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云存儲產品淺析

云計算
云上存儲產品主要有對象存儲,塊存儲,網絡文件系統(NAS),還有最賺錢的CDN,我們將針對這些主流產品,講講他們產品特點,有云上存儲時候知道如何選型。

云上存儲產品主要有對象存儲,塊存儲,網絡文件系統(NAS),還有***錢的CDN,我們將針對這些主流產品,講講他們產品特點,有云上存儲時候知道如何選型,當然我們是技術型作者也會簡單講講實現思路,出于信息安全,不可能完全闡述工業界方案。 工業界各大廠商很多上層存儲產品都重度依賴底層文件系統,我們也捎帶說說存儲祖師爺DFS。

一、Linux IO STACK

Linux IO STACK

云計算本質就是單機計算能力的***擴展,我們先看看單機的文件及IO管理。 linux操作系統一個IO操作要經由文件系統vfs,調度算法,塊設備層,最終落盤

  • 其中vfs層有具體的NFS/smbfs 支持網絡協議派生出來NAS產品
  • VFS還有一個fuse文件系統,可切換到用戶態上下文。上層分布式存儲只要適配了Libfuse接口,就可訪問后端存儲
  • 在設備層,通過擴展ISCSI網絡協議,衍生出了塊存儲

二、存儲產品架構流派

1. 分層或平層

如hbase,底層基于hdfs文件系統,hbase不用考慮replication,專注于自身領域問題

特點:大大降低開發成本,穩定性依賴底層存儲,底層不穩定,上層遭殃。

2. 豎井

自己做replication,自己做副本recover,自己做寫時recover

master-slave體系架構

master-slave體系架構

兩層索引體系,解決lots of small file:

  • ***層,master維護一個路由表,通過fileurl找到對應slave location(ip+port)
  • 第二層,slave單機索引體系,找到具體的location,讀出raw data

DFS

DFS

3. 特點

豐富類posix語意,特點Append-only存儲,不支持pwrite

4. 可能存在問題

  • Pb級別存儲方案,非EB級別。 原因namenode集中式server,內存&qps瓶頸,bat體量公司需運維上百個集群
  • 默認三副本,成本高
  • 強一致寫,慢節點問題

5. 演進

GFS2拆分了namenode,拆分成目錄樹,blockservice,外加ferdaration,但namespace集中式server缺陷依舊,同時切分image是要停服,水平擴展不是那么友好。

三、對象存儲

對象存儲

1. 元數據管理

Blobstorage: blobid->[raw data]

Metastore,aws s3又稱為keymap,本質上是個kv系統。存儲內容file_url->[blobid list]

2. I/O 路徑

  • httpserver收到muti-part form,收到固定大小raw data,切成K份等長條帶
  • 條帶做EC,生成(N-K)份編碼塊,共得到N份shard。現在的問題變成了這N份數據存哪
  • 客戶端的代理繼續向blobstorage申請一個全局的id,這個id代表了了后端實際node的地址,以及這個node管理的實際物理卷,我們的每個分片數據均等的存在這些物理卷上。
  • 分發寫N份數據,滿足安全副本數即可返回寫成功,寫失敗的可延時EC方式修復
  • httpserver將文件file及對應的分片列表以KV形式寫入metastore。

3. 特點

基于http協議 ws服務,接口簡單,put/get,延時高。 EB級別存儲方案,適合云上產品形態。深度目錄樹變成兩層目錄結構(bucket+object)。

4. 缺點

posix語意接口太少,不提供append語意(其實是通過覆蓋寫提供),更別說隨機寫。

四、塊存儲

1. iscsi模型

與后端交互的的部分在內核實現,后端target解析iscsi協議并將請求映射到后端分布式存儲

2. 特點

  • 絕大多數請求大小是4K對齊的blocksize. 塊設備的使用一般上層文件系統,而大多數主流文件系統的塊大小是4KB,文件最小操作粒度是塊,因此絕大多數的IO請求是4KB對齊的。
  • 強一致. 塊設備必須提供強一致,即寫返回后,能夠讀到寫進去的數據。
  • 支持隨機寫,延時要低 用戶基于虛擬塊設備構建文件系統(ext4),對于文件編輯操作很頻繁,所以需要支持隨機寫。 比NAS/Fuse類產品性能好,只hack塊設備讀寫,上層dentry lookup還是走原來的IO path,沒有像NAS/FUSE dentry的lookup發起多次rpc問題
  • 產品層面需要預先購買容量,擴容需要重新掛載,跟NAS比容易浪費空間

3. 實現模型

云盤邏輯卷按block切分,為了便于recover,按1G切分,***層路由由blockManager管理,按volumeid+offset 映射到邏輯block,邏輯block location在三臺blockserver上。Blockserver預先創建一個1G文件(falloc,防止寫過程中空間不夠),稱為物理block。對于邏輯卷這段區間所有的IO操作都會落到這個物理block文件上,很容易實現pwrite。當然也可以基于裸盤,在os看來是一個大文件,分割成不同的1G文件

4. IO路徑

塊設備上層會有文件系統,經過io調度算法,合并io操作,isici協議發出的IO請求的都是對扇區LBA的操作,所以可以簡單抽象成對于卷id加上偏移的操作,我們簡單講講EBS(Elastic Block Store)層IO路徑:

  • 網絡發出來的IO請求是針對volume+offerset操作,假定是個寫請求
  • 通過blockManager查找到邏輯block
  • 在內存中找到block對應的物理地址(ip+port),block的replicationGroup
  • 使用業界通用復制鏈方式如raft協議向replicationGroup發送io請求,raft幫我們解決寫時失敗tuncate問題
  • 單節點接到IO請求,把LBA換算成真實的文件偏移,pwrite寫下去

5. 優化

  • 可想而知,這種存儲模型下,后端node會有大量的隨機寫,吞吐肯定不高,有很大的優化空間 可以通過類似LSM引擎方式,將隨機寫變成順序寫,讀者可深入思考,本文不詳細探討了。
  • 虛擬磁盤可以切條掉,相當于raid盤思路,單塊盤的IO變成多多塊盤,增大吞吐。

五、NAS

用戶通過mount目錄訪問共享文件,mount點掛在的是一個NFS協議的文件系統,會通過tcp訪問到NFS server。

NFS server是一個代理,通過libcfs最終會訪問到我們后端的存儲系統。

1. 后端存儲系統

DS包含管理inode的metastore和datastore

(1) metastore

我們充分吸取業界DFS缺點,解決Namenode集中式server瓶頸,充分考慮bigtable的各種優點。Metastore可基于分布式數據庫(newsql),回想一下bigtable,一個用戶的文件散落在多個tabletserver上,允許用戶跨tabletserver rename操作,所以需要分布式事務完成上述保證,出于對DFS改進,我們把目錄樹持久化 模仿linux fs dentry管理,映射規則如下 兩張表,dentry表和inode表,dentry表描述目錄樹,inode表描述文件block列表及atime,mtime,uid,gid等源信息,一般來講硬鏈夠用,該場景下dentry可以多份,共同指向一個inode。 dentry通過外健關聯到inode表

(2) Dentry表

Dentry表

(3) Inode表

比如lookup 子節點

  1. SELECT i.* FROM Dentry d, Inode i WHERE d.PARENT_DID=$PARENT_ID AND d.NAME=$NAME AND d.FSID=$FSID and i.inode_id = d.inode_id; 

(4) datastore

特點:要求提供隨機寫,所以跟塊存儲EBS設計思路是一樣的,大文件切塊,按塊組織,dataserver上有真實的物理block文件,提供pwrite操作。

2. 特點

彈性容量,不限容量,多機掛載并行讀寫,IO線性增長,支持隨機寫 比塊存儲優勢在于用多少花多少,不需要提前申請容量,真彈性

3. 缺點

vfs層 dentry lookup每個層級目錄會發起rpc,延時高。

六、總結

【本文為51CTO專欄作者“大數據和云計算”的原創稿件,轉載請通過微信公眾號獲取聯系和授權】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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