НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o206.pdf (820.73Кб)

УДК 004.657

Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

В статье исследуется модель согласования версий записи. Целью данной работы является анализ адекватности модели. Данная модель позволяет оценить распределение времени обработки пользователями версий записи и распределение числа версий записи. Используется вариант модели, согласно которому, время обработки клиентом версий записи зависит в явном виде от количества обновлений, выполненными другими клиентами между последовательными обновлениями текущим клиентом. Для доказательства адекватности был выполнен натурный эксперимент в облачном кластере – 10 виртуальных узлов, предоставленные компанией DigitalOcean. В качестве операционной системы (ОС) использовалась ОС Ubuntu Server 14.04, предустановленная поставщиком. Для эксперимента была выбрана NoSQL система Riak. В версии Riak выше 2.0 доступны «точечные векторы версий» (DVV), которые являются расширением вектора часов. При их использовании гарантируется, что количество версий, одновременно хранящихся в БД, не будет превышать число клиентов, параллельно работающих с записью, что очень важно при проведении экспериментов. Для написания прикладной программы использовалась java-библиотека, предоставленная Riak. Процессы запускались непосредственно на узлах. В эксперименте использовались две записи базы данных: Z и RZ. Z – запись, версии которой обрабатывают пользователи; RZ – служебная запись, содержащая счетчики обновлений записи. Алгоритм работы прикладной программы можно кратко описать следующим образом: каждый клиент считывает версии записи Z, обрабатывает ее обновления, используя счетчики записи RZ, и сохраняет обработанную версию в БД, при этом, старые версии удаляются. Затем пользователь повторно читает запись RZ и увеличивает счетчики обновлений для других клиентов, после чего, перечитывает запись Z и сохраняет необходимую статистику и обдумывает результаты обработки. В случае возникновения конфликта из-за одновременных обновлений записи RZ пользователь получает все версии этой записи и объединяет информацию из них, используя специальный алгоритм. Было выполнено 4 серии по 5 экспериментов в каждой серии. От эксперимента к эксперименту менялись следующие данные: число клиентов и k – отношение среднего времени обдумывания к среднему времени обработки одного обновления. Средняя относительная погрешность оценки среднего числа версий записи составила 7,5%, дисперсии – 5,5%. Получена очень небольшая погрешность оценки среднего значения времени обработки версий записи, которая составила 0,22%.

1. NoSQL . Википедия: Свободная энциклопедия. Режим доступа:http://ru.wikipedia.org/wiki/NoSQL (дата обращения 09.03.2015).
2. Редмон Э., Уилсон Д.Р. Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL : пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2013. 384 с.
3. Григорьев Ю.А., Цвященко Е.В. Анализ процессов обработки версий записи в базах данных NoSQL // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 1. С. 176-188. DOI: 10.7463/0115.0753706
4. Riak documentation : website . Режим доступа:http://docs.basho.com/index.html (дата обращения 09.03.2015).
5. GPSS World Reference Manual // Minuteman Software: website. Режим доступа:http://www.minutemansoftware.com/reference/reference_manual.htm (дата обращения 09.03.2015).
6. Digital Ocean : website . Режим доступа:https://www.digitalocean.com (дата обращения 09.03.2015).
7. Ubuntu OS 14.04 // Ubuntu Releases: website. Режим доступа:http://releases.ubuntu.com/14.04 (дата обращения 09.03.2015).
8. Bailis P., Ghodsi A., Hellerstein J.M., Stoica I. Bolt-on causal consistency // Berkeley EECS (Electrical Engineering and Computer Science): website. Режим доступа:https://www.cs.berkeley.edu/~alig/papers/bolt-on-causal-consistency.pdf (дата обращения 09.03.2015).