云上存储产品主要有对象存储，块存储，网络文件系统（ NAS），还有最赚钱的cdn，我们将针对这些主流产品，讲讲他们产品特点，有云上存储时候知道如何选型，当然我们是技术型作者也会简单讲讲实现思路，出于信息安全，不可能完全阐述工业界方案。工业界各大厂商很多上层存储产品都重度依赖底层文件系统，我们也捎带说说存储祖师爷DFS。

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Linux IO STACK

 

云计算本质就是单机计算能力的无限扩展，我们先看看单机的文件及 IO 管理。 linux 操作系统一个 IO 操作要经由文件系统 vfs ，调度算法，块设备层，最终落盘 ：

（ 1 ） 其中 vfs层有具体的NFS/smbfs 支持网络协议派生出来NAS产品

（ 2 ） VFS还有一个fuse文件系统，可切换到用户态上下文。上层分布式存储只要适配了Libfuse接口，就可访问后端存储

 

（ 3 ） 在设备层，通过扩展 ISCSI网络协议，衍生出了块存储

 

存储产品架构流派

分层或平层 :

如 hbase ，底层基于 hdfs 文件系统， hbase 不用考虑 replication ，专注于自身领域问题  
特点：大大降低开发成本，稳定性依赖底层存储，底层不稳定，上层遭殃。

竖井 :

自己做 replication ，自己做副本 recover ，自己做写时 recover   master-slave 体系架构

 

两层索引体系，解决 lots of small file

第一层， master维护一个路由表，通过fileurl找到对应slave location（ip+port）

第二层， slave单机索引体系，找到具体的location，读出raw data   DFS

 

 

特点 : 丰富类 posix语意，特点Append-only存储，不支持pwrite

可能存在问题 :

（ 1 ） Pb级别存储方案，非EB级别。 原因namenode集中式server，内存&qps瓶颈，bat体量公司需运维上百个集群

（ 2 ） 默认三副本，成本高

（ 3 ） 强一致写，慢节点问题

演进 :

GFS2拆分了namenode，拆分成目录树，blockservice，外加ferdaration，但namespace集中式server缺陷依旧，同时切分image是要停服，水平扩展不是那么友好。

对象存储 :

 

 

元数据管理

Blobstorage： blobid->[raw data]
Metastore，aws s3又称为keymap，本质上是个kv系统。存储内容file_url->[blobid list]

I/O 路径

（ 1 ） httpserver收到muti-part form,收到固定大小raw data，切成K份等长条带

（ 2 ） 条带做 EC，生成（N-K）份编码块，共得到N份shard。现在的问题变成了这N份数据存哪

（ 3 ） 客户端的代理继续向 blobstorage申请一个全局的id，这个id代表了了后端实际node的地址，以及这个node管理的实际物理卷，我们的每个分片数据均等的存在这些物理卷上。

（ 4 ） 分发写 N份数据，满足安全副本数即可返回写成功，写失败的可延时EC方式修复

（ 5 ） httpserver将文件file及对应的分片列表以KV形式写入metastore。

 

 

特点 :

基于 http 协议 ws 服务，接口简单， put/get ，延时高。 EB 级别存储方案，适合云上产品形态。深度目录树变成两层目录结构（ bucket+object ）。

缺点 :

posix 语意接口太少，不提供 append 语意（其实是通过覆盖写提供），更别说随机写。

iscsi模型

与后端交互的的部分在内核实现，后端 target 解析 iscsi 协议并将请求映射到后端分布式存储

 

特点：

（ 1 ） 绝大多数请求大小是 4K 对齐的 blocksize. 块设备的使用一般上层文件系统，而大多数主流文件系统的块大小是 4KB ，文件最小操作粒度是块，因此绝大多数的 IO 请求是 4KB 对齐的。

（ 2 ） 强一致 . 块设备必须提供强一致，即写返回后，能够读到写进去的数据。

（ 3 ） 支持随机写，延时要低用户基于虚拟块设备构建文件系统（ ext4 ），对于文件编辑操作很频繁，所以需要支持随机写。比 NAS/Fuse 类产品性能好，只 hack 块设备读写，上层 dentry lookup 还是走原来的 IO path ，没有像 NAS/FUSE dentry 的 lookup 发起多次 rpc 问题

（ 4 ） 产品层面需要预先购买容量，扩容需要重新挂载，跟 NAS 比容易浪费空间

实现模型：

 

 

云盘逻辑卷按 block切分，为了便于recover，按1G切分，第一层路由由blockManager管理，按volumeid+offset 映射到逻辑block，逻辑block location在三台blockserver上。Blockserver预先创建一个1G文件（falloc，防止写过程中空间不够)，称为物理block。对于逻辑卷这段区间所有的IO操作都会落到这个物理block文件上，很容易实现pwrite。当然也可以基于裸盘，在os看来是一个大文件，分割成不同的1G文件

IO路径：

块设备上层会有文件系统，经过 io调度算法，合并io操作，isici协议发出的IO请求的都是对扇区LBA的操作，所以可以简单抽象成对于卷id加上偏移的操作，我们简单讲讲EBS（Elastic Block Store）层IO路径

（ 1 ） 网络发出来的 IO 请求是针对 volume+offerset 操作，假定是个写请求

（ 2 ） 通过 blockManager 查找到逻辑 block

（ 3 ） 在内存中找到 block 对应的物理地址（ ip+port ）， block 的 replicationGroup

（ 4 ） 使用业界通用复制链方式如 raft 协议向 replicationGroup 发送 io 请求， raft 帮我们解决写时失败 tuncate 问题

（ 5 ） 单节点接到 IO 请求，把 LBA 换算成真实的文件偏移， pwrite 写下去

优化

a、 可想而知，这种存储模型下，后端 node会有大量的随机写，吞吐肯定不高，有很大的优化空间 可以通过类似LSM引擎方式，将随机写变成顺序写，读者可深入思考，本文不详细探讨了。

b、 虚拟磁盘可以切条掉，相当于 raid盘思路，单块盘的IO变成多多块盘，增大吞吐。

 

NAS

 

 

用户通过 mount目录访问共享文件，mount点挂在的是一个NFS协议的文件系统，会通过tcp访问到NFS server。
NFS server是一个代理，通过libcfs最终会访问到我们后端的存储系统。

后端存储系统

 

 

DS包含管理inode的metastore和datastore，metastore

我们充分吸取业界 DFS缺点，解决Namenode集中式server瓶颈，充分考虑bigtable的各种优点。Metastore可基于分布式数据库（newsql），回想一下bigtable，一个用户的文件散落在多个tabletserver上，允许用户跨tabletserver rename操作，所以需要分布式事务完成上述保证，出于对DFS改进，我们把目录树持久化模仿linux fs dentry管理，映射规则如下两张表，dentry表和inode表，dentry表描述目录树，inode表描述文件block列表及atime，mtime，uid，gid等源信息，一般来讲硬链够用，该场景下dentry可以多份，共同指向一个inode。  dentry通过外健关联到inode表

 

比如 lookup 子节点

SELECT i.* FROM Dentry d, Inode i WHERE d.PARENT_DID=$PARENT_ID

datastore

特点：要求提供随机写，所以跟块存储 EBS设计思路是一样的，大文件切块，按块组织，dataserver上有真实的物理block文件，提供pwrite操作。

特点

弹性容量，不限容量，多机挂载并行读写， IO线性增长，支持随机写比块存储优势在于用多少花多少，不需要提前申请容量，真弹性

缺点

vfs层 dentry lookup每个层级目录会发起rpc，延时高。

总结

 

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