高效数据缓存与iRODS数据管理优化

### 高效数据缓存与iRODS数据管理优化 #### 1. iRODS数据查询服务机制 在iRODS数据管理系统中，查询服务（Q - Service）有着独特的工作模式。当客户端发起查询时，Q - Service会将请求依次转发给可配置数量（n）的其他服务。这种转发机制能够有效减少核心数据库的流量，通常还能降低客户端的响应时间。 - **查询服务流程**： 1. 客户端向Q - Service发起查询请求。 2. Q - Service将请求依次转发给n个其他服务。 3. 若被转发的服务收到查询请求，会向发送方返回肯定或否定的确认信息。 4. 若请求的数据可用（肯定确认），服务会直接将查询结果返回给客户端。 5. 若发送的Q - Service收到否定确认，则会联系队列中的下一个服务。 6. 若所有尝试都未能找到合适的查询服务，最初联系的Q - Service将从核心数据库请求数据。 由于Web服务的发现方式，客户端使用相似查询联系同一服务的可能性比联系不同服务的可能性更高。引入缓存控制系统可以减少寻找合适查询服务的时间，并控制每个服务的请求数量，但目前该项目暂不考虑此系统。 如果在数据迁移到中央数据库之前提交查询，Q - Service将无法找到数据，因为它不能直接查询P - Service。在P - Services和核心数据库服务中使用触发器可以减少对高可用性数据的延迟。尽管主数据库应进行备份，但可以通过与P - 或Q - Services数据库重新同步来部分恢复其内容。 当在基于iRODS的数据网格中实现时，每个节点将使用基于对等（P2P）的“平衡分布式Web服务”查找系统来发现其最近的P - Service。此外，每个iRODS节点将缓存其最后访问的P或Q服务的地址。 #### 2. 技术实现与问题解决 Karma和PASOA提供用于记录和查询元数据的Web服务，选择使用Tomcat来运行这些Web服务。Tomcat 6.x版本是经过九年开发的成果，在用户社区中得到了高度认可，被认为是成熟的软件产品，并且在PASOA测试中表现出很高的稳定性。 由于微服务用C语言编写，溯源服务用Java编写，因此最好使用Web服务将它们连接起来。为了在C中实现Web服务，使用gSOAP生成代码，它是一个跨平台的开源工具包，能够根据给定的WSDL文件生成平台独立的C/C++源代码。但在使用过程中发现gSOAP对WSDL输入很敏感，需要调试命名空间兼容性问题，并且一些WSDL文件生成的代码无法链接。解决这些问题后，最终获得了稳定可靠的接口。 #### 3. 数据缓存优化相关研究 在现代微处理器系统中，数据缓存是提高性能的关键。随着应用程序规模的增长速度超过缓存大小的增长速度，通常无法将完整的工作集存储在缓存内存中。因此，数据缓存优化变得尤为重要。 常见的缓存优化方法侧重于提高数据局部性，通常通过基于亲和性分析重构程序代码来实现。但本文提出了一种不同的方法，即允许某些加载/存储指令的数据访问绕过缓存内存，从而为更频繁重用的数据保留缓存空间。 以下是一些相关的缓存优化研究： |研究团队|优化方法|具体内容| | ---- | ---- | ---- | |Esakkimuthu等|硬件和软件结合|硬件采用块缓冲方案和子银行策略，软件应用传统代码优化方案，如循环交换、循环分块和循环展开，以减少缓存缺失和能耗。| |Yang等|新型缓存架构|部署L0指令缓存，使用转向机制将指令引导到正确位置，可减少指令缓