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分布式文件系統

分布式文件系統(Distributed File System)是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接再本地節點上，而是通過計算機網絡與節點相連分布式文件系統的設計基于客戶機/服務器(C/S)模式常用分布式文件系統 Lustre，Hadoop，FastDFS，Ceph，GlusterFS。

Ceph簡介

有官方(付費)的和開源的 Ceph 是一個分布式文件系統 具有高擴展、高可用、高性能的特點 Ceph 可以提供對象存儲、塊存儲、文件系統存儲 Ceph 可以提供PB級別的存儲空間(PB-->TB-->-->GB) 軟件定義存儲(Software Defined Storage)作為存儲，行業的一大發展趨勢 官網：http://docs.ceph.org/start/intro。

Ceph過往

Ceph最早起源于Sage就讀博士期間的工作、成果于2004年發表，并隨后貢獻給開源社區。經過多年的發展之后，已得到眾多云計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平臺。

Ceph根據場景可分為對象存儲、塊設備存儲和文件存儲。Ceph相比其它分布式存儲技術，其優勢點在于：它不單是存儲，同時還充分利用了存儲節點上的計算能力，在存儲每一個數據時，都會通過計算得出該數據存儲的位置，盡量將數據分布均衡。同時，由于采用了CRUSH、HASH等算法，使得它不存在傳統的單點故障，且隨著規模的擴大，性能并不會受到影響。

1.Ceph的主要架構

 

 

Ceph的最底層是RADOS(分布式對象存儲系統)，它具有可靠、智能、分布式等特性，實現高可靠、高可拓展、高性能、高自動化等功能，并最終存儲用戶數據。RADOS系統主要由兩部分組成，分別是OSD和Monitor。

RADOS之上是LIBRADOS，LIBRADOS是一個庫，它允許應用程序通過訪問該庫來與RADOS系統進行交互，支持多種編程語言，比如C、C++、Python等。

基于LIBRADOS層開發的有三種接口，分別是RADOSGW、librbd和MDS。

RADOSGW是一套基于當前流行的RESTFUL協議的網關，支持對象存儲，兼容S3和Swift。

librbd提供分布式的塊存儲設備接口，支持塊存儲。

MDS提供兼容POSIX的文件系統，支持文件存儲。

Ceph的功能模塊

 

 

Ceph的核心組件包括Client客戶端、MON監控服務、MDS元數據服務、OSD存儲服務，各組件功能如下：

• Client客戶端：負責存儲協議的接入，節點負載均衡
• MON監控服務：負責監控整個集群，維護集群的健康狀態，維護展示集群狀態的各種圖表，如OSD Map、Monitor Map、PG Map和CRUSH Map
• MDS元數據服務：負責保存文件系統的元數據，管理目錄結構
• OSD存儲服務：主要功能是存儲數據、復制數據、平衡數據、恢復數據，以及與其它OSD間進行心跳檢查等。一般情況下一塊硬盤對應一個OSD。

3.Ceph的資源劃分

Ceph采用crush算法，在大規模集群下，實現數據的快速、準確存放，同時能夠在硬件故障或擴展硬件設備時，做到盡可能小的數據遷移，其原理如下：

當用戶要將數據存儲到Ceph集群時，數據先被分割成多個object，(每個object一個object id，大小可設置，默認是4MB)，object是Ceph存儲的最小存儲單元。

由于object的數量很多，為了有效減少了Object到OSD的索引表、降低元數據的復雜度，使得寫入和讀取更加靈活，引入了pg(Placement Group )：PG用來管理object，每個object通過Hash，映射到某個pg中，一個pg可以包含多個object。

Pg再通過CRUSH計算，映射到osd中。如果是三副本的，則每個pg都會映射到三個osd，保證了數據的冗余。

 

 

4.Ceph的數據寫入

Ceph數據的寫入流程

• 數據通過負載均衡獲得節點動態IP地址;
• 通過塊、文件、對象協議將文件傳輸到節點上;
• 數據被分割成4M對象并取得對象ID;
• 對象ID通過HASH算法被分配到不同的PG;
• 不同的PG通過CRUSH算法被分配到不同的OSD

 

 

5.Ceph的特點

•  Ceph支持對象存儲、塊存儲和文件存儲服務，故 稱為統一存儲。
•  采用CRUSH算法，數據分布均衡，并行度高，不需要維護固定的元數據結構;
•  數據具有強一致，確保所有副本寫入完成才返回確認，適合讀多寫少場景;
•  去中心化，MDS之間地位相同，無固定的中心節點

Ceph存在一些缺點：

•  去中心化的分布式解決方案，需要提前做好規劃設計，對技術團隊的要求能力比較高。
•  Ceph擴容時，由于其數據分布均衡的特性，會導致整個存儲系統性能的下降。

 

GFS

GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用于大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。

1.GFS的主要架構

GFS 架構比較簡單，一個 GFS 集群一般由一個 master 、多個 chunkserver 和多個 clients 組成。

在 GFS 中，所有文件被切分成若干個 chunk，每個 chunk 擁有唯一不變的標識(在 chunk 創建時，由 master 負責分配)，所有 chunk 都實際存儲在 chunkserver 的磁盤上。

為了容災，每個 chunk 都會被復制到多個 chunkserve

2.GFS的功能模塊

 

 

 GFS client客戶端：為應用提供API，與POSIX API類似。同時緩存從GFS master讀取的元數據chunk信息;

 GFS master元數據服務器：管理所有文件系統的元數據，包括命令空間(目錄層級)、訪問控制信息、文件到chunk的映射關系，chunk的位置等。同時 master 還管理系統范圍內的各種活動，包括chunk 創建、復制、數據遷移、垃圾回收等;

 GFS chunksever存儲節點：用于所有 chunk的存儲。一個文件被分割為多個大小固定的chunk(默認64M)，每個chunk有全局唯一的chunk ID。

3.GFS的寫入流程

1. Client 向 master 詢問要修改的 chunk在哪個 chunkserver上，以及 該chunk 其他副本的位置信息。
2. Master 將Primary、secondary的相關信息返回給 client。
3. Client 將數據推送給 primary 和 secondary;。
4. 當所有副本都確認收到數據后，client 發送寫請求給 primary，primary 給不同 client 的操作分配序號，保證操作順序執行。
5. Primary 把寫請求發送到 secondary，secondary 按照 primary 分配的序號順序執行所有操作
6. 當 Secondary 執行完后回復 primary 執行結果。
7. Primary 回復 client 執行結果。

 

 

由上述可見，GFS在進行寫數據時，有如下特點：

• GFS在數據讀寫時，數據流與控制流是分開的，并通過租約機制，在跨多個副本的數據寫入中, 保障順序一致性;
• Master將chunk租約發放給其中一個副本，這個副本稱為主副本，由主副本確定chunk的寫入順序，次副本則遵守這個順序，這樣就保障了全局順序一致性
• Master返回客戶端主副本和次副本的位置信息，客戶端緩存這些信息以備將來使用，只有當主副本所在chunkserver不可用或返回租約過期了，客戶端才需要再次聯系Master;
• GFS采用鏈式推送，以最大化利用每個機器的網絡帶寬，避免網絡瓶頸和高延遲連接，最小化推送延遲;
• GFS使用TCP流式傳輸數據，以最小化延遲。

4.GFS特點

 適合大文件場景的應用，特別是針對GB級別的大文件，適用于數據訪問延時不敏感的搜索類業務

 中心化架構，只有1個master處于active狀態

 緩存和預取，通過在client端緩存元數據，盡量減少與master的交互，通過文件的預讀取來提升并發性能

 高可靠性，master需要持久化的數據會通過操作日志與checkpoint的方式存放多份，故障后master會自動切換重啟。

HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基于流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。

1.HDFS的主要架構

 

 

 HDFS Client(客戶端)：從NameNode獲取文件的位置信息，再從DataNode讀取或者寫入數據。此外，client在數據存儲時，負責文件的分割;

 NameNode(元數據節點)：管理名稱空間、數據塊(Block)映射信息、配置副本策略、處理客戶端讀寫請求;

 DataNode(存儲節點)：負責執行實際的讀寫操作，存儲實際的數據塊,同一個數據塊會被存儲在多個DataNode上

 Secondary NameNode：定期合并元數據，推送給NameNode，在緊急情況下，可輔助NameNode的HA恢復。

2.HDFS的特點(Vs GFS)

 分塊更大，每個數據塊默認128MB;

 不支持并發，同一時刻只允許一個寫入者或追加者;

 過程一致性,寫入數據的傳輸順序與最終寫入順序一致;

 Master HA，2.X版本支持兩個NameNode，(分別處于Active和Standby狀態)，故障切換時間一般幾十秒到數分鐘

3.HDFS適合的應用場景：

 適用于大文件、大數據處理，處理數據達到 GB、TB、甚至PB級別的數據。

 適合流式文件訪問，一次寫入，多次讀取。

 文件一旦寫入不能修改，只能追加。

4.HDFS不適合的場景：

 低延時數據訪問。

 小文件存儲

 并發寫入、文件隨機修改

Swift

Swift 最初是由Rackspace公司開發的分布式對象存儲服務， 2010 年貢獻給 OpenStack 開源社區。作為其最初的核心子項目之一，為其 Nova 子項目提供虛機鏡像存儲服務。

1.Swift的主要架構

Swift 采用完全對稱、面向資源的分布式系統架構設計，所有組件都可擴展，避免因單點失效而影響整個系統的可用性。

 

 

Swift 組件包括：

 代理服務(Proxy Server)：對外提供對象服務 API，轉發請求至相應的賬戶、容器或對象服務

 認證服務(Authentication Server)：驗證用戶的身份信息，并獲得一個訪問令牌(Token)

 緩存服務(Cache Server)：緩存令牌，賬戶和容器信息，但不會緩存對象本身的數據

 賬戶服務(Account Server)：提供賬戶元數據和統計信息，并維護所含容器列表的服務

 容器服務(Container Server)：提供容器元數據和統計信息，并維護所含對象列表的服務

 對象服務(Object Server)：提供對象元數據和內容服務，每個對象會以文件存儲在文件系統中

 復制服務(Replicator)：檢測本地副本和遠程副本是否一致，采用推式(Push)更新遠程副本

 更新服務(Updater)：對象內容的更新

 審計服務(Auditor)：檢查對象、容器和賬戶的完整性，如果發現錯誤，文件將被隔離

 賬戶清理服務(Account Reaper)：移除被標記為刪除的賬戶，刪除其所包含的所有容器和對象

2.Swift的數據模型

**Swift的數據模型采用層次結構，共設三層：**Account/Container/Object(即賬戶/容器/對象)，每層節點數均沒有限制，可以任意擴展。數據模型如下：

 

 

3.一致性散列函數

Swift是基于一致性散列技術，通過計算將對象均勻分布到虛擬空間的虛擬節點上，在增加或刪除節點時可大大減少需移動的數據量;

為便于高效的移位操作，虛擬空間大小通常采用 2 n;通過獨特的數據結構 Ring(環)，再將虛擬節點映射到實際的物理存儲設備上，完成尋址過程。如下圖所示：

 

 

散列空間4 個字節(32為)，虛擬節點數最大為232，如將散列結果右移 m 位，可產生 2(32-m)個虛擬節點，(如上圖中所示，當m=29 時，可產生 8 個虛擬節點)。

4.環的數據結構

Swift為賬戶、容器和對象分別定義了的環。

環是為了將虛擬節點(分區)映射到一組物理存儲設備上，并提供一定的冗余度而設計的，環的數據信息包括存儲設備列表和設備信息、分區到設備的映射關系、計算分區號的位移(即上圖中的m)。

賬戶、容器和對象的尋址過程。(以對象的尋址過程為例)：

以對象的層次結構 account/container/object 作為鍵，采用 MD5 散列算法得到一個散列值;

對該散列值的前 4 個字節進行右移操作(右移m位)，得到分區索引號;

在分區到設備映射表里，按照分區索引號，查找該對象所在分區對應的所有物理設備編號。如下圖：

 

 

5.Swift的一致性設計

• Swift 采用 Quorum 仲裁協議
• 定義：N：數據的副本總數;W：寫操作被確認接受的副本數量;R：讀操作的副本數量
• 強一致性：R+W>N， 就能保證對副本的讀寫操作會產生交集，從而保證可以讀取到最新版本;
• 弱一致性：R+W<=N，讀寫操作的副本集合可能不產生交集，此時就可能會讀到臟數據;
• Swift 默認配置是N=3，W=2，R=2，即每個對象會存在 3 個副本，至少需要更新 2 個副本才算寫成功;如果讀到的2個數據存在不一致，則通過檢測和復制協議來完成數據同步。
• 如R=1，就可能會讀到臟數據，此時，通過犧牲一定的一致性，可提高讀取速度，(而一致性可以通過后臺的方式完成同步，從而保證數據的最終一致性)

Quorum 協議示例如下所示：

 

 

6.Swift特點

原生的對象存儲，不支持實時的文件讀寫、編輯功能

完全對稱架構，無主節點，無單點故障，易于大規模擴展，性能容量線性增長

數據實現最終一致性，不需要所有副本寫入即可返回，讀取數據時需要進行數據副本的校驗

是OpenStack的子項目之一，適合云環境的部署

Swift的對象存儲與Ceph提供的對象存儲區別：客戶端在訪問對象存儲系統服務時，Swift要求客戶端必須訪問Swift網關才能獲得數據。而Ceph可以在每個存儲節點上的OSD(對象存儲設備)獲取數據信息; 在數據一致性方面，Swift的數據是最終一致，而Ceph是始終跨集群強一致性)

五、 Lustre分布式存儲

Lustre是基于Linux平臺的開源集群(并行)文件系統，最早在1999年由皮特•布拉姆創建的集群文件系統公司(Cluster File Systems Inc.)開始研發，后由HP、Intel、Cluster File System和美國能源部聯合開發，2003年正式開源，主要用于HPC超算領域。

1、Lustre的主要架構

 

 

Lustre組件包括：

 管理服務器(MGS)：存放集群中所有Lustre文件系統的配置信息，Lustre客戶通過聯系MGS獲取信息，可以與MDS共享存儲空間

 元數據服務器(MDS): 管理存儲在MDT中的元數據，使存儲在一個或多個MDT中的元數據可供Lustre客戶端使用，每個MDS可管理一個或多個MDT。

 元數據目標(MDT): MDS用于存儲元數據(例如文件名，目錄，權限和文件布局)，一個MDT可用于多個MDS，但一次只能有一個MDS訪問

 對象存儲服務器(OSS)：為一個或多個本地OST提供文件I / O服務和網絡請求處理, 通常，OSS服務于兩個到八個OST

 對象存儲目標(OST)：用戶文件數據存儲在一個或多個對象中，每個對象位于單獨OST中

 Lustre客戶端：運行Lustre客戶端軟件的計算節點，可掛載Lustre文件系統。客戶端軟件包括一個管理客戶端(MGC)，一個元數據客戶端(MDC)和多個對象存儲客戶端(OSC)。每個OSC對應于文件系統中的一個OST。

 邏輯對象卷(LOV)通過聚合OSC以提供對所有OST的透明訪問，邏輯元數據卷(LMV)通過聚合MDC提供一種對所有MDT透明的訪問。

2、Lustre特點

 支持數萬個客戶端系統，支持PB級存儲容量，單個文件最大支持320TB容量

 支持RDMA網絡，大文件讀寫分片優化，多個OSS能獲得更高的聚合帶寬

 缺少副本機制，存在單點故障。如果一個客戶端或節點發生故障，存儲在該節點上的數據在重新啟動前將不可訪問

 適用高性能計算HPC領域，適用于大文件連續讀寫。

六、 主流分布式存儲技術的比較

幾種主流分布式存儲技術的特點比較如下：

 

 

 

 

此外，根據分布式存儲系統的設計理念，其軟件和硬件解耦，分布式存儲的許多功能，包括可靠性和性能增強都由軟件提供，因此大家往往會認為底層硬件已不再重要。但事實往往并非如此，我們在進行分布式存儲系統集成時，除考慮選用合適的分布式存儲技術以外，還需考慮底層硬件的兼容性。一般而言，分布式存儲系統的產品有三種形態：軟硬件一體機、硬件OEM和軟件+標準硬件，大家在選擇時，需根據產品的成熟度、風險規避、運維要求等，結合自身的技術力量等，選擇合適的產品形態。

OpenStack簡介

OpenStack 是一個開源的 IaaS 實現，它由一些相互關聯的子項目組成，主要包括計算、存儲、網絡。

由于以 Apache 協議發布，自 2010 年項目成立以來，超過 200 個公司加入了OpenStack 項目，其中包括 AT&T、AMD、Cisco、Dell、IBM、Intel、Red Hat 等。

目前參與 OpenStack 項目的開發人員有 17,000+，來自 139 個國家，這一數字還在不斷增長中。

OpenStack 兼容一部分 AWS 接口，同時為了提供更強大的功能，也提供OpenStack 風格的接口(RESTFul API)。

和其他開源 IaaS 相比，架構上松耦合、高可擴展、分布式、純 Python實現，以及友好活躍的社區使其大受歡迎，每半年一次的開發峰會也吸引了來自全世界的開發者、供應商和客戶。

OpenStack 的主要子項目有：

Compute(Nova)提供計算虛擬化服務，是 OpenStack 的核心，負責管理和創建虛擬機。它被設計成方便擴展，支持多種虛擬化技術，并且可以部署在標準硬件上。

Object Storage(Swift)提供對象存儲服務，是一個分布式，可擴展，多副本的存儲系統。

Block Storage(Cinder)，提供塊存儲服務，為 OpenStack 的虛擬機提供持久的塊級存儲設備。支持多種存儲后端，包括Ceph，EMC 等。

Networking(Neutron)提供網絡虛擬化服務，是一個可拔插，可擴展，API 驅動的服務。

Dashboard 提供了一個圖形控制臺服務，讓用戶方便地訪問，使用和維護 OpenStack中的資源。

Image(glance)提供鏡像服務，它旨在發現，注冊和交付虛擬機磁盤和鏡像。支持多種后端。

Telemetry(Ceilometer)提供用量統計服務，通過它可以方便地實現 OpenStack計費功能。

Orchestration(Heat)整合了 OpenStack 中的眾多組件，類似 AWS 的 CloudFormation，讓用戶能夠通過模板來管理資源。

Database(Trove)基于 OpenStack 構建的 database-as-a-service。

 

通常構建企業私有云，使用Nova、Glance、Keystone、Neutron 就可基本完成私有云IAAS搭建。近幾年流行PAAS云服務，一般對業務系統Docker化，使用容器編排構建容器云。容器云可獨立直接部署在物理機之上，也可構建在openstack私有云服務IAAS之上。