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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京焱融科技有限公司申請的專利一種多客戶端追加寫處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119311658B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202411372621.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/18；該發(fā)明授權(quán)一種多客戶端追加寫處理方法及系統(tǒng)是由許博;張文濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-29向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多客戶端追加寫處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多客戶端追加寫處理方法及系統(tǒng)，包括：首先獲取多客戶端對目標(biāo)文件的并發(fā)追加寫操作，生成并處理全局追加寫鎖請求，確定文件偏移量后按直接IO寫方式持久化數(shù)據(jù)。完成后更新元數(shù)據(jù)、解鎖并返回結(jié)果。在客戶端均收到結(jié)果時(shí)，調(diào)用文件分類模型識(shí)別目標(biāo)文件元數(shù)據(jù)類型，若與原始類型一致則維持存儲(chǔ)位置，不一致則轉(zhuǎn)移至對應(yīng)位置存儲(chǔ)，從而保障數(shù)據(jù)處理的高效性和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種多客戶端追加寫處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多客戶端追加寫處理方法，其特征在于，包括：獲取多個(gè)客戶端針對目標(biāo)文件的并發(fā)追加寫操作；根據(jù)目標(biāo)追加寫操作生成全局追加寫鎖請求，調(diào)用所述目標(biāo)文件對應(yīng)的元數(shù)據(jù)服務(wù)器對所述目標(biāo)文件進(jìn)行加鎖處理；所述目標(biāo)追加寫操作為所述多個(gè)客戶端針對目標(biāo)文件的并發(fā)追加寫操作中的目標(biāo)客戶端針對所述目標(biāo)文件的并發(fā)追加寫操作，所述目標(biāo)客戶端為所述多個(gè)客戶端中的任一客戶端；在全局追加寫鎖加鎖成功的情況下，從所述元數(shù)據(jù)服務(wù)器獲取所述目標(biāo)文件的文件大小，并根據(jù)所述文件大小確定文件偏移量；根據(jù)所述文件偏移量對所述目標(biāo)文件按照直接IO寫方式執(zhí)行所述目標(biāo)追加寫操作，將所述目標(biāo)追加寫操作對應(yīng)的寫入數(shù)據(jù)持久化至數(shù)據(jù)服務(wù)器；在數(shù)據(jù)持久化完整的情況下，更新所述元數(shù)據(jù)服務(wù)器中所述目標(biāo)文件對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，并由所述元數(shù)據(jù)服務(wù)器發(fā)起解鎖請求，解除所述全局追加寫鎖，并將所述目標(biāo)追加寫操作對應(yīng)的追加寫結(jié)果返回所述目標(biāo)客戶端；在所述多個(gè)客戶端均接收到對應(yīng)的追加寫結(jié)果的情況下，調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的文件分類模型對所述目標(biāo)文件的元數(shù)據(jù)進(jìn)行類型識(shí)別；在所述目標(biāo)文件的元數(shù)據(jù)的類型識(shí)別結(jié)果與所述目標(biāo)文件的元數(shù)據(jù)的原始文件類型一致的情況下，維持所述目標(biāo)文件的存儲(chǔ)位置；在所述目標(biāo)文件的元數(shù)據(jù)的類型識(shí)別結(jié)果與所述目標(biāo)文件的元數(shù)據(jù)的原始文件類型不一致的情況下，將所述目標(biāo)文件轉(zhuǎn)移至所述類型識(shí)別結(jié)果對應(yīng)的存儲(chǔ)位置進(jìn)行存儲(chǔ)；所述文件分類模型是通過以下方式獲取的，包括：獲取第一文件格式對應(yīng)的第一文件數(shù)據(jù)實(shí)例，所述第一文件數(shù)據(jù)實(shí)例具有第一文件類型目標(biāo)值，所述第一文件類型目標(biāo)值用于指示所述第一文件數(shù)據(jù)實(shí)例的實(shí)際文件類型；通過第一特征抽取網(wǎng)絡(luò)對所述第一文件數(shù)據(jù)實(shí)例執(zhí)行特征抽取操作，得到第一向量表示，所述第一特征抽取網(wǎng)絡(luò)用于將所述第一文件格式對應(yīng)的文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至目標(biāo)特征域，所述目標(biāo)特征域?yàn)榈诙募袷降奈募?shù)據(jù)對應(yīng)的向量表示所處的特征域，所述第一文件格式和所述第二文件格式為不同的文件格式，所述第一文件格式對應(yīng)的文件數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度小于所述第二文件格式對應(yīng)的文件數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度；基于所述第一向量表示，通過基礎(chǔ)文件分類模型進(jìn)行分類，得到推斷文件類型；基于所述推斷文件類型和所述第一文件類型目標(biāo)值之間的偏差，優(yōu)化所述基礎(chǔ)文件分類模型的模型網(wǎng)絡(luò)參量，得到文件分類模型，以便所述文件分類模型用于分類所述第二文件格式對應(yīng)的文件數(shù)據(jù)的類型。

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