[发明专利]一种异步镜像方法有效
| 申请号: | 201110443547.5 | 申请日: | 2011-12-27 |
| 公开(公告)号: | CN102567131A | 公开(公告)日: | 2012-07-11 |
| 发明(设计)人: | 吉永光 | 申请(专利权)人: | 创新科存储技术有限公司;创新科存储技术(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F11/08 | 分类号: | G06F11/08 |
| 代理公司: | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人: | 王一斌;王琦 |
| 地址: | 100191 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 异步 方法 | ||
技术领域
本发明涉及数据存储技术,特别是涉及一种异步镜像方法。
背景技术
异步镜像是一种基于SAN网络甚至广域网的一种远程容灾备份技术。定时将用户的数据修改通过网络同步到另一台存储设备。目前的异步镜像方法中,进行数据同步的粒度为数据块,即将被修改数据所在的数据块整体同步到另一台存储设备中。这样对于该数据块中未被修改的数据也需要进行同步,这些不需要更新的数据不可避免的要占用一定的带宽,从而影响了网络带宽的利用率。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种异步镜像方法,能有效提高带宽利用率。
为了达到上述目的,本发明提出的技术方案为:
一种异步镜像方法,该方法包括以下步骤:
a、在需要进行异步镜像更新时,所述本地存储设备将最近一次异步镜像更新后进行过本地更新的数据块的编号通知给远程存储设备;
b、对于远程逻辑卷中每个所述编号i对应的数据块,如果该数据块未曾被更新过,则所述远程存储设备通知所述本地存储设备对该数据块的所有数据进行异步镜像更新;否则,所述远程存储设备将该数据块进行数据子块的划分,每个所述数据子块的长度为预设长度S,对每个数据子块进行数据校验,并将数据校验值列表通知给所述本地存储设备,所述本地存储设备根据接收到的所述数据校验值列表,确定本地逻辑卷中所述编号i对应的数据块中与远程逻辑卷中不同的数据子块,将所述不同的数据子块更新到所述远程逻辑卷中。
综上所述,本发明提出的异步镜像方法,通过比较本地逻辑卷以及远程逻辑卷的数据块校验,获取差异化数据,并在进行异步更新时,仅更新数据块中的不同数据,从而减少更新的数据量,提高带宽利用率。
附图说明
图1为本发明实施例一的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。
本发明的核心思想是:比较本地逻辑卷以及远程逻辑卷的数据块校验,获取差异化数据,在进行异步更新时,仅更新数据块中的不同数据,从而减少更新的数据量,提高带宽利用率。
图1为本发明实施例一的流程示意图。如图1所示该实施例包括:
步骤101、在需要进行异步镜像更新时,所述本地存储设备将最近一次异步镜像更新后进行过本地更新的数据块的编号通知给远程存储设备。
在具体实现时,本地存储设备需要将最近一次异步镜像更新后进行过本地更新的数据块进行标识,以便可以在需要进行异步镜像更新时,将其通知给远程存储设备。在实际应用中,可将更新标识设置为“1”以表示被更新过。
步骤102、对于远程逻辑卷中每个所述编号i对应的数据块,如果该数据块未曾被更新过,则所述远程存储设备通知所述本地存储设备对该数据块的所有数据进行异步镜像更新;否则,所述远程存储设备将该数据块进行数据子块的划分,每个所述数据子块的长度为预设长度S,对每个数据子块进行数据校验,并将数据校验值列表通知给所述本地存储设备,所述本地存储设备根据接收到的所述数据校验值列表,确定本地逻辑卷中所述编号i对应的数据块中与远程逻辑卷中不同的数据子块,将所述不同的数据子块更新到所述远程逻辑卷中。
这里,远程逻辑卷将遍历本地存储设备所通知的数据块,判断该数据块在远程逻辑卷中是否被更新过,如果未被更新过,说明是该数据块没有同步数据,需要进行整个数据块的同步,因此通知所述本地存储设备对该数据块的所有数据进行异步镜像更新。如果判断出该数据块被更新过,则只需要找出该数据块中远程和本地有差异的数据进行更新即可,这样,可以减少相同数据的更新从而可提高带宽利用率。本步骤中,将通过数据校验的方式,找出该数据块中远程和本地有差异的数据的方法。
对于一个在远程被更新过的数据块,远程存储设备将首先对其进行数据子块的划分,然后对各数据子块进行校验,将检验结果通知给本地存储设备,存储设备将本地的校验结果与远程的校验结果进行匹配,当不匹配时,即可确定相应的数据子块在本地和远程存在差异,最后仅将存在差异的数据进行异步更新即可。
具体的,数据子块大小S可由本领域技术人员根据实际需要的校验粒度以及算法复杂度和准确度进行确定。
较佳地,远程逻辑卷可以按照128位的强滚动校验方法,对每个数据子块进行数据校验。
具体地,所述强滚动校验方法已为本领域人员所掌握,在此不再赘述。
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