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[ASP.net教程]分布式文件系统:原理、问题与方法

本地文件系统如ext3,reiserfs等 (这里不讨论基于内存的文件系统),它们管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射,并抽象出一套文件访问接口供用户使用。但随着互联网企业的高 速发展,这些企业对数据存储的要求越来越高,而且模式各异,如淘宝主站的大量商品图片,其特点是文件较小,但数量巨大;而类似于youtube, 优酷这样的视频服务网站,其后台存储着大量的视频文件,尺寸大多在数十兆到数吉字节不等。这些应用场景都是传统文件系统不能解决的。分布式文件系统将数据 存储在物理上分散的多个存储节点上,对这些节点的资源进行统一的管理与分配,并向用户提供文件系统访问接口,其主要解决了本地文件系统在文件大小、文件数 量、打开文件数等的限制问题

典型架构

目 前比较主流的一种分布式文件系统架构,如下图所示,通常包括主控服务器(或称元数据服务器、名字服务器等,通常会配置备用主控服务器以便在故障时接管服 务,也可以两个都为主的模式),多个数据服务器(或称存储服务器,存储节点等),以及多个客户端,客户端可以是各种应用服务器,也可以是终端用户。

 

 

分 布式文件系统的数据存储解决方案,归根结底是将将大问题划分为小问题。大量的文件,均匀分布到多个数据服务器上后,每个数据服务器存储的文件数量就少了, 另外通过使用大文件存储多个小文件的方式,总能把单个数据服务器上存储的文件数降到单机能解决的规模;对于很大的文件,将大文件划分成多个相对较小的片 段,存储在多个数据服务器上(目前,很多本地文件系统对超大文件的支持已经不存在问题了,如ext3文件系统使用4k块时,文件最大能到4T,ext4则能支持更大的文件,只是受限于磁盘的存储空间)。

 

理 论上,分布式文件系统可以只有客户端和多个数据服务器组成,客户端根据文件名决定将文件存储到哪个数据服务器,但一旦有数据服务器失效时,问题就变得复 杂,客户端并不知道数据服务器宕机的消息,仍然连接它进行数据存取,导致整个系统的可靠性极大的降低,而且完全有客户端决定数据分配时非常不灵活的,其不 能根据文件特性制定不同的分布策略。

 

于 是,我们迫切的需要能知道各个数据服务器的服务状态,数据服务器的状态管理可分为分散式和集中式两种方式,前者是让多个数据服务器相互管理,如每个服务器 向其他所有的服务器发送心跳信息,但这种方式开销较大,控制不好容易影响到正常的数据服务,而且工程实现较为复杂;后者是指通过一个独立的服务器(如上图 中的主控服务器)来管理数据服务器,每个服务器向其汇报服务状态来达到集中管理的目的,这种方式简单易实现,目前很多分布式文件系统都采用这种方式如GFS、TFS(http://code.taobao.org/p/tfs/wiki/index/ )、MooseFS (http://www.moosefs.org/ )等。主控服务器在负载较大时会出现单点,较多的解决方案是配置备用服务器,以便在故障时接管服务,如果需要,主备之间需要进行数据的同步。


问题及解决方法

本文主要讨论基于上图架构的分布式文件系统的相关原理,工程实现时需要解决的问题和解决问题的基本方法,分布式文件系统涉及的主要问题及解决方法如下图所示。为方便描述以下主控服务器简称Master,数据服务器简称DS(DataServer)。

 

主控服务器

 

命名空间的维护

Master负责维护整个文件系统的命名空间,并暴露给用户使用,命名空间的结构主要有典型目录树结构如MooseFS等,扁平化结构如淘宝TFS(目前已提供目录树结构支持),图结构(主要面向终端用户,方便用户根据文件关联性组织文件,只在论文中看到过)。

为了维护名字空间,需要存储一些辅助的元数据如文件(块)到数据服务器的映射关系,文件之间的关系等,为了提升效率,很多文件系统采取将元数据全部内存化(元数据通常较小)的方式如GFS, TFS;有些系统借则助数据库来存储元数据如DBFS,还有些系统则采用本地文件来存储元数据如MooseFS。

 

一种简单的实现目录树结构的方式是,在Master上存储与客户端完全一样的命名空间,对应的文件内容为该文件的元数据,并通过在Master上采用ReiserFS来进行小文件存储优化,对于大文件的存储(文件数量不会成为Master的瓶颈),这种方式简单易实现。曾经参与的DNFS系统的开发就是使用这种方式,DNFS主要用于存储视频文件,视频数量在百万级别,Master采用这种方式文件数量上不会成为瓶颈。

 

数据服务器管理

除了维护文件系统的命名空间,Master还需要集中管理数据DS, 可通过轮询DS或由DS报告心跳的方式实现。在接收到客户端写请求时,Master需要根据各个DS的负载等信息选择一组(根据系统配置的副本数)DS为其服务;当Master发现有DS宕机时,需要对一些副本数不足的文件(块)执行复制计划;当有新的DS加入集群或是某个DS上负载过高,Master也可根据需要执行一些副本迁移计划。

 

如果Master的元数据存储是非持久化的,则在DS启动时还需要把自己的文件(块)信息汇报给Master。在分配DS时,基本的分配方法有随机选取,RR轮转、低负载优先等,还可以将服务器的部署作为参考(如HDFS分配的策略),也可以根据客户端的信息,将分配的DS按照与客户端的远近排序,使得客户端优先选取离自己近的DS进行数据存取.

服务调度

Master最终的目的还是要服务好客户端的请求,除了一些周期性线程任务外,Master需要服务来自客户端和DS的请求,通常的服务模型包括单线程、每请求一线程、线程池(通常配合任务队列)。单线程模型下,Master只能顺序的服务请求,该方式效率低,不能充分利用好系统资源;每请求一线程的方式虽能并发的处理请求,但由于系统资源的限制,导致创建线程数存在限制,从而限制同时服务的请求数量,另外,线程太多,线程间的调度效率也是个大问题;线程池的方式目前使用较多,通常由单独的线程接受请求,并将其加入到任务队列中,而线程池中的线程则从任务队列中不断的取出任务进行处理。

主备(主)容灾

Master在整个分布式文件系统中的作用非常重要,其维护文件(块)到DS的映射、管理所有的DS状态并在某些条件触发时执行负载均衡计划等。为了避免Master的单点问题,通常会为其配置备用服务器,以保证在主控服务器节点失效时接管其工作。通常的实现方式是通过HA、UCARP等软件为主备服务器提供一个虚拟IP提供服务,当备用服务器检测到主宕机时,会接管主的资源及服务。

 

如果Master需要持久化一些数据,则需要将数据同步到备用Master,对于元数据内存化的情况,为了加速元数据的构建,有时也需将主上的操作同步到备Master。处理方式可分为同步和异步两种。同步方式将每次请求同步转发至备Master,这样理论上主备时刻保持一致的状态,但这种方式会增加客户端的响应延迟(在客户端对响应延迟要求不高时可使用这种方式),当备Master宕机时,可采取不做任何处理,等备Master起来后再同步数据,或是暂时停止写服务,管理员介入启动备Master再正常服务(需业务能容忍);异步方式则是先暂存客户端的请求信息(如追加至操作日志),后台线程重放日志到备Master,这种方式会使得主备的数据存在不一致的情况,具体策略需针对需求制定。


数据服务器

数据本地存储

数据服务器负责文件数据在本地的持久化存储,最简单的方式是将客户每个文件数据分配到一个单独的DS上作为一个本地文件存储,但这种方式并不能很好的利用分布式文件系统的特性,很多文件系统使用固定大小的块来存储数据如GFS, TFS, HDFS,典型的块大小为64M。

 

对于小文件的存储,可以将多个文件的数据存储在一个块中,并为块内的文件建立索引,这样可以极大的提高存储空间利用率。Facebook用于存储照片的HayStack系统的本地存储方式为,将多个图片对象存储在一个大文件中,并为每个文件的存储位置建立索引,其支持文件的创建和删除,不支持更新(通过删除和创建完成),新创建的图片追加到大文件的末尾并更新索引,文件删除时,简单的设置文件头的删除标记,系统在空闲时会对大文件进行compact把设置删除标记且超过一定时限的文件存储空间回收(延迟删除策略)。淘宝的TFS系统采用了类似的方式,对小文件的存储进行了优化,TFS使用扩展块的方式支持文件的更新。对小文件的存储也可直接借助一些开源的KV存储解决方案,如Tokyo Cabinet(HDB, FDB, BDB, TDB)、Redis等。

 

对于大文件的存储,则可将文件存储到多个块上,多个块所在的DS可以并行服务,这种需求通常不需要对本地存储做太多优化。

状态维护

DS除了简单的存储数据外,还需要维护一些状态,首先它需要将自己的状态以心跳包的方式周期性的报告给Master,使得Master知道自己是否正常工作,通常心跳包中还会包含DS当前的负载状况(CPU、内存、磁盘IO、磁盘存储空间、网络IO等、进程资源,视具体需求而定),这些信息可以帮助Master更好的制定负载均衡策略。

 

很多分布式文件系统如HDFS在外围提供一套监控系统,可以实时的获取DS或Master的负载状况,管理员可根据监控信息进行故障预防。

副本管理

为了保证数据的安全性,分布式文件系统中的文件会存储多个副本到DS上,写多个副本的方式,主要分为3种。最简单的方式是客户端分别向多个DS写同一份数据,如DNFS采用这种方式;第2种方式是客户端向主DS写数据,主DS向其他DS转发数据,如TFS采用这种方式;第三种方式采用流水复制的方式,client向某个DS写数据,该DS向副本链中下一个DS转发数据,依次类推,如HDFS、GFS采取这种方式。

 

当有节点宕机或节点间负载极不均匀的情况下,Master会制定一些副本复制或迁移计划,而DS实际执行这些计划,将副本转发或迁移至其他的DS。DS也可提供管理工具,在需要的情况下由管理员手动的执行一些复制或迁移计划。

服务模型

参考主控服务器::服务模型一节


客户端

接口

用户最终通过文件系统提供的接口来存取数据,linux环境下,最好莫过于能提供POSIX接口的支持,这样很多应用(各种语言皆可,最终都是系统调用)能不加修改的将本地文件存储替换为分布式文件存储。

 

要想文件系统支持POSIX接口,一种方式时按照VFS接口规范实现文件系统,这种方式需要文件系统开发者对内核有一定的了解;另一种方式是借助FUSE(http://fuse.sourceforge.net)软件,在用户态实现文件系统并能支持POSIX接口,但是用该软件包开发的文件系统会有额外的用户态内核态的切换、数据拷贝过程,从而导致其效率不高。很多文件系统的开发借助了fuse,参考http://sourceforge.net/apps/mediawiki/fuse/index.php?title=FileSystems。

 

如果不能支持POSIX接口,则为了支持不同语言的开发者,需要提供多种语言的客户端支持,如常用的C/C++、java、php、python客户端。使用客户端的方式较难处理的一种情况时,当客户端升级时,使用客户端接口的应用要使用新的功能,也需要进行升级,当应用较多时,升级过程非常麻烦。目前一种趋势是提供Restful接口的支持,使用http协议的方式给应用(用户)访问文件资源,这样就避免功能升级带来的问题。

 

另外,在客户端接口的支持上,也需根据系统需求权衡,比如write接口,在分布式实现上较麻烦,很难解决数据一致性的问题,应该考虑能否只支持create(update通过delete和create组合实现),或折中支持append,以降低系统的复杂性。

缓存

分布式文件系统的文件存取,要求客户端先连接Master获取一些用于文件访问的元信息,这一过程一方面加重了Master的负担,一方面增加了客户端的请求的响应延迟。为了加速该过程,同时减小Master的负担,可将元信息进行缓存,数据可根据业务特性缓存在本地内存或磁盘,也可缓存在远端的cache系统上如淘宝的TFS可利用tair作为缓存(减小Master负担、降低客户端资源占用)。

 

维护缓存需考虑如何解决一致性问题及缓存替换算法,一致性的维护可由客户端也可由服务器完成,一种方式是客户端周期性的使cache失效或检查cache有效性(需业务上能容忍),或由服务器在元数据更新后通知客户端使cache失效(需维护客户端状态)。使用得较多的替换算法如LRU、随机替换等。

其他

客户端还可以根据需要支持一些扩展特性,如将数据进行加密保证数据的安全性、将数据进行压缩后存储降低存储空间使用,或是在接口中封装一些访问统计行为,以支持系统对应用的行为进行监控和统计。