一、概述

分散式檔案系統是分散式領域的一個基礎應用，其中最著名的毫無疑問是 HDFS/GFS。如今該領域已經趨向於成熟，但瞭解它的設計要點和思想，對我們將來面臨類似場景 / 問題時，具有借鑑意義。並且，分散式檔案系統並非只有 HDFS/GFS 這一種形態，在它之外，還有其他形態各異、各有千秋的產品形態，對它們的瞭解，也對擴充套件我們的視野有所俾益。本文試圖分析和思考，在分散式檔案系統領域，我們要解決哪些問題、有些什麼樣的方案、以及各自的選擇依據。

二、過去的樣子

在幾十年以前，分散式檔案系統就已經出現了，以 Sun 在 1984 年開發的“Network File System (NFS)”為代表，那時候解決的主要問題，是網路形態的磁碟，把磁碟從主機中獨立出來。這樣不僅可以獲得更大的容量，而且還可以隨時切換主機，還可以實現資料共享、備份、容災等，因為資料是電腦中最重要的資產。NFS 的資料通訊圖如下。

部署在主機上的客戶端，通過 TCP/IP 協議把檔案命令轉發到遠端檔案 Server 上執行，整個過程對主機使用者透明。

到了網際網路時代，流量和資料快速增長，分散式檔案系統所要解決的主要場景變了，開始需要非常大的磁碟空間，這在磁碟體系上垂直擴容是無法達到的，必須要分散式，同時分散式架構下，主機都是可靠性不是非常好的普通伺服器，因此容錯、高可用、持久化、伸縮性等指標，就成為必須要考量的特性。

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三、對分散式檔案系統的要求

對一個分散式檔案系統而言，有一些特性是必須要滿足的，否則就無法有競爭力。主要如下：

• 應該符合 POSIX 的檔案介面標準，使該系統易於使用，同時對於使用者的遺留系統也無需改造；
• 對使用者透明，能夠像使用本地檔案系統那樣直接使用；
• 持久化，保證資料不會丟失；
• 具有伸縮性，當資料壓力逐漸增長時能順利擴容；
• 具有可靠的安全機制，保證資料安全；
• 資料一致性，只要檔案內容不發生變化，什麼時候去讀，得到的內容應該都是一樣的。

除此之外，還有些特性是分散式加分項，具體如下：

• 支援的空間越大越好；
• 支援的併發訪問請求越多越好；
• 效能越快越好；
• 硬體資源的利用率越高越合理，就越好。

四、架構模型

從業務模型和邏輯架構上，分散式檔案系統需要這幾類元件：

儲存元件： 負責儲存檔案資料，它要保證檔案的持久化、副本間資料一致、資料塊的分配 / 合併等等；
管理元件： 負責 meta 資訊，即檔案資料的元資訊，包括檔案存放在哪臺伺服器上、檔案大小、許可權等，除此之外，還要負責對儲存元件的管理，包括儲存元件所在的伺服器是否正常存活、是否需要資料遷移等；
介面元件： 提供介面服務給應用使用，形態包括 SDK(Java/C/C++ 等)、CLI 命令列終端、以及支援 FUSE 掛載機制。

而在部署架構上，有著“中心化”和“無中心化”兩種路線分歧，即是否把“管理元件”作為分散式檔案系統的中心管理節點。兩種路線都有很優秀的產品，下面分別介紹它們的區別。

有中心節點

以 GFS 為代表，中心節點負責檔案定位、維護檔案 meta 資訊、故障檢測、資料遷移等管理控制的職能，下圖是 GFS 的架構圖。

該圖中 GFS master 即為 GFS 的中心節點，GF chunkserver 為 GFS 的儲存節點。其操作路徑如下：

Client 向中心節點請求“查詢某個檔案的某部分資料”；
中心節點返回檔案所在的位置 (哪臺 chunkserver 上的哪個檔案) 以及位元組區間資訊；
Client 根據中心節點返回的資訊，向對應的 chunk server 直接傳送資料讀取的請求；
chunk server 返回資料。

在這種方案裡，一般中心節點並不參與真正的資料讀寫，而是將檔案 meta 資訊返回給 Client 之後，即由 Client 與資料節點直接通訊。其主要目的是降低中心節點的負載，防止其成為瓶頸。這種有中心節點的方案，在各種儲存類系統中得到了廣泛應用，因為中心節點易控制、功能強大。

無中心節點

以 ceph 為代表，每個節點都是自治的、自管理的，整個 ceph 叢集只包含一類節點，如下圖 (最下層紅色的 RADOS 就是 ceph 定義的“同時包含 meta 資料和檔案資料”的節點)。

無中心化的最大優點是解決了中心節點自身的瓶頸，這也就是 ceph 號稱可以無限向上擴容的原因。但由 Client 直接和 Server 通訊，那麼 Client 必須要知道，當對某個檔案進行操作時，它該訪問叢集中的哪個節點。ceph 提供了一個很強大的原創演算法來解決這個問題——CRUSH 演算法。

五、持久化

對於檔案系統來說，持久化是根本，只要 Client 收到了 Server 儲存成功的迴應之後，資料就不應該丟失。這主要是通過多副本的方式來解決，但在分散式環境下，多副本有這幾個問題要面對。

如何保證每個副本的資料是一致的?
如何分散副本，以使災難發生時，不至於所有副本都被損壞?
怎麼檢測被損壞或資料過期的副本，以及如何處理?
該返回哪個副本給 Client?

如何保證每個副本的資料是一致的

同步寫入是保證副本資料一致的最直接的辦法。當 Client 寫入一個檔案的時候，Server 會等待所有副本都被成功寫入，再返回給 Client。

這種方式簡單、有保障，唯一的缺陷就是效能會受到影響。假設有 3 個副本，如果每個副本需要 N 秒，則可能會阻塞 Client 3N 秒的時間，有幾種方式，可以對其進行優化：

並行寫：由一個副本作為主副本，並行傳送資料給其他副本；
鏈式寫：幾個副本組成一個鏈 (chain)，並不是等內容都接受到了再往後傳播，而是像流一樣，邊接收上游傳遞過來的資料，一邊傳遞給下游。

還有一種方式是採用 CAP 中所說的 W+R>N 的方式，比如 3 副本 (N=3) 的情況，W＝2，R＝2，即成功寫入 2 個就認為成功，讀的時候也要從 2 個副本中讀。這種方式通過犧牲一定的讀成本，來降低寫成本，同時增加寫入的可用性。這種方式在分散式檔案系統中用地比較少。

如何分散副本，以使災難發生時，不至於所有副本都被損壞

這主要避免的是某機房或某城市發生自然環境故障的情況，所以有一個副本應該分配地比較遠。它的副作用是會帶來這個副本的寫入效能可能會有一定的下降，因為它離 Client 最遠。所以如果在物理條件上無法保證夠用的網路頻寬的話，則讀寫副本的策略上需要做一定考慮。可以參考同步寫入只寫 2 副本、較遠副本非同步寫入的方式，同時為了保證一致性，讀取的時候又要注意一些，避免讀取到非同步寫入副本的過時資料。

怎麼檢測被損壞或資料過期的副本，以及如何處理

如果有中心節點，則資料節點定期和中心節點進行通訊，彙報自己的資料塊的相關資訊，中心節點將其與自己維護的資訊進行對比。如果某個資料塊的 checksum 不對，則表明該資料塊被損壞了；如果某個資料塊的 version 不對，則表明該資料塊過期了。

如果沒有中心節點，以 ceph 為例，它在自己的節點叢集中維護了一個比較小的 monitor 叢集，資料節點向這個 monitor 叢集彙報自己的情況，由其來判定是否被損壞或過期。

當發現被損壞或過期副本，將它從 meta 資訊中移除，再重新建立一份新的副本就好了，移除的副本在隨後的回收機制中會被收回。

該返回哪個副本給 Client

這裡的策略就比較多了，比如 round-robin、速度最快的節點、成功率最高的節點、CPU 資源最空閒的節點、甚至就固定選第一個作為主節點，也可以選擇離自己最近的一個，這樣對整體的操作完成時間會有一定節約。

六、伸縮性

儲存節點的伸縮

當在叢集中加入一臺新的儲存節點，則它主動向中心節點註冊，提供自己的資訊，當後續有建立檔案或者給已有檔案增加資料塊的時候，中心節點就可以分配到這臺新節點了，比較簡單。但有一些問題需要考慮。

如何儘量使各儲存節點的負載相對均衡?
怎樣保證新加入的節點，不會因短期負載壓力過大而崩塌?
如果需要資料遷移，那如何使其對業務層透明?

如何儘量使各儲存節點的負載相對均衡

首先要有評價儲存節點負載的指標。有多種方式，可以從磁碟空間使用率考慮，也可以從磁碟使用率 +CPU 使用情況 + 網路流量情況等做綜合判斷。一般來說，磁碟使用率是核心指標。

其次在分配新空間的時候，優先選擇資源使用率小的儲存節點；而對已存在的儲存節點，如果負載已經過載、或者資源使用情況不均衡，則需要做資料遷移。

怎樣保證新加入的節點，不會因短期負載壓力過大而崩塌

當系統發現當前新加入了一臺儲存節點，顯然它的資源使用率是最低的，那麼所有的寫流量都路由到這臺儲存節點來，那就可能造成這臺新節點短期負載過大。因此，在資源分配的時候，需要有預熱時間，在一個時間段內，緩慢地將寫壓力路由過來，直到達成新的均衡。

如果需要資料遷移，那如何使其對業務層透明?

在有中心節點的情況下，這個工作比較好做，中心節點就包辦了——判斷哪臺儲存節點壓力較大，判斷把哪些檔案遷移到何處，更新自己的 meta 資訊，遷移過程中的寫入怎麼辦，發生重新命名怎麼辦。無需上層應用來處理。

如果沒有中心節點，那代價比較大，在系統的整體設計上，也是要考慮到這種情況，比如 ceph，它要採取邏輯位置和物理位置兩層結構，對 Client 暴露的是邏輯層 (pool 和 place group)，這個在遷移過程中是不變的，而下層物理層資料塊的移動，只是邏輯層所引用的物理塊的地址發生了變化，在 Client 看來，邏輯塊的位置並不會發生改變。

中心節點的伸縮

如果有中心節點，還要考慮它的伸縮性。由於中心節點作為控制中心，是主從模式，那麼在伸縮性上就受到比較大的限制，是有上限的，不能超過單臺物理機的規模。我們可以考慮各種手段，儘量地擡高這個上限。有幾種方式可以考慮：

以大資料塊的形式來儲存檔案——比如 HDFS 的資料塊的大小是 64M，ceph 的的資料塊的大小是 4M，都遠遠超過單機檔案系統的 4k。它的意義在於大幅減少 meta data 的數量，使中心節點的單機記憶體就能夠支援足夠多的磁碟空間 meta 資訊。

中心節點採取多級的方式——頂級中心節點只儲存目錄的 meta data，其指定某目錄的檔案去哪臺次級總控節點去找，然後再通過該次級總控節點找到檔案真正的儲存節點；

中心節點共享儲存裝置——部署多臺中心節點，但它們共享同一個儲存外設 / 資料庫，meta 資訊都放在這裡，中心節點自身是無狀態的。這種模式下，中心節點的請求處理能力大為增強，但效能會受一定影響。iRODS 就是採用這種方式。

七、高可用性

中心節點的高可用

中心節點的高可用，不僅要保證自身應用的高可用，還得保證 meta data 的資料高可用。

meta data 的高可用主要是資料持久化，並且需要備份機制保證不丟。一般方法是增加一個從節點，主節點的資料實時同步到從節點上。也有采用共享磁碟，通過 raid1 的硬體資源來保障高可用。顯然增加從節點的主備方式更易於部署。

meta data 的資料持久化策略有以下幾種方式。

直接儲存到儲存引擎上，一般是資料庫。直接以檔案形式儲存到磁碟上，也不是不可以，但因為 meta 資訊是結構化資料，這樣相當於自己研發出一套小型資料庫來，複雜化了。
儲存日誌資料到磁碟檔案 (類似 MySQL 的 binlog 或 Redis 的 aof)，系統啟動時在記憶體中重建成結果資料，提供服務。修改時先修改磁碟日誌檔案，然後更新記憶體資料。這種方式簡單易用。

當前記憶體服務 + 日誌檔案持久化是主流方式。一是純記憶體操作，效率很高，日誌檔案的寫也是順序寫；二是不依賴外部元件，獨立部署。

為了解決日誌檔案會隨著時間增長越來越大的問題，以讓系統能以儘快啟動和恢復，需要輔助以記憶體快照的方式——定期將記憶體 dump 儲存，只保留在 dump 時刻之後的日誌檔案。這樣當恢復時，從最新一次的記憶體 dump 檔案開始，找其對應的 checkpoint 之後的日誌檔案開始重播。

儲存節點的高可用

在前面“持久化”章節，在保證資料副本不丟失的情況下，也就保證了其的高可用性。

八、效能優化和快取一致性

這些年隨著基礎設施的發展，區域網內千兆甚至萬兆的頻寬已經比較普遍，以萬兆計算，每秒傳輸大約 1250M 位元組的資料，而 SATA 磁碟的讀寫速度這些年基本達到瓶頸，在 300-500M/s 附近，也就是純讀寫的話，網路已經超過了磁碟的能力，不再是瓶頸了，像 NAS 網路磁碟這些年也開始普及起來。

但這並不代表，沒有必要對讀寫進行優化，畢竟網路讀寫的速度還是遠慢於記憶體的讀寫。常見的優化方法主要有：

記憶體中快取檔案內容；
預載入資料塊，以避免客戶端等待；
合併讀寫請求，也就是將單次請求做些積累，以批量方式傳送給 Server 端。

快取的使用在提高讀寫效能的同時，也會帶來資料不一致的問題：

會出現更新丟失的現象。當多個 Client 在一個時間段內，先後寫入同一個檔案時，先寫入的 Client 可能會丟失其寫入內容，因為可能會被後寫入的 Client 的內容覆蓋掉；
資料可見性問題。Client 讀取的是自己的快取，在其過期之前，如果別的 Client 更新了檔案內容，它是看不到的；也就是說，在同一時間，不同 Client 讀取同一個檔案，內容可能不一致。

這類問題有幾種方法：

檔案只讀不改：一旦檔案被 create 了，就只能讀不能修改。這樣 Client 端的快取，就不存在不一致的問題；
通過鎖：用鎖的話還要考慮不同的粒度。寫的時候是否允許其他 Client 讀? 讀的時候是否允許其他 Client 寫? 這是在效能和一致性之間的權衡，作為檔案系統來說，由於對業務並沒有約束性，所以要做出合理的權衡，比較困難，因此最好是提供不同粒度的鎖，由業務端來選擇。但這樣的副作用是，業務端的使用成本擡高了。

九、安全性

由於分散式檔案儲存系統，肯定是一個多客戶端使用、多租戶的一個產品，而它又儲存了可能是很重要的資訊，所以安全性是它的重要部分。

主流檔案系統的許可權模型有以下這麼幾種。

**DAC: ** 全稱是 Discretionary Access Control，就是我們熟悉的 Unix 類許可權框架，以 user-group-privilege 為三級體系，其中 user 就是 owner，group 包括 owner 所在 group 和非 owner 所在的 group、privilege 有 read、write 和 execute。這套體系主要是以 owner 為出發點，owner 允許誰對哪些檔案具有什麼樣的許可權。

**MAC: ** 全稱是 Mandatory Access Control，它是從資源的機密程度來劃分。比如分為“普通”、“機密”、“絕密”這三層，每個使用者可能對應不同的機密閱讀許可權。這種許可權體系起源於安全機構或軍隊的系統中，會比較常見。它的許可權是由管理員來控制和設定的。Linux 中的 SELinux 就是 MAC 的一種實現，為了彌補 DAC 的缺陷和安全風險而提供出來。關於 SELinux 所解決的問題可以參考 What is SELinux?

**RBAC: ** 全稱是 Role Based Access Control，是基於角色 (role) 建立的許可權體系。角色擁有什麼樣的資源許可權，使用者歸到哪個角色，這對應企業 / 公司的組織機構非常合適。RBAC 也可以具體化，就演變成 DAC 或 MAC 的許可權模型。

市面上的分散式檔案系統有不同的選擇，像 ceph 就提供了類似 DAC 但又略有區別的許可權體系，Hadoop 自身就是依賴於作業系統的許可權框架，同時其生態圈內有 Apache Sentry 提供了基於 RBAC 的許可權體系來做補充。

十、其他

空間分配

有連續空間和連結串列空間兩種。連續空間的優勢是讀寫快，按順序即可，劣勢是造成磁碟碎片，更麻煩的是，隨著連續的大塊磁碟空間被分配滿而必須尋找空洞時，連續分配需要提前知道待寫入檔案的大小，以便找到合適大小的空間，而待寫入檔案的大小，往往又是無法提前知道的 (比如可編輯的 word 文件，它的內容可以隨時增大)；

而連結串列空間的優勢是磁碟碎片很少，劣勢是讀寫很慢，尤其是隨機讀，要從連結串列首個檔案塊一個一個地往下找。

為了解決這個問題，出現了索引表——把檔案和資料塊的對應關係也儲存一份，存在索引節點中 (一般稱為 i 節點)，作業系統會將 i 節點載入到記憶體，從而程式隨機尋找資料塊時，在記憶體中就可以完成了。通過這種方式來解決磁碟連結串列的劣勢，如果索引節點的內容太大，導致記憶體無法載入，還有可能形成多級索引結構。

檔案刪除

實時刪除還是延時刪除? 實時刪除的優勢是可以快速釋放磁碟空間；延時刪除只是在刪除動作執行的時候，置個標識位，後續在某個時間點再來批量刪除，它的優勢是檔案仍然可以階段性地保留，最大程度地避免了誤刪除，缺點是磁碟空間仍然被佔著。在分散式檔案系統中，磁碟空間都是比較充裕的資源，因此幾乎都採用邏輯刪除，以對資料可以進行恢復，同時在一段時間之後 (可能是 2 天或 3 天，這引數一般都可配置)，再對被刪除的資源進行回收。

怎麼回收被刪除或無用的資料? 可以從檔案的 meta 資訊出發——如果 meta 資訊的“檔案 - 資料塊”對映表中包含了某個資料塊，則它就是有用的；如果不包含，則表明該資料塊已經是無效的了。所以，刪除檔案，其實是刪除 meta 中的“檔案 - 資料塊”對映資訊 (如果要保留一段時間，則是把這對映資訊移到另外一個地方去)。

面向小檔案的分散式檔案系統

有很多這樣的場景，比如電商——那麼多的商品圖片、個人頭像，比如社交網站——那麼多的照片，它們具有的特性，可以簡單歸納下：

每個檔案都不大；
數量特別巨大；
讀多寫少；
不會修改。

針對這種業務場景，主流的實現方式是仍然是以大資料塊的形式儲存，小檔案以邏輯儲存的方式存在，即檔案 meta 資訊記錄其是在哪個大資料塊上，以及在該資料塊上的 offset 和 length 是多少，形成一個邏輯上的獨立檔案。這樣既複用了大資料塊系統的優勢和技術積累，又減少了 meta 資訊。

檔案指紋和去重

檔案指紋就是根據檔案內容，經過演算法，計算出檔案的唯一標識。如果兩個檔案的指紋相同，則檔案內容相同。在使用網路雲盤的時候，發現有時候上傳檔案非常地快，就是檔案指紋發揮作用。雲盤服務商通過判斷該檔案的指紋，發現之前已經有人上傳過了，則不需要真的上傳該檔案，只要增加一個引用即可。在檔案系統中，通過檔案指紋可以用來去重、也可以用來判斷檔案內容是否損壞、或者對比檔案副本內容是否一致，是一個基礎元件。

檔案指紋的演算法也比較多，有熟悉的 md5、sha256、也有 google 專門針對文字領域的 simhash 和 minhash 等。

十一、總結

分散式檔案系統內容龐雜，要考慮的問題遠不止上面所說的這些，其具體實現也更為複雜。本文只是儘量從分散式檔案系統所要考慮的問題出發，給予一個簡要的分析和設計，如果將來遇到類似的場景需要解決，可以想到“有這種解決方案”，然後再來深入研究。

同時，市面上也是存在多種分散式檔案系統的形態，下面就是有研究小組曾經對常見的幾種分散式檔案系統的設計比較。

幾種分散式檔案系統的比較

從這裡也可以看到，選擇其實很多，並不是 GFS 論文中的方式就是最好的。在不同的業務場景中，也可以有更多的選擇策略。

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