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申请/专利权人：天翼云科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于LSM‑Tree的海量对象索引优化方法，属于分布式存储技术领域，其结合LSM‑Tree原理将索引数据存储至RGW对象中，将对象索引数据进行分层处理，逐步将索引数据记录存储到RGW的普通对象数据中；避免了使用RocksDB管理索引数据面临的问题，提升了存储系统的稳定性和运行效率；直接使用高速内存维护新增的索引数据，并逐步将其迁移存储至RGW对象中，可以高效处理大量索引，提高系统的性能；将索引数据存聚合存储在RGW普通对象中，能够以很高的带宽下载全量索引数据，并且索引数据量越多，导出速度优势越明显，使用Ceph自身的对象存储服务持久化存储索引数据，不依赖数据库等其他组件，减少了故障点，降低了系统的复杂度和维护成本。
主权项：1.一种基于LSM-Tree的海量对象索引优化方法，其特征在于：将对象索引数据进行分层处理，逐步将索引数据记录存储到RGW的普通对象数据中；具体包含如下步骤；步骤1，将新增的对象索引写入内存，在内存中使用AVL树的数据结构管理新增的对象索引，有序地维护索引数据，处理大量并发建立对象索引请求；步骤2，将内存中的对象索引数据按序记录到RGW追加写对象中，当内存中记录的索引数据达到一定规模后，将其填充对齐后以追加写的方式按序记录到RGW对象中，索引数据写入RGW追加写对象后删除内存中的索引数据；步骤3，将追加写对象记录的索引数据分级对齐压缩并将结果写入到RGW普通对象中；获取RGW中已有的普通对象存储的索引数据，将RGW追加写对象存储的索引数据和存在的RGW普通对象索引数据进行分级对齐压缩后记录到新的RGW普通对象中，删除RGW追加写对象和原来的RGW普通对象。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于LSM-Tree的海量对象索引优化方法
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