RS（纠删码）技术浅析及Python实现

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了RS（纠删码）技术浅析及Python实现，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1693字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

前言

在Ceph和RAID存储领域，RS纠删码扮演着重要的角色，纠删码是经典的时间换空间的案例，通过更多的CPU计算，降低低频存储数据的存储空间占用。

纠删码原理

纠删码基于范德蒙德矩阵实现，核心公式如下所示（AD=E）

假设某些数据丢失，右式部分行丢失，变成E'，则左式也相应去掉对应行，变成A'。

函数\(Inverse[A']\)代表A'的逆矩阵，I代表单位矩阵

\[Inverse[A']*A'*D=Inverse[A']*E'?\]

\[I*D=Inverse[A']*E'?\]

\[D=Inverse[A']*E'?\]

Python实现

import numpy as np

# 备份数量
backup_up = 2
# 原始数据
data = np.array([1, 0, 0, 8, 6])
# 根据纠删码原理生成的数据
vander_data = np.concatenate((np.identity(len(data)), np.vander(data, 3).transpose()[::-1]), axis=0)
storage_data = vander_data.dot(data)
print('生成数据',storage_data)
# 模拟数据丢失
loss_data = np.concatenate((storage_data[0:3], storage_data[5:7]), axis=0)
print('丢失后数据', loss_data)
# 恢复数据
recover_data = np.linalg.inv(np.concatenate((vander_data[0:3], vander_data[5:7]), axis=0)).dot(loss_data)
print('恢复数据',recover_data)

基于Python的Numpy库可以很容易地模拟纠删码数据恢复的流程。效果如下所示

伽罗华域优化

实际上，上述的Python代码只是纠删码的最基础版本，可以发现校验数据大于原始数据，这样就导致校验数据需要更多的存储位，并没有很好的优化存储空间。

在现实场景中，纠删码一般通过自定义的伽罗华域进行运算，保证位数在一定范围内。伽罗华域\(GF(2^w)?\)代表所有运算结果只能在\([0,2^w)?\)之间。

伽罗华域的加法和减法为异或运算，乘法和除法需要基于生成多项式计算出gfilog表。\(GF(2^4)\)的gfilog表如下所示。

以8*9为例，计算过程如下所示，需要注意如果值大于\(2^w\)，需要模\(2^w\)。

\[8*9=x^8 x^9=x^{17}=x^{17 \text{$\%$15}}=x^2=4\]

更多优化

范德蒙德矩阵求逆矩阵的时间复杂度为\(O(N^3)\)，柯西矩阵求逆矩阵的时间复杂度为\(O(N^2)\)，因此可以采用柯西矩阵替代范德蒙德矩阵用于编码运算。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的RS（纠删码）技术浅析及Python实现全部内容，希望文章能够帮你解决RS（纠删码）技术浅析及Python实现所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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