，并根據(jù)基礎數(shù)據(jù)設定緩沖區(qū)域和基礎訪問目標；接著，進行日志修正處理和數(shù)值讀取；最后，輸出自適應修正結果。

依據(jù)上述流程對并行訪問獲取結果進行修正，接著進行并行訪問修正限值差的計算，具體如公式2所示：

在上式中，X表示訪問修正限值差，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。結合訪問修正限值差，進行訪問結果比對，最大程度地降低并行訪問誤差，確保最終訪問結果的可靠性和穩(wěn)定性。

三、方法測試

本次主要對基于BS架構的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法的應用效果進行分析驗證，考慮到測試結果的真實性和可靠性，采用對比方式展開分析，選定A企業(yè)平臺的分布式文件作為測試的主要目標對象，參考文件設定傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組以及此次所設計的BS架構分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組，根據(jù)當前測試需求和標準的變化，對最終的并行訪問結果進行對比研究。

（一）測試準備

結合BS架構，對A企業(yè)平臺分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試環(huán)境進行搭建與關聯(lián)。首先，在A企業(yè)平臺中隨機定位4個分布式，標定出所屬的分布式文件，匯總整合后以待后續(xù)使用。調整當前平臺的控制基礎數(shù)值，采用I5 CPU、12 GB 內存及 Linux 操作系統(tǒng)作為本次測試的主要支撐，調整E3-1230 處理器的運行頻率為 3.5 GHz，調用 MIRACL 庫與測試的訪問程序進行搭接，形成循環(huán)性的并行處理結構。設置主控節(jié)點和I/O雙向控制節(jié)點。為了確保訪問處理結果的真實性和可靠性，將設置的節(jié)點相關聯(lián)，構建并行訪問矩陣，同時計算基礎并行效率，具體如公式3所示：

在上式中，D表示訪問并行效率，θ表示覆蓋訪問范圍，m表示轉換并行比，n表示訪問次數(shù)， 表示網(wǎng)絡運行效率。結合當前測試需求，將計算得出的訪問并行效率設置為對應的并行訪問標準。

接下來基于BS架構，構建初始并行訪問結構：第一，設置訪問目標和訪問標準；第二，設置訪問矩陣并調整訪問需求；第三，使用bs架構進行訪問引導；第五，進行分布式文件標定和數(shù)據(jù)匯總整合；第六，輸出訪問結果。

在完成對BS架構文件數(shù)據(jù)并行訪問結構的設計后，在此基礎上，設置分布式數(shù)據(jù)并行訪問指標及參數(shù)，具體如表1所示：

根據(jù)表1，首先設置分布式數(shù)據(jù)并行訪問指標及參數(shù)；接著，以此為基礎，進行基礎測試環(huán)境的調整，確保測試過程中的穩(wěn)定與安全；最后，綜合BS架構，對A企業(yè)平臺中的分布式文件數(shù)據(jù)的并行訪問方法進行測試研究。

（二）測試過程及結果分析

在上述搭建的測試環(huán)境中，結合BS架構，對A企業(yè)平臺中的分布式文件數(shù)據(jù)的并行訪問方法的實際應用效果進行分析和驗證研究。首先，利用設定的節(jié)點進行實時數(shù)據(jù)以及信息的采集，針對選定的4個區(qū)域，標定出一定數(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)的軟件及設備進行分布式文件中基礎性數(shù)據(jù)以及信息的提取，匯總整合后，測算出單元文件數(shù)據(jù)訪問并行量，具體如下公式4所示：

在上式中，K表示單元文件數(shù)據(jù)訪問并行量，γ表示訪問基準值，α表示訪問次數(shù)， 表示運行時間，ψ表示并行效率，y表示并行加速比。結合當前的單元文件數(shù)據(jù)訪問并行量，針對選取的文件數(shù)據(jù)，進行并行訪問耗時，具體如下公式5所示：

在上式中，P代表訪問所耗時間，?代表覆蓋的范圍，π代表單次訪問的效率，w代表訪問的頻次， 代表讀取的次數(shù)，ω代表讀取訪問的單元值。結合當前的測試需求，對測試結果比照研究，如圖1所示。

分析上圖測試結果可知，對比于傳統(tǒng)Spring分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組、傳統(tǒng)CP-ABE分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組，此次所設計的BS架構分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問測試組最終得出的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問耗時均被較好地控制在0.2s以下，說明此種訪問方法的針對性與穩(wěn)定性更高，在BS架構的輔助下，可以加強訪問誤差控制，具有實際的應用價值。

四、結束語

本文基于BS架構的分布式文件數(shù)據(jù)并行訪問方法進行設計與驗證分析，與初始的訪問結構相對比，此次結合BS架構設計的針對文件數(shù)據(jù)的并行訪問方法具有更加靈活、更加多變的特性，同時具有更強的針對性。在復雜的環(huán)境背景下，當前的訪問程序可以精準定位到對應的訪問區(qū)域以及位置，存在多任務、綜合化、模塊化、統(tǒng)一網(wǎng)絡、高度集成等特點，結合分布式文件數(shù)據(jù)的訪問需求及標準，加強對文件數(shù)據(jù)并行訪問誤差的控制，推動數(shù)據(jù)并行訪問技術邁入新的發(fā)展臺階。

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