基于日志驱动的自适应恢复模型的嵌入式实时内存数据库故障恢复策略研究

本文针对嵌入式实时内存数据库的故障恢复策略进行了研究。由于内存数据库的高性能特点，但也易受存储器不稳定性的影响，因此如何快速有效地进行故障恢复成为一个重要课题。本文提出了一种基于日志驱动的自适应恢复模型（LD-ARM），并设计了基于实时性需求的数据流恢复机制，实现了数据流修复与数据流修复的平衡。具体来说，本文在记录策略、检查点策略和重新安装策略上进行了优化。

(1) 在记录策略上，将记录分成两个层次，即：交易的私人记录和全局记录，系统仅对交易的记录进行保存，从而降低了记录所需的存储空间，降低了记录的维护工作量；该方法采用了两个全域日志来实现普通事务的提交，并利用两个全域日志来实现检查点操作，以减少检查点操作对普通事务的影响。

(2) 在检查点策略方面，使用了以记录为基础的检查点策略，同时，检查点运算的时机会随着系统的资源利用情况以及 MMDB事务处理的吞吐情况进行调节，从而避免了由于检查点运算的时间间隔过长而造成的恢复进程过长；同时，也不会因为检查点操作太过频繁而降低了系统的效率，因此可以有效地利用系统资源。

(3) 在重新安装策略上，它支持并发重新安装，可以在装载数据的时候接收到一个交易请求，这样就可以最快地使系统投入到工作中，满足了实时交易的要求。

最后，在 Linux嵌入式操作系统的基础上，以内存数据库 Sqlite为底层向上提供数据库其他服务，模拟实现了本文设计的LD-ARM恢复模型。

通过本文的研究，可以提高嵌入式实时内存数据库的故障恢复性能。