主流分布式文件系统对比（电子书更新）

从业务模型和逻辑架构上，分布式文件系统需要这几类组件：

而在部署架构上，有着“中心化”和“无中心化”两种路线分歧，即是否把“管理组件”作为分布式文件系统的中心管理节点。两种路线都有很优秀的产品，下面分别介绍它们的区别。

以 GFS 为代表，中心节点负责文件定位、维护文件 meta 信息、故障检测、数据迁移等管理控制的职能，下图是 GFS 的架构图：

该图中GFS master 即为 GFS 的中心节点，GF chunkserver 为 GFS 的存储节点。其操作路径如下：

在这种方案里，一般中心节点并不参与真正的数据读写，而是将文件 meta 信息返回给 Client 之后，即由 Client 与数据节点直接通信。其主要目的是降低中心节点的负载，防止其成为瓶颈。这种有中心节点的方案，在各种存储类系统中得到了广泛应用，因为中心节点易控制、功能强大。

以ceph为代表，每个节点都是自治的、自管理的，整个 ceph 集群只包含一类节点，如下图 (最下层红色的 RADOS 就是 ceph 定义的“同时包含 meta 数据和文件数据”的节点)。

无中心化的最大优点是解决了中心节点自身的瓶颈，这也就是 ceph 号称可以无限向上扩容的原因。但由 Client 直接和 Server 通信，那么 Client 必须要知道，当对某个文件进行操作时，它该访问集群中的哪个节点。ceph 提供了一个很强大的原创算法来解决这个问题——CRUSH 算法。

对于文件系统来说，持久化是根本，只要 Client 收到了 Server 保存成功的回应之后，数据就不应该丢失。这主要是通过多副本的方式来解决，但在分布式环境下，多副本有这几个问题要面对。

同步写入是保证副本数据一致的最直接的办法。当 Client 写入一个文件的时候，Server 会等待所有副本都被成功写入，再返回给 Client。

这种方式简单、有保障，唯一的缺陷就是性能会受到影响。假设有 3 个副本，如果每个副本需要N秒，则可能会阻塞 Client 3N 秒的时间，有几种方式，可以对其进行优化：

还有一种方式是采用 CAP 中所说的 W+R>N 的方式，比如 3 副本 (N=3) 的情况，W＝2，R＝2，即成功写入 2 个就认为成功，读的时候也要从 2 个副本中读。这种方式通过牺牲一定的读成本，来降低写成本，同时增加写入的可用性。这种方式在分布式文件系统中用地比较少。

这主要避免的是某机房或某城市发生自然环境故障的情况，所以有一个副本应该分配地比较远。它的副作用是会带来这个副本的写入性能可能会有一定的下降，因为它离 Client 最远。所以如果在物理条件上无法保证够用的网络带宽的话，则读写副本的策略上需要做一定考虑。

可以参考同步写入只写 2 副本、较远副本异步写入的方式，同时为了保证一致性，读取的时候又要注意一些，避免读取到异步写入副本的过时数据。

如果有中心节点，则数据节点定期和中心节点进行通信，汇报自己的数据块的相关信息，中心节点将其与自己维护的信息进行对比。如果某个数据块的 checksum 不对，则表明该数据块被损坏了；如果某个数据块的 version 不对，则表明该数据块过期了。

如果没有中心节点，以 ceph 为例，它在自己的节点集群中维护了一个比较小的 monitor 集群，数据节点向这个 monitor 集群汇报自己的情况，由其来判定是否被损坏或过期。

当发现被损坏或过期副本，将它从 meta 信息中移除，再重新创建一份新的副本就好了，移除的副本在随后的回收机制中会被收回。

这里的策略就比较多了，比如 round-robin、速度最快的节点、成功率最高的节点、CPU 资源最空闲的节点、甚至就固定选第一个作为主节点，也可以选择离自己最近的一个，这样对整体的操作完成时间会有一定节约。

当在集群中加入一台新的存储节点，则它主动向中心节点注册，提供自己的信息，当后续有创建文件或者给已有文件增加数据块的时候，中心节点就可以分配到这台新节点了，比较简单。但有一些问题需要考虑。

首先要有评价存储节点负载的指标。有多种方式，可以从磁盘空间使用率考虑，也可以从磁盘使用率 +CPU 使用情况 + 网络流量情况等做综合判断。一般来说，磁盘使用率是核心指标。

其次在分配新空间的时候，优先选择资源使用率小的存储节点；而对已存在的存储节点，如果负载已经过载、或者资源使用情况不均衡，则需要做数据迁移。

当系统发现当前新加入了一台存储节点，显然它的资源使用率是最低的，那么所有的写流量都路由到这台存储节点来，那就可能造成这台新节点短期负载过大。因此，在资源分配的时候，需要有预热时间，在一个时间段内，缓慢地将写压力路由过来，直到达成新的均衡。

在有中心节点的情况下，这个工作比较好做，中心节点就包办了——判断哪台存储节点压力较大，判断把哪些文件迁移到何处，更新自己的 meta 信息，迁移过程中的写入怎么办，发生重命名怎么办。无需上层应用来处理。

如果没有中心节点，那代价比较大，在系统的整体设计上，也是要考虑到这种情况，比如ceph，它要采取逻辑位置和物理位置两层结构，对Client暴露的是逻辑层 (pool 和 place group)，这个在迁移过程中是不变的，而下层物理层数据块的移动，只是逻辑层所引用的物理块的地址发生了变化，在Client看来，逻辑块的位置并不会发生改变。

如果有中心节点，还要考虑它的伸缩性。由于中心节点作为控制中心，是主从模式，那么在伸缩性上就受到比较大的限制，是有上限的，不能超过单台物理机的规模。我们可以考虑各种手段，尽量地抬高这个上限。有几种方式可以考虑：

中心节点的高可用，不仅要保证自身应用的高可用，还得保证 meta data 的数据高可用。

meta data 的高可用主要是数据持久化，并且需要备份机制保证不丢。一般方法是增加一个从节点，主节点的数据实时同步到从节点上。也有采用共享磁盘，通过 raid1 的硬件资源来保障高可用。显然增加从节点的主备方式更易于部署。

meta data 的数据持久化策略有以下几种方式：

当前内存服务 + 日志文件持久化是主流方式。一是纯内存操作，效率很高，日志文件的写也是顺序写；二是不依赖外部组件，独立部署。

为了解决日志文件会随着时间增长越来越大的问题，以让系统能以尽快启动和恢复，需要辅助以内存快照的方式——定期将内存 dump 保存，只保留在 dump 时刻之后的日志文件。这样当恢复时，从最新一次的内存 dump 文件开始，找其对应的 checkpoint 之后的日志文件开始重播。

在前面“持久化”章节，在保证数据副本不丢失的情况下，也就保证了其的高可用性。

这些年随着基础设施的发展，局域网内千兆甚至万兆的带宽已经比较普遍，以万兆计算，每秒传输大约 1250M 字节的数据，而 SATA 磁盘的读写速度这些年基本达到瓶颈，在 300-500M/s 附近，也就是纯读写的话，网络已经超过了磁盘的能力，不再是瓶颈了，像 NAS 网络磁盘这些年也开始普及起来。

但这并不代表，没有必要对读写进行优化，毕竟网络读写的速度还是远慢于内存的读写。常见的优化方法主要有：

缓存的使用在提高读写性能的同时，也会带来数据不一致的问题：

这类问题有几种方法：

由于分布式文件存储系统，肯定是一个多客户端使用、多租户的一个产品，而它又存储了可能是很重要的信息，所以安全性是它的重要部分。

主流文件系统的权限模型有以下这么几种：

市面上的分布式文件系统有不同的选择，像 ceph 就提供了类似 DAC 但又略有区别的权限体系，Hadoop 自身就是依赖于操作系统的权限框架，同时其生态圈内有 Apache Sentry 提供了基于 RBAC 的权限体系来做补充。

有连续空间和链表空间两种。连续空间的优势是读写快，按顺序即可，劣势是造成磁盘碎片，更麻烦的是，随着连续的大块磁盘空间被分配满而必须寻找空洞时，连续分配需要提前知道待写入文件的大小，以便找到合适大小的空间，而待写入文件的大小，往往又是无法提前知道的 (比如可编辑的 word 文档，它的内容可以随时增大)；

而链表空间的优势是磁盘碎片很少，劣势是读写很慢，尤其是随机读，要从链表首个文件块一个一个地往下找。

为了解决这个问题，出现了索引表——把文件和数据块的对应关系也保存一份，存在索引节点中 (一般称为 i 节点)，操作系统会将 i 节点加载到内存，从而程序随机寻找数据块时，在内存中就可以完成了。通过这种方式来解决磁盘链表的劣势，如果索引节点的内容太大，导致内存无法加载，还有可能形成多级索引结构。

实时删除还是延时删除? 实时删除的优势是可以快速释放磁盘空间；延时删除只是在删除动作执行的时候，置个标识位，后续在某个时间点再来批量删除，它的优势是文件仍然可以阶段性地保留，最大程度地避免了误删除，缺点是磁盘空间仍然被占着。在分布式文件系统中，磁盘空间都是比较充裕的资源，因此几乎都采用逻辑删除，以对数据可以进行恢复，同时在一段时间之后 (可能是 2 天或 3 天，这参数一般都可配置)，再对被删除的资源进行回收。

怎么回收被删除或无用的数据? 可以从文件的 meta 信息出发——如果 meta 信息的“文件 - 数据块”映射表中包含了某个数据块，则它就是有用的；如果不包含，则表明该数据块已经是无效的了。所以，删除文件，其实是删除 meta 中的“文件 - 数据块”映射信息 (如果要保留一段时间，则是把这映射信息移到另外一个地方去)。

有很多这样的场景，比如电商——那么多的商品图片、个人头像，比如社交网站——那么多的照片，它们具有的特性，可以简单归纳下：

针对这种业务场景，主流的实现方式是仍然是以大数据块的形式存储，小文件以逻辑存储的方式存在，即文件 meta 信息记录其是在哪个大数据块上，以及在该数据块上的 offset 和 length 是多少，形成一个逻辑上的独立文件。这样既复用了大数据块系统的优势和技术积累，又减少了 meta 信息。

文件指纹就是根据文件内容，经过算法，计算出文件的唯一标识。如果两个文件的指纹相同，则文件内容相同。在使用网络云盘的时候，发现有时候上传文件非常地快，就是文件指纹发挥作用。云盘服务商通过判断该文件的指纹，发现之前已经有人上传过了，则不需要真的上传该文件，只要增加一个引用即可。在文件系统中，通过文件指纹可以用来去重、也可以用来判断文件内容是否损坏、或者对比文件副本内容是否一致，是一个基础组件。

文件指纹的算法也比较多，有熟悉的 md5、sha256、也有 google 专门针对文本领域的 simhash 和 minhash 等。

分布式文件系统内容庞杂，要考虑的问题远不止上面所说的这些，其具体实现也更为复杂。本文只是尽量从分布式文件系统所要考虑的问题出发，给予一个简要的分析和设计，如果将来遇到类似的场景需要解决，可以想到“有这种解决方案”，然后再来深入研究。

同时，市面上也是存在多种分布式文件系统的形态，下面就是有研究小组曾经对常见的几种分布式文件系统的设计比较。

从这里也可以看到，选择其实很多，并不是 GFS 论文中的方式就是最好的。在不同的业务场景中，也可以有更多的选择策略。