陈春玲，沈 阳，余 瀚

(南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210003)

1 概 述

现代经济体系的发展，离不开信用的支撑。征信作为信用体系中的关键环节，奠定了金融信用风险管理的基础。征信有诸多益处，如：防范信用风险，促进信贷市场发展，服务其他授信市场，提高履约水平，加强金融监管和宏观调控，维护金融稳定，等等[1]。国内个人和企业征信信息尤为庞大，数据类型也从单一的文本数据到半结构化数据等多种多样。较为明显的是，绝大多数征信平台都使用了分布式数据存储来代替常规的单机或者其他网络存储系统[2]，这仅仅改变了面临大数据量时的存储效率。但在新经济发展形势下，传统征信业中存在的信用信息不对称、数据采集渠道受限、数据隐私保护不力等问题依旧给现有的征信存储结构提出了重大的挑战。

传统分布式征信系统中，采用较多的就是一主多从(Master/Slaves)的模式(见图1)。在此模式下，数据分配和均衡由一个主服务器(Master)调度，多个从服务器(Slaves)负责元数据的存储。如现今应用广泛的是Hadoop上的Zookeeper分布式文件系统[3]和Google的文件系统[4]。当主服务器发生故障或宕机等问题不能继续工作时，多个从服务器会依照自己的共有算法推选出新的Master，所以分布式系统的可适应性较强。

图1 Master/Slaves分布式存储

在分布式数据存储过程中，元数据通常包括了存储数据的物理节点信息等，被保存在从节点中。在存储和读取数据时，都需要访问主节点来获取元数据信息。……