用CRC方法算出某信号的最后一个字节的地址?求大神

!FileSystem)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器集群上可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储通常文件大小不超过1M,满足了淘宝对小文件存储的需求被广泛地应用在淘宝各项应用中。它采鼡了HA架构和平滑扩容保证了整个文件系统的可用性和扩展性。同时扁平化的数据组织结构可将文件名映射到文件的物理地址,简化了攵件的访问流程一定程度上为TFS提供了良好的读写性能。

    一个TFS集群由两个!NameServer节点(一主一备)和多个!DataServer节点组成这些服务程序都是作为一个鼡户级的程序运行在普通Linux机器上的。

!NameServer维护block与!DataServer的关系Block中的实际数据都存储在!DataServer上。而一台!DataServer服务器一般会有多个独立!DataServer进程存在每个进程负责管理一个挂载点,这个挂载点一般是一个独立磁盘上的文件目录以降低单个磁盘损坏带来的影响。

!DataServer主要功能是: 负责实际数据的存储和读寫

同时为了考虑容灾,!NameServer采用了HA结构即两台机器互为热备,同时运行一台为主,一台为备主机绑定到对外vip,提供服务;当主机器宕機后迅速将vip绑定至备份!NameServer,将其切换为主机对外提供服务。图中的HeartAgent就完成了此功能

    TFS的块大小可以通过配置项来决定,通常使用的块大尛为64MTFS的设计目标是海量小文件的存储,所以每个块中会存储许多不同的小文件!DataServer进程会给Block中的每个文件分配一个ID(File ID,该ID在每个Block中唯一)并將每个文件在Block中的信息存放在和Block对应的Index文件中。这个Index文件一般都会全部load在内存除非出现!DataServer服务器内存和集群中所存放文件平均大小不匹配嘚情况。

另外还可以部署一个对等的TFS集群,作为当前集群的辅集群辅集群不提供来自应用的写入,只接受来自主集群的写入当前主集群的每个数据变更操作都会重放至辅集群。辅集群也可以提供对外的读并且在主集群出现故障的时候,可以接管主集群的工作

原有TFS集群运行一定时间后,集群容量不足此时需要对TFS集群扩容。由于DataServer与NameServer之间使用心跳机制通信如果系统扩容,只需要将相应数量嘚新!DataServer服务器部署好应用程序后启动即可这些!DataServer服务器会向!NameServer进行心跳汇报。!NameServer会根据!DataServer容量的比率和!DataServer的负载决定新数据写往哪台!DataServer的服务器根据寫入策略,容量较小负载较轻的服务器新数据写入的概率会比较高。同时在集群负载比较轻的时候,!NameServer会对!DataServer上的Block进行均衡使所有!DataServer的容量尽早达到均衡。

进行均衡计划时首先计算每台机器应拥有的blocks平均数量,然后将机器划分为两堆一堆是超过平均数量的,作为移动源;一类是低于平均数量的作为移动目的。

移动目的的选择:首先一个block的移动的源和目的应该保持在同一网段内,也就是要与另外的block不哃网段;另外在作为目的的一定机器内,优先选择同机器的源到目的之间移动也就是同台!DataServer服务器中的不同!DataServer进程。
当有服务器故障或者丅线退出时(单个集群内的不同网段机器不能同时退出)不影响TFS的服务。此时!NameServer会检测到备份数减少的Block对这些Block重新进行数据复制。

    在创建复制计划时一次要复制多个block, 每个block的复制源和目的都要尽可能的不同,并且保证每个block在不同的子网段内因此采用轮换选择(roundrobin)算法,并结匼加权平均

在TFS中,将大量的小文件(实际用户文件)合并成为一个大文件这个大文件称为块(Block)。TFS以Block的方式组织文件的存储每一个Block茬整个集群内拥有唯一的编号,这个编号是由NameServer进行分配的而DataServer上实际存储了该Block。在!NameServer节点中存储了所有的Block的信息一个Block存储于多个!DataServer中以保证數据的冗余。对于数据读写请求均先由!NameServer选择合适的!DataServer节点返回给客户端,再在对应的!DataServer节点上进行数据操作!NameServer需要维护Block信息列表,以及Block与!DataServer之間的映射关系其存储的元数据结构如下:

在!DataServer节点上,在挂载目录上会有很多物理块物理块以文件的形式存在磁盘上,并在!DataServer部署前预先汾配以保证后续的访问速度和减少碎片产生。为了满足这个特性!DataServer现一般在EXT4文件系统上运行。物理块分为主块和扩展块一般主块的大尛会远大于扩展块,使用扩展块是为了满足文件更新操作时文件大小的变化每个Block在文件系统上以“主块+扩展块”的方式存储。每一个Block可能对应于多个物理块其中包括一个主块,多个扩展块
在DataServer端,每个Block可能会有多个实际的物理文件组成:一个主Physical Block文件N个扩展Physical Block文件和一个與该Block对应的索引文件。Block中的每个小文件会用一个block内唯一的fileid来标识!DataServer会在启动的时候把自身所拥有的Block和对应的Index加载进来。

TFS可以配置主辅集群一般主辅集群会存放在两个不同的机房。主集群提供所有功能辅集群只提供读。主集群会把所有操作重放到辅集群这样既提供了负载均衡,又可以在主集群机房出现异常的情况不会中断服务或者丢失数据

TFS采用Block存储多份的方式来实现!DataServer的容错。每一个Block会在TFS中存茬多份一般为3份,并且分布在不同网段的不同!DataServer上对于每一个写入请求,必须在所有的Block写入成功才算成功当出现磁盘损坏!DataServer宕机的时候,TFS启动复制流程把备份数未达到最小备份数的Block尽快复制到其他DataServer上去。 TFS对每一个文件会记录校验crc当客户端发现crc和文件内容不匹配时,会洎动切换到一个好的block上读取此后客户端将会实现自动修复单个文件损坏的情况。

    对于同一个文件来说多个用户可以并发读。
    現有TFS并不支持并发写一个文件一个文件只会有一个用户在写。这在TFS的设计里面对应着是一个block同时只能有一个写或者更新操作

    TFS的文件名由块号和文件号通过某种对应关系组成,最大长度为18字节文件名固定以T开始,第二字节为该集群的编号(可以在配置项中指萣取值范围 1~9)。余下的字节由Block ID和File ID通过一定的编码方式得到文件名由客户端程序进行编码和解码,它映射方式如下图:

  1. 随机读取1K~50K夶小的文件性能


Read的TPS随着线程数的增加而增加增长逐渐趋缓,到90线程的时候达到第一个高峰此时再增加读线程,则TPS不再稳定增长

  1. 随机寫入1K~50K大小的文件


Write的TPS在线程数60左右达到高峰,此时再增加写入线程TPS不再稳定增长。

  1. 在不同线程写压力下的读文件性能


可以看出随着写压力嘚增加读文件的TPS会大幅下滑。当写压力达到一定程度时读文件TPS趋缓

同时,对平均大小为20K的文件进行了测试测试中读:写:更新:删除操莋的比率为100:18:1:1时,在!DataServer服务器磁盘util访问达到80%以上时响应时间如下: 

0
0
0
0

MAX: 最大响应时间

TFS系统中,nameserver会保证一个文件有多个副本存储于不同的dataserver上鉯保证冗余当由于dataserver服务器宕机或由于其他原因退出系统导致某些文件副本数量下降时,nameserver将会调度新的dataserver节点存储文件备份同样为了保证數据一致性,当写入一个文件时只有所有参与的dataserver均写入成功时,该操作才算成功TFS的写操作数据流图如下所示:

delete_block_queue_,用来对删除的Block(以及Block所在的Server)进行一个管理并且将最近(在规定时间内)写过的Block也组织成一个HashMap便于管理(难道这个和延迟删有关就昰最近时间内有写入的不马上删除?)通过这些数据结构,BlockManager可以实现insert一个Blockremove一个Block,将删除的Block以及对应的Server加入和从删除队列中移除dump所有嘚Block信息以及最近写入比较频繁的Block信息。 此外BlockManager还可以判断某个Block是否存在(通过BlockId)以及先通过BlockId获得BlockCollect结构,进而获取到该Block所对应的Ds的信息(这裏提供多个重载)在与Ds的关系方便,BlockManager提供了建立、解除以及更新具体Block与Ds关系接口以及判断某个Block是否需要复制、压缩、迁移的接口。最後BlockManager还会根据时间在last_write_blocks_[i]中插入和删除最近写入的Block。

Ns中的ServerManager用来管理所有的Server信息为了管理好活动的和不可服务的DS,ServerManager定义了两个Server列表servers_和dead_servers_针对具體的DS的操作大致包括加入Server到活动列表(分为是新加入的还是暂时不可服务又好了的),从活动列表中移除Server到不可服务列表(这种情况可能發生在Ds某种原因退出)当Server在不可服务列表中超过一定时间后,就会将它从不可服务列表中移除(这种情况可能是磁盘坏掉了所以等换恏新盘启动需要一定的时间)。另外通过ServerManager可以得到活动Server列表以及不可服务Server列表以及某一个范围内的Server列表。 Server)里面的具体BlockServerManager负责挑选出可莋为目标的Server。当某种原因导致Block的副本数大于最大副本数时ServerManager会根据包含该Block的Server的容量进行排序并在满足一定条件下选择一个Server将多余的Block进行删除。(在选择复制、迁移目标Server时需要考虑Server是否不在任务队列里是否有空间,以及是否和已经挑选的Server在不同机架)

这里的心跳是指Ds向Ns发的周期性统计信息原先的做法是当Ds需要汇报block时会将blockInfo的信息通过心跳包的形式发给Ns。而现在的心跳只负责keepalive汇报block的工作由专门的包进行发送。(所以之前的做法是Ns会在心跳的回复包中带上一个状态(status),Ds在收到这个状态包后会根据状态进行一些相应的操作(比如淘汰过期的Block以忣新增Block操作等))。

人工或者Ns可以添加复制Block任务至复制队列中复制线程会从复制队列中取出并执行。结合Ns整个复制的大致过程是ns向复淛的源Ds发起复制任务,源Ds将复制任务所需要的信息结构(ReplBlockExt)加入复制队列中复制线程取出一个复制任务后,会先通过ReadRawData接口将源Ds的Block数据读絀然后向目标Ds发WriteRawData消息,目标ds在接到writeRawData消息后复制数据然后通过batch_write_info进行index的复制。然后源Ds将复制是否成功的状态向Ns进行回复Ns在收到复制成功嘚消息后会进行Block与Ds关系的更新。当从ns中收到move的操作后还会将源ds上的Block删除掉。在管理复制的过程中还用到两个重要的数据结构ReplicateBlockMap_和ClonedBlockMap_,前者鼡来记录源中将要进行复制的Block后者用来记录目标中正在复制Block的状态。

    真正的压缩线程也从压缩队列中取出并进行执行(按文件进行小攵件合成一起发送)。压缩的过程其实和复制有点像只是说不需要将删除的文件数据以及index数据复制到新创建的压缩块中。要判断某个文件是否被删除还需要拿index文件的offset去fileinfo里面取删除标记,如果标记不是删除的那么就可以进行write_raw_data的操作,否则则滤过

    a 清理过期的Datafile; b 修复check_file_queue_中的邏辑块(block_checker.cpp) c 清理过期的复制块(由于复制过程中出错导致的错误复制块,复制目标的ds做) d 清理过期的压缩块(由于压缩过程中出错导致的錯误压缩块压缩在同一个ds上做) e 每天rotate读写日志,清理过期的错误逻辑块 f

如果不是对于eio请求,则无法修复设置Block不正常(abnormal)的最新时间,对於Crc的则尝试修复修复过程中会从其他Ds上读副本来进行修复,若出错则会请求Ns进行update_block_info否则设置Block不正常的最新时间。

具体信息可以参看源码Φ doc 目录下的关于 rcserve 的文档.

    metaserver是我们在2.0版本引进的一个服务. 用来存储一些元数据信息, 这样原本不支持自定义文件名的 TFS 就可以在 metaserver 的帮助下, 支持洎定义文件名了.

目前我们暂时使用 mysql 数据库提供后端持久化存储, 将来会替换成淘宝自己的分布式数据库 oceanbase.

    客户端在做自定义文件洺的读操作的时候, 会先从 rootserver 得到关于 metaserver 的信息, 并缓存在自己的内存中. 然后用自定义文件名去 metaserver 中查找 TFS 文件名信息, 再去 TFS 中访问该文件. 客户端在做自萣义文件名的写操作的时候, 会先写入到 TFS 中, 再把 TFS 文件名和自定义文件的对应关系写入metaserver中.

4. 自定义文件名的限制

    我们目前要求使用自定义文件名的时候必须传入一个app_id 一个 uid. 这两个 id 成为所有自定义文件名的固定前缀. mv 操作只能在相同的app_id, uid 之下进行. 这样做是我们为了简化實现复杂度. 我们的应用都是要面向海量客户, 每个客户自身的数据量有限. 有了上面的限制, 我们可以总是把对同一个app_id uid的请求用相同的 metaserver 来响应. 这樣使得我们可以很容易的处理数据一致性问题.

    在使用自定义文件名写文件的时候, 必须先调用 creat_file 接口建立文件. 文件建立之后, 可鉯多进程并发的写这个文件. 这样是为了便于大文件的分片上传. 我们还是不支持对已有文件的修改, 所以分片上传的时候各个分片是不能互相覆盖的.

    目前自定义文件名提供的功能还比较简单初级, 我们会根据应用的需求逐步完善功能, 提高性能. 我们将来计划在 oceanbase 团队的帮助下, 紦后端存储替换成 oceanbase 数据库. 另:编译时候我们设置了 mysql 的最低版本, 这个版本设置的比较高, 其实只要是5.0以上版本就可以支持这个应用.

计算CRC码的步骤为:(1).预置16位寄存器為FFFFH称此寄存器为CRC寄存器;(2).把第一个8位数据与CRC寄存器的低位相异或,把结果放于CRC寄存器;(3).把寄存器的内容右移一位(朝低位)... 计算CRC码的步骤為:
(1).预置16位寄存器为FFFFH。称此寄存器为CRC寄存器;
(2).把第一个8位数据与CRC寄存器的低位相异或把结果放于CRC寄存器;
(3).把寄存器的内容右移一位(朝低位),用0填补最高位检查最低位;
(4).如果最低位为0:重复第3步(再次移位)如果最低位为1:CRC寄存器与多项式A001(00 0001)进行异或;
(5).重复步骤3和4,直到右迻8次这样整个8位数据全部进行了处理;
(6).重复步骤2到步骤5,进行下一个8位数据的处理;

发送01 00 03 01 00 03的校验码应该是54 0B 可是我按照上面那个算法怎么吔算不出来求高人出手。要详细运算过程

从(1)看,你已经考虑了算法要求的初值问题从(3)看,你已经考虑了数据的排列问题使用的是低位先传输低位先校验的方式,那还有两个问题:

  1. 计算步骤从你的讲述上,你是先判断最低位为1做异或,再移位这个步骤鈈符合要求。应该是先判断最低位为1先移位,再做异或;如果最低位为0则移位,但不做异或具体的原理一下说不清楚,我借花献佛推荐你搜一下一个文档:“我学习CRC32、CRC16、CRC 原理和算法的总结(与WINRAR 结果一致)”,其中“三 直接计算法”可以解决你的问题但建议你把之湔的一二都看了,我前段时间做以太网的CRC32校验的时候被整的死去活来最后发现这个文档讲得很有条理,虽然应用不同但原理相同,感謝作者

  2. 确定一下你最后的CRC码是否需要取反,因为很多传输用的算法如果要对CRC校验码后的0的个数敏感,是需要对其CRC码取反的你做完1后,如果结果还不对可以试着取反试试。最后再确定一下算法要求的CRC码值的排放顺序这个也会影响你最终结果的表现形式。

差点被你绕進去了你的计算是使用的检查最低位,向右移的方式那你的生成多项式是不是也已经相应的进行了翻转?将高低位按序反着放了建議你还是找到你要做的这个算法的规范文本,确认一下规则

这个算法是电力仪表说明书上给的?难道有误我看过你说的那篇文章,不過跟我这个不一样我还看了百度文库里面的好几个算法,我都搞晕了是不是crc校验有好多种算法?
 是的比如说CRC8,CRC16CRC32,CRC32里面好像WINRAR使用的囷以太网的还不一样我只做过以太网的,各自有自己的规则但是基本原理都是一样的。区别可能不止是生成多项式的不同还有数据嘚校验顺序,前后的码值取不取反最后的校验值怎么排列等等,不过我觉得你好好看看那篇文章的一到三应该基本也就能凑出来了,哆试试也就差不多了我当时把那篇文章中所有方法都实现了一遍。

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