分布式文件存儲系統(tǒng)主要被分為三種類型：分布式文件存儲、塊存儲、對象存儲。這三種存儲系統(tǒng)都有著自己的特點和適用場景。

其中分布式文件存儲和對象存儲是聯(lián)系非常緊密的，大多對象存儲系統(tǒng)都是在分布式文件系統(tǒng)基礎(chǔ)上實現(xiàn)的。

很幸運自己在過去的工作中對這三種系統(tǒng)都有過或深或淺的接觸，因此有了想要把這其中零散的知識點做一個整理，畢竟才疏學(xué)淺，希望跟有興趣的同學(xué)共同進步。

對于分布式文件存儲系統(tǒng)，我們常常根據(jù)它的特點和功能模塊做劃分，才能從各個不同的角度去學(xué)習(xí)、了解和實現(xiàn)一個分布式文件存儲系統(tǒng)

系統(tǒng)架構(gòu)

對于目前所接觸到的主流分布式文件系統(tǒng)來看，根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的特點大多可做如下劃分：

有無中心管理節(jié)點

存儲節(jié)點是否有主從之分

這兩種架構(gòu)都有著自己明顯的優(yōu)勢和缺點，對整個分布式文件系統(tǒng)的實現(xiàn)起決定作用，直接影響采用何種一致性協(xié)議保持備份間的一致性，以及集群如何管理，數(shù)據(jù)丟失或損壞該如何恢復(fù)、數(shù)據(jù)清理等等功能的實現(xiàn)，后面會單獨對此做闡述和說明

集群管理

集群管理主要解決以下幾個問題：

存儲節(jié)點上下線通知，自動剔除不可用節(jié)點等

集群各節(jié)點心跳和狀態(tài)的維護，是否健康，可讀可寫

維護系統(tǒng)的邏輯模型，如分區(qū)、用戶等邏輯概念的關(guān)系，如swift系統(tǒng)中提到的region，zone，node，patition等邏輯概念及從屬關(guān)系

數(shù)據(jù)定位

即客戶端如何根據(jù)文件名快速查找到數(shù)據(jù)的位置并獲取到文件內(nèi)容，目前接觸到分布式存儲系統(tǒng)在解決數(shù)據(jù)定位問題上，有兩種方式。一種可以稱作為計算方式，即最常見的hash算法定位，另外一種可稱為查詢時，將映射關(guān)系存儲起來，通過查詢的方式定位文件位置。

其中，哈希算法是最常見的數(shù)據(jù)分布方式,其方法是按照數(shù)據(jù)的某一特征計算哈希值,并將哈希值與機器中的磁盤建立映射關(guān)系，以swift為代表的一致性哈希算法也屬于此類的改良品種，用哈希的方式優(yōu)點是明顯的，不需要記錄的元信息,任何節(jié)點只需要知道哈希函數(shù)的計算方式即可以知道數(shù)據(jù)存儲的位置，但是也存在一些問題，及增加或減少節(jié)點勢必或多或少都會引起數(shù)據(jù)的遷移。

而講到的另外一種查詢的方式，一般不會集中去存儲文件映射的元數(shù)據(jù)信息，因為隨著集群規(guī)模的增長,元數(shù)據(jù)服務(wù)器較為容易成為瓶頸,所以常常是采用多個元數(shù)據(jù)服務(wù)機制去解決這個問題。

存儲引擎

存儲引擎，即數(shù)據(jù)最終是以何種形式存儲在單機系統(tǒng)上。大多分布式文件系統(tǒng)的底層存儲形式都是依賴本地文件系統(tǒng)接口，如Swift，Ceph等底層文件存儲，畢竟分布式文件系統(tǒng)本身已經(jīng)很復(fù)雜了，很難從上層一直到底層存儲都自己去實現(xiàn)，而本地文件系統(tǒng)已經(jīng)很成熟完善，所以大部分分布式文件系統(tǒng)都是依賴本地文件系統(tǒng)去實現(xiàn)的。

對不同的分布式文件系統(tǒng)在單機上的存儲格式是不一樣的，以swift為例它是以一個個文件的形式存儲在單機文件系統(tǒng)中，即一個文件就對應(yīng)在單機上也就是一個文件(忽略對象存儲那一層的大文件映射關(guān)系)，而還有另外一種分布式文件系統(tǒng)，在單機文件系統(tǒng)中是多個文件合并存儲，以一個大文件的形式存儲在單機文件系統(tǒng)中，同時記錄每個文件的操作日志，可以理解為對小文件進行了合并。

這兩種存儲方式都有各自的利弊，并有各自的適用場景。對文件進行合并的日志文件系統(tǒng)，雖然會有文件的二次定位問題，但它有一個明顯的優(yōu)勢，即小文件的讀寫性能會有明顯的提升，而對于swift采用的這種不進行合并存儲的系統(tǒng)來說，實現(xiàn)相對容易，但小文件的讀寫磁盤必然會成為性能的瓶頸。

存儲副本

副本(replica/copy)的存在是為保證分布式系統(tǒng)中數(shù)據(jù)冗余，在不同的節(jié)點上持久化同一份數(shù)據(jù),當(dāng)出現(xiàn)某一個節(jié)點的存儲的數(shù)據(jù)丟失時,可以從副本上讀到數(shù)據(jù)，是分布式系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)丟失異常的唯一手段。

對于可靠性要求高的數(shù)據(jù)進行三備份存儲，甚至要求副本跨分區(qū)存儲;而對于可靠性要求低的數(shù)據(jù)，兩備份就能滿足需求。隨著存儲的數(shù)據(jù)量增加，多副本存儲會導(dǎo)致存儲成本增加，因此有了糾刪碼的方式，可以極大的節(jié)省存儲成本，并且可以提升數(shù)據(jù)的可靠性。

多副本存儲引發(fā)出了一些需要解決的關(guān)鍵問題，如副本數(shù)據(jù)的一致性，如何保證副本數(shù)量和位置正確等等。

一致性協(xié)議

一致性協(xié)議是分布式文件系統(tǒng)核心問題之一，說的是如何保持副本內(nèi)容的一致性。常見的三種一致性模型如下：

強一致性：當(dāng)更新操作在某個副本上執(zhí)行成功后，之后所有的讀操作都要能夠獲得最新的數(shù)據(jù)。

弱一致性：當(dāng)更新某數(shù)據(jù)時，用戶讀到最新的數(shù)據(jù)需要一段時間。

最終一致性：它是一種特殊形式的弱一致性。它不能保證當(dāng)某個數(shù)據(jù)X更新后，在所有后續(xù)對X的操作能夠看到新數(shù)據(jù)，而是 在經(jīng)過一個時間片段之后，才能保證 。在這個時間片段內(nèi)，數(shù)據(jù)可能是不一致的。

在多個副本節(jié)點沒有主從之分的分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)一致性的保證往往由客戶端保證，這里的客戶端指的是分布式文件系統(tǒng)的接入層，如swift的proxy節(jié)點，swift采用的是Quorum 仲裁協(xié)議，即 R+W>N。Swift 默認(rèn)配置是 N=3，W=2>N/2，R=1 或 2，即每個對象會存在 3 個副本，這些副本會盡量被存儲在不同區(qū)域的節(jié)點上;W=2 表示至少需要更新 2 個副本才算寫成功;當(dāng) R=1 時意味著某一個讀操作成功便立刻返回，此種情況下可能會讀取到舊版本(弱一致性模型);當(dāng) R=2 時，需要通過在讀操作請求頭中增加 x-newest=true 參數(shù)來同時讀取 2 個副本的元數(shù)據(jù)信息，然后比較時間戳來確定哪個是最新版本(強一致性模型)

而當(dāng)多副本之間是有主從節(jié)點之分的系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性大多由主節(jié)點保證，客戶端的寫請求發(fā)往主節(jié)點，主節(jié)點更新成功，同時將請求轉(zhuǎn)發(fā)至從節(jié)點，收到所有從節(jié)點的成功響應(yīng)后，再返回成功(強一致模型)。

兩種方式的優(yōu)缺點后續(xù)會從實現(xiàn)以及性能角度展開說明。

數(shù)據(jù)恢復(fù)

對于有中心控制節(jié)點和無中心控制節(jié)點的分布式文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)恢復(fù)的實現(xiàn)也會大為不同

有中心節(jié)點的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)恢復(fù)大多是由中心節(jié)點負(fù)責(zé)控制調(diào)度，因為只有它有存儲節(jié)點和存儲介質(zhì)的全局信息，而每個存儲節(jié)點能做的就是等待中心節(jié)點的調(diào)度執(zhí)行數(shù)據(jù)恢復(fù)的任務(wù)

無中心節(jié)點的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)恢復(fù)的實現(xiàn)只能由各個存儲節(jié)點負(fù)責(zé)，如swift，根據(jù)ring的信息獲取副本的位置，通過數(shù)據(jù)恢復(fù)的進程，維持副本的數(shù)量和位置的正確性

數(shù)據(jù)清理

對于用戶調(diào)用刪除接口進行刪除的數(shù)據(jù)，是直接刪除?還是標(biāo)記刪除?直接刪除固然是最簡潔方便的，但是同時也意味著如果是誤刪的情況下數(shù)據(jù)無法找回，而對于標(biāo)記刪除，需要一個額外的模塊對標(biāo)記刪除的數(shù)據(jù)進行掃描，再實施真正的刪除，在某種程度上減少了數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險。

異常處理

異常處理是分布式系統(tǒng)中需要處理的核心問題之一，只有合理處理了各種可預(yù)知的和未知的異常，才能保證分布式存儲系統(tǒng)的可用性和可靠性。常見的異常有節(jié)點宕機、網(wǎng)絡(luò)異常、硬件故障等等，異常處理不恰當(dāng)導(dǎo)致不可用和系統(tǒng)性能問題都有經(jīng)歷過，而對于分布式文件系統(tǒng)改如何處理遺產(chǎn)個，以及如何通過壓力異常測試保證系統(tǒng)可用性等等，都是比較大的話題，在后續(xù)進行展開。

通信協(xié)議

通信協(xié)議主要指的是分布式文件系統(tǒng)中節(jié)點之間的通信主要采取何種協(xié)議，以swift為例的節(jié)點間所有的通信都采用的是HTTP協(xié)議，另外一種常見的通信協(xié)議即采用RPC協(xié)議進行通信。

采用HTTP協(xié)議，從系統(tǒng)的使用和可測性角度來說是有利的，但同時也意味著一次請求到達(dá)不同的節(jié)點都會經(jīng)過不斷的解析和封裝，勢必是會有些損耗的，尤其是在跟rpc協(xié)議相比，之前做過性能對比，但對于存儲系統(tǒng)來說，這點延時就不算什么了。

采用RPC協(xié)議，在代碼實現(xiàn)上來說是簡單方便的，但跟HTTP協(xié)議比起來，在做一些分層的功能和性能測試時，可測性會受到影響，就是稍微麻煩一些的，但總的說來還可接受。

讀寫流程

分布式文件系統(tǒng)的架構(gòu)決定了其讀寫流程必然會有些不同，如有中心節(jié)點的系統(tǒng)，客戶端的寫操作首先會到中心節(jié)點獲取該寫到哪個節(jié)點的信息，而對于有主從之分的存儲節(jié)點來說，客戶端的讀操作一般會優(yōu)去主節(jié)點讀。。。

以上，簡單的給自己列了一個框架，然后再分別將其填滿。靡不有初，鮮克有終，希望自己可以堅持!

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