当今社会是一个信息社会,信息数据正以超乎人们想象的速度增长。信息对于人们来说是越来越重要,面对各种各样、庞大复杂的信息和数据,怎样安全地保存、及时地传输、快速地恢复,避免企业因数据的丢失而造成重大利益损失,这些都日益成为人们关注、探讨的话题,存储技术也因此成为IT行业的一大热点。随着Internet的高速发展,各种基于网络的应用开始越来越多。而存储作为网络后台的核心设备,就需要为整个网络上的各类应用提供海量存储、高可用数据库集群、数据备份和容灾、数据迁移、网络存储、高性能计算等等各类服务。即必须提供对数据进行24×7的可靠性操作和保护。为此,各种新的存储技术应运而生,目前主要技术有:使用磁盘镜像和复制提供数据冗余;使用缓存实现性能的增强;使用RAID(Redundant Arrays of Independent Disks)增强可用性。而为满足对容量快速增长的需求,存储子系统中的磁盘数量也在不断增加,这就逐渐产生了磁盘阵列。大型磁盘阵列内部一般采用RAID结构以提高其可靠性和I/O性能,它通常按照RAID标准将多个物理磁盘组成一个磁盘组,客户系统所看到的磁盘并非实际的物理磁盘,而是逻辑磁盘,每个逻辑磁盘映射到某个磁盘组上的一部分。由于不同的逻辑盘上应用系统的I/O特征不同,很容易造成各个物理磁盘的负载不均。因此可以说,目前提高存储子系统I/O性能的最大障碍就是磁盘负载不均衡。 <WP=3>本文提出了一种采用遗传算法来实现基于分条技术的磁盘动态负载均衡的算法。该方法包括基于分条技术的文件划分算法和为实现负载均衡的文件分配算法。磁盘分条技术是从应用程序或者文件系统的角度来考虑负载均衡,本文吸取了分条技术对文件划分的思想,并从存储设备的角度来考虑负载均衡问题。而遗传算法是近年来提出的一种新型优化算法。它基于自然选择的原理,通过循环执行相同的以及简单的选择、杂交和变异三种遗传操作,并在适应度函数值的引导下对复杂的解空间进行有效地搜索,直到获得最优的解。选择、杂交和变异是遗传操作的三个基本遗传算子,选择和杂交完成遗传算法的大部分搜索功能,而变异加强了遗传算法找到最优解的能力。本算法利用树型结构的编码来表示物理磁盘组与逻辑磁盘的映射关系。在杂交算子的设计上,通过对两个父代个体结合,然后再生成新的树的方法,使算法具有较好的杂交性能。通过对该算法的仿真分析可以看出整个算法能以较快的速度求解。在本文的最后,我们对该算法进行了分析,并阐述了该算法的正确性和合理性以及在存储方面的广阔发展前景。