分布式文件系统
openharmony分布式文件系统原理
openharmony分布式文件系统原理OpenHarmony是华为公司开发的一款分布式操作系统，它的设计初衷是为了构建一个统一的、智能化的设备生态系统。
分布式文件系统是OpenHarmony中的一个重要组成部分，它负责管理分布式环境中的文件存储和访问。
本文将从分布式文件系统的原理出发，介绍OpenHarmony分布式文件系统的工作原理和特点。
一、OpenHarmony分布式文件系统的概述OpenHarmony分布式文件系统是一个分布式的、高性能的文件系统，它可以在多个节点之间共享和访问文件。
OpenHarmony分布式文件系统采用了分布式元数据管理和数据分片存储的方式，以提高系统的可扩展性和容错性。
它具有高性能、高可用性和高容错性的特点，可以满足大规模分布式环境中的文件存储需求。
二、OpenHarmony分布式文件系统的原理1. 分布式元数据管理OpenHarmony分布式文件系统使用分布式元数据管理的方式来管理文件的元数据信息。
每个节点都维护一份元数据信息，并通过协调机制来保证元数据的一致性。
当用户请求访问文件时，系统可以快速定位到文件的元数据，并获取文件的位置信息。
2. 数据分片存储OpenHarmony分布式文件系统将文件划分为多个数据块，并将这些数据块存储在不同的节点上。
每个节点负责管理一部分数据块，并提供数据的读写服务。
通过数据的分片存储，可以提高系统的并发性和容错性。
当某个节点发生故障时，系统可以自动将故障的节点上的数据块迁移到其他健康的节点上，以保证数据的可用性。
3. 数据一致性OpenHarmony分布式文件系统通过一致性协议来保证数据的一致性。
系统在写入数据时，会使用一致性协议来保证多个节点上的数据一致。
当用户请求读取数据时，系统会选择合适的节点来读取数据，并保证读取到的数据是最新的。
4. 数据访问控制OpenHarmony分布式文件系统支持灵活的数据访问控制机制。
系统可以根据用户的权限来控制对文件的访问。
大数据量存储方案
大数据量存储方案摘要：随着互联网和物联网的迅猛发展，大数据已成为各行各业关注的重点。
处理和存储大数据量已成为一项重要的挑战。
本文介绍了几种常见的大数据量存储方案，包括分布式文件系统、分布式数据库和云存储。
1. 引言在当今互联网时代，数据量以指数级别增长。
无论是来自传感器、社交媒体还是企业应用，大数据正成为各个行业的核心资源。
为了有效地存储和管理这些大数据，各种存储方案应运而生。
本文将介绍一些常见的大数据量存储方案。
2. 分布式文件系统分布式文件系统是一种用于存储和管理大规模数据的系统。
它将数据分散存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和访问。
常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS和Google File System（GFS）。
这些系统具有高容错性、高可扩展性和高性能的特点，可以处理和存储大规模数据。
3. 分布式数据库传统关系型数据库在处理大数据时面临着性能和可扩展性的挑战。
分布式数据库则基于分布式系统架构提供了一种存储和管理大数据的解决方案。
它将数据分布到多个节点上，每个节点负责存储和处理一部分数据。
常见的分布式数据库包括Apache Cassandra和MongoDB。
这些数据库具有良好的可扩展性和高性能，适用于大规模数据的存储和查询需求。
4. 云存储云存储是指将数据存储在云平台上的一种方式。
云存储提供了高可用性、弹性扩展和付费模式灵活的特点。
用户可以根据实际需求按需购买存储空间，避免了传统存储系统需要提前购买硬件设备的困扰。
常见的云存储提供商包括Amazon S3和Microsoft Azure。
这些云存储平台提供了安全、可靠的数据存储和访问服务，适用于大数据量的存储需求。
5. 存储方案的选择选择适合自己业务需求的存储方案是关键。
需要考虑以下几个因素：- 数据量：对于大数据量需求，分布式文件系统和分布式数据库是较好的选择。
- 可扩展性：分布式文件系统和分布式数据库具有良好的可扩展性，可以方便地扩容和缩容。
分布式文件系统HDFSPPT课件
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
2
3.1 分布式文件系统
• 3.1.1 • 3.1.2
计算机集群结构 分布式文件系统的结构
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
3
3.1.1计算机集群结构
•分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算 机节点构成计算机集群 •与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目 前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就 大大降低了硬件上的开销
客户端 文件名或数据块号 名称节点
(Client)
(NameNode)
数据块号、数据块位置
写数据 读数据
数据节点 (DataNode)
数据节点 （DataNode）
……
本地Linux文件系统
本地Linux文件系统
机架1
……
备份
数据节点
数据节点
（DataNode）
（DataNode）
……
本地Linux文件系统
Ø名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog 文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见）， 如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系 统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这 样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户 端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新。
《大数据技术及应用》
信息科学与技术学院
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3.4.3通信协议
• HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多 数据需要通过网络进行传输。 • 所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。 • 客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连 接，并使用客户端协议与名称节点进行交互。 • 名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。 • 客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起RPC， 而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。
分布式文件系统实验报告
分布式文件系统实验报告引言：“分布式文件系统”这个概念最早在20世纪80年代被提出，并随着科技的发展得到了广泛应用。
它是一种能够分布式管理和存储大量文件的系统，可以提供高性能的数据访问和共享。
本实验报告旨在通过对分布式文件系统的设计和实验的描述，来展现其在解决数据存储和访问的问题上的优越性及应用价值。
1. 实验背景在当今信息时代，企业和组织需要存储和处理大量的数据，传统的集中式文件系统已经不能满足这种需求，因此分布式文件系统应运而生。
分布式文件系统能够将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了存储容量和性能，还具备高可用性和容错性。
2. 实验目的本次实验的目的是设计和实现一个基于分布式存储的文件系统，通过模拟网络上不同节点之间的数据传输和共享，验证其在数据存储和访问方面的优势，并对其性能进行评估和分析。
3. 测试环境与实验步骤3.1 测试环境搭建通过搭建一组具有不同存储能力和计算资源的分布式节点，构建一个分布式文件系统的实验环境。
在每个节点上安装相应的软件，并进行配置和连接，确保节点之间可以相互通信和共享数据。
3.2 实验步骤3.2.1 文件分布和备份策略设计根据实验需求和数据分布情况，设计文件的分布和备份策略，确定文件在各节点之间的存储位置以及备份方式。
可以采用数据分块的方式，将一个文件分成多个块并分别存储在不同节点上，同时进行冗余备份，提高数据的可靠性和可用性。
3.2.2 数据读写和一致性协议实现设计和实现数据的读写操作以及分布式一致性协议，保证在多个节点之间进行数据访问时的数据一致性和正确性。
可以采用Paxos或Raft 等一致性算法来实现。
3.2.3 性能评估和分析通过模拟不同的负载情况和数据访问模式，对分布式文件系统进行性能评估和分析。
可以测量系统的吞吐量、延迟以及数据一致性的开销，比较不同的存储和访问策略对系统性能的影响。
4. 实验结果与讨论根据实验数据和结果，对分布式文件系统进行评估和分析。
分布式存储的方法装置和系统
分布式存储的方法装置和系统1.分布式文件系统（DFS）：分布式文件系统是将数据分布存储在多个节点上的文件系统，它提供了文件的命名、组织、访问和管理功能。
DFS通常采用多副本或数据切片的方式来保障数据的可靠性和容错能力。
常见的DFS包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、Google File System（GFS）等。
2.分布式对象存储（DOS）：分布式对象存储是一种以对象为单位来存储和访问数据的方式，每个对象包含数据和与之相关的元数据。
DOS将数据分散存储在多个节点上，并通过唯一的标识符来进行访问和管理。
常见的DOS包括Amazon S3、OpenStack Swift等。
3.分布式块存储（DBS）：分布式块存储是将数据分割成固定大小的块，并将这些块存储在多个节点上的存储方式。
每个节点负责存储和管理一部分块，在使用时通过块的索引进行读取和写入。
常见的DBS包括Ceph、GlusterFS等。
4.分布式键值存储（KVS）：分布式键值存储是一种通过键值对来存储和访问数据的方式，它提供了高速的读写性能和简单的数据模型。
KVS将键值对分布存储在多个节点上，并通过哈希或一致性哈希等方式来进行数据定位和负载均衡。
常见的KVS包括Redis、Apache Cassandra等。
5.分布式数据仓库（DWH）：分布式数据仓库是将数据存储在多个节点上，并提供高性能的数据查询和分析功能。
DWH通常采用数据分区和分布式文件存储的方式来提高查询效率，同时支持并行处理和数据压缩等技术。
常见的DWH包括Hadoop-based DWH（例如Apache Hive）和专用的列式数据库（例如Vertica）等。
6.分布式存储系统（DSS）：分布式存储系统是由多个节点组成的存储集群，节点之间通过网络进行通信和协调。
DSS提供了高可靠性和高扩展性的存储服务，常常采用冗余备份、数据切片和负载均衡等技术来提高系统的容错性和性能。
分布式存储系统及解决方案介绍
分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指将数据分散存储在多个节点或服务器上，以实现高可靠性、高性能和可扩展性的存储解决方案。
分布式存储系统广泛应用于云计算、大数据分析和存储等领域。
本文将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：Hadoop分布式文件系统是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于存储大规模数据集。
该系统基于块存储模型，将文件划分为块，并将这些块分布式存储在多个节点上。
HDFS使用主从架构，其中NameNode负责管理文件系统的命名空间和协调数据块的存储位置，而DataNode负责实际的数据存储。
HDFS提供了高吞吐量和容错性，但对于小型文件存储效率较低。
2. Ceph分布式文件系统：Ceph是一个开源的分布式存储系统，能够提供可伸缩的冗余存储。
其架构包括一个Ceph存储集群，其中包含多个Ceph Monitor节点、Ceph Metadata Server节点和Ceph OSD（对象存储守护进程）节点。
Ceph仅需依赖于普通的网络和标准硬件即可构建高性能和高可靠性的存储系统。
Ceph分布式文件系统支持POSIX接口和对象存储接口，适用于各种应用场景。
3. GlusterFS分布式文件系统：GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，能够提供高可用性和可扩展性的存储解决方案。
它使用类似于HDFS的块存储模型，将文件划分为固定大小的存储单元，并将这些存储单元分布式存储在多个节点上。
GlusterFS采用主从架构，其中GlusterFS Server节点负责存储数据和文件系统元数据，而GlusterFS Client节点提供文件系统访问接口。
GlusterFS具有良好的可伸缩性和容错性，并可以支持海量数据存储。
4. Amazon S3分布式存储系统：Amazon S3（Simple Storage Service）是亚马逊云服务提供的分布式对象存储系统。
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案下面将系统地介绍几种常见的分布式存储解决方案。
1. 分布式文件系统（Distributed File System, DFS）：分布式文件系统将文件分割为多个块，并将这些块存储在不同的节点上，实现文件的高可靠性、高可扩展性和高性能。
其中比较著名的有Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和谷歌分布式文件系统（Google File System, GFS）。
HDFS将文件分割为固定大小的数据块，并将这些数据块复制到多个节点上。
通过对数据块的复制，实现了数据的冗余和高可靠性。
同时，HDFS还采用了主从架构和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
GFS采用了类似的设计思想，将文件分割为大量的数据块，并将这些数据块按照一定的规则分布到多个节点上。
通过为每个文件存储多个副本和采用主从架构，实现了数据的冗余和高可靠性。
同时，GFS还使用了日志结构文件系统和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
2. 分布式对象存储（Distributed Object Storage, DOS）：分布式对象存储将数据存储为对象，并将这些对象通过哈希算法分布到多个节点上，实现对象的高可靠性、高可扩展性和高性能。
其中比较著名的有亚马逊云存储服务（Amazon S3）和谷歌云存储服务（Google Cloud Storage）。
这些分布式对象存储系统采用了分布式哈希表的设计思想，将对象根据其哈希值分布到多个节点上。
通过为每个对象存储多个副本和采用主从架构，实现了对象的冗余和高可靠性。
同时，这些系统还使用了一致性哈希算法和数据局部性原理，使得对象的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
3. 分布式块存储（Distributed Block Storage, DBS）：分布式块存储将数据划分为固定大小的块，并将这些块存储在多个节点的硬件设备上，实现块的高可靠性、高可扩展性和高性能。
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案分布式存储是一种通过将数据分散存储在多个节点上来提高存储效率和可靠性的存储方案。
分布式存储系统通常由多个存储节点组成，这些节点通过网络连接，共同工作来提供高容量、高性能的存储服务。
本文将介绍一些常见的分布式存储解决方案。
1.分布式文件系统（DFS）：分布式文件系统是一种提供分布式存储和访问文件的解决方案。
它将文件划分成多个块，并将这些块分散存储在多个节点上，提高了文件的读取和写入效率。
同时，分布式文件系统还提供了容错能力，当一些节点发生故障时，系统可以自动从其他节点中恢复数据。
2.对象存储：对象存储是一种将数据存储为对象的方式，每个对象包含数据和唯一标识符。
对象存储系统将对象分散存储在多个节点上，通过标识符来索引和访问数据。
对象存储系统具有高度可扩展性和可靠性，可以实现海量数据的存储和高并发访问。
3.分布式块存储：分布式块存储是一种将数据划分成固定大小的块，并将这些块存储在多个节点上的解决方案。
每个块都有一个唯一的标识符，可以通过标识符来索引和访问数据。
分布式块存储系统具有高并发读写能力和容错能力，能够提供高性能和高可靠性的存储服务。
4.分布式存储网络（DSN）：分布式存储网络是一种以网络为基础的分布式存储解决方案。
它将多个存储节点通过网络连接起来，以实现数据的分布式存储和访问。
分布式存储网络可以提供高可用性、高可靠性和高性能的存储服务，适用于各种大规模数据存储场景。
除上述解决方案外，还有一些辅助技术和策略可以提升分布式存储系统的性能和可靠性，如数据冗余备份、数据压缩和加密、数据迁移和平衡等。
总之，分布式存储解决方案可以为大规模数据存储提供高性能、高可靠性和高可用性的服务。
各个方案有各自的特点和适用场景，根据实际需求选择合适的方案可以提高存储效率和降低存储成本。
dfs分布式文件系统基本原理
dfs分布式文件系统基本原理DFS（Distributed File System，分布式文件系统）是一种将文件存储在多台计算机集群中的文件系统，它的基本原理是将一个文件的不同部分分布在不同的计算机节点上，以实现文件的高可用性和可扩展性。
DFS的基本原理是将一个文件切分成多个块（chunk），每个块的大小通常为几十兆字节或几百兆字节。
这些块会被分布式文件系统根据一定的策略存储在不同的计算机节点上，这些节点可以是物理机或虚拟机。
当用户需要读取某个文件时，DFS会根据文件块的位置信息，从合适的节点上获取相应的块数据，并将这些块数据组合成完整的文件返回给用户。
这种分布式存储方式可以提高文件的读取速度和可靠性，因为多个节点可以并行地读取文件块，而且即使某个节点发生故障，其他节点上的文件块依然可用。
在DFS中，文件的元数据（metadata）也是分布式存储的。
元数据包含了文件的属性信息，如文件名、大小、创建时间等。
元数据通常存储在一个或多个专门的节点上，这些节点被称为元数据服务器。
元数据服务器负责记录文件的位置信息，以及处理用户的文件操作请求，如创建、删除、重命名等。
为了实现高可用性和可扩展性，DFS通常会采用主从架构。
在主从架构中，有一个主元数据服务器和多个从元数据服务器。
主元数据服务器负责处理用户的元数据操作请求，并将这些操作同步到从元数据服务器上，以保证元数据的一致性。
而从元数据服务器主要用于提供元数据的读取服务，以减轻主元数据服务器的压力。
DFS还可以通过副本机制来提高文件的可靠性。
副本是指将文件的块数据复制到其他节点上，以防止某个节点发生故障时导致文件不可用。
DFS通常会在不同的节点上保存多个副本，这些副本可以是完全相同的，也可以是经过压缩或编码处理的差异副本。
当某个节点上的文件块不可用时，DFS可以从其他节点上获取相应的副本数据，以确保文件的可用性。
为了提高文件的读取速度，DFS还可以利用缓存机制。
在C++中实现分布式文件系统和分布式存储
在C++中实现分布式文件系统和分布式存储分布式文件系统和分布式存储是一种将数据存储在多个物理节点上的文件系统和存储系统，通过将数据分散存储在多个节点上，可以提高数据的可靠性、可用性和性能。
这种设计使得大规模数据的存储和访问更加高效，并且可以通过增加节点来扩展存储容量。
在C++中实现分布式文件系统和分布式存储，我们可以采用一些常见的技术和框架，如分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和分布式存储（如Ceph）。
接下来，我们将介绍这两个技术的基本原理和如何在C++中实现。
1.分布式文件系统（Distributed File System，DFS）分布式文件系统是一种将文件和数据分散存储在多个节点上的文件系统。
其核心思想是将数据划分为多个块，并将这些块存储在不同的节点上。
为了保证数据的可靠性，每个块都会进行冗余备份，并且可以通过增加数据副本来进一步提高可靠性。
在C++中实现分布式文件系统，可以采用Hadoop HDFS作为底层框架。
Hadoop HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据。
它由主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）组成。
主节点负责管理文件元数据（如文件目录信息、块位置等），而从节点负责存储实际的数据块。
在C++中实现一个简化版的HDFS，可以按照以下步骤进行：-定义文件块（Block）的数据结构，包括块ID、数据大小、数据存储位置等信息。
-实现主节点（NameNode）的功能，包括文件元数据的管理、块的分配和复制、数据节点的心跳检测等。
-实现从节点（DataNode）的功能，包括块的读写、块的复制和恢复、心跳上报等。
-实现客户端（Client）的功能，包括文件的创建、读写、删除等。
2.分布式存储分布式存储是一种将数据分散存储在多个节点上的存储系统。
其核心思想是将数据划分为多个分片，并将这些分片存储在不同的节点上。
为了提高可靠性和性能，每个分片都会进行冗余备份，并且可以通过增加数据分片和副本来扩展存储容量和性能。
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播基础上建立的机构对超大型系统很明显不实际。
网络拥挤和延迟是大规模系统的主要障碍。使用缓存
和实施放松的共享语义，使跨机器的交互作统
9.5 容错和可扩充性
可扩充性
不应当使用集中控制方案和集中的资源建立可扩充的
2013-7-31
中南大学
7
第九章 分布式文件系统
9.2分布式文件系统中的命名
命名的实现技术
有结构的标识符。实现透明的命名需要提供文件名到
常用的命名实现技术有 ：
其位臵的变换机制。 提示(hint)。这是用于位臵变换的另一个方法。一个 提示是一份信息，能提高性能，如果它不正确也不会 引起任何语义上的副作用。
远程服务在远程服务方法中，顾客把访问请求传送给
文件的远程访问方法有2种：
服务员，服务员执行访问，结果回送给顾客。访问请 求被变换成对服务员的报文，服务员的回答也打包成 报文回送给顾客。
缓存如果请求的数据不在本地，则从服务员处取来那
些数据的复制件给顾客。通常取来的数据量比实际请 求的要多得多，例如整个文件或几个页面，所以随后 的访问可在顾客所在地的本地副本中进行。
问的数据在顾客方的本地找到的可能性愈大，但传送 数据的时间和一致性问题也增加了。反之，粒度太小， 通信的开销也随之增加。 缓存的地点在一个各自有主存和磁盘的客户-服务器系 统中，有四个地方可以用来存储文件或存储部分文件： 服务器磁盘、服务器主存、客户磁盘（如果可用的话） 或者客户主存。
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时传输一系列对具体请求的短的回答的网络开销。
2013-7-31 中南大学 16
第九章 分布式文件系统
9.4 缓存
缓存和远程服务的比较
缓存方案的主要缺点是一致性问题。在不经常写的访
问模式中，缓存方法是优越的；但在有经常写的情况 下，用于解决一致性问题的机制在性能、网络通信量 和服务员负载方面产生重大开销。
第九章 分布式文件系统
主讲：陈志刚 教授
第九章 分布式文件系统
9.1分布式文件系统的特点和基本要求 分布式文件系统的特点
为整个网络上的文件系统资源提供了一个逻辑树结构，用户可以 抛开文件的实际物理位臵，仅通过一定的逻辑关系就可以查找和访问 网络的共享资源。用户能够像访问本地文件一样，访问分布在网络中 多个服务器上的文件。
中南大学
12
第九章 分布式文件系统
9.4 缓存
缓存的粒度和地点
存储所有文件最直接的地方是在服务器磁盘上，使用
磁盘缓存具有可靠性的优点。但是使用主存作缓存器 也有若干优点。首先，它可支持无盘工作站；其次， 从主存缓存器中访问数据要比从磁盘缓冲器中访问数 据要快；第三，服务员缓存器(用于加速磁盘输入输出 操作)是设在主存中，如果顾客缓存器也使用主存，就 可以构造一个单一的缓存机构，服务员和顾客均可使 用。两种缓存地点强调的功能不一样，主存缓存器主 要减少访问时间，磁盘缓存器主要提高可靠性和单个 机器的自治性。
2013-7-31
中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.5 容错和可扩充性
可用性与文件复制
文件复制：文件复制是一个冗余措施。这里指的是不
同机器上的文件复制，而不是同一机器上不同介质上 的文件复制(如镜像磁盘)。 文件复制的原因
通过对每个文件的独立备份来增加系统的可靠性。 当一个文件服务器出现问题时，仍允许进行文件访问； 将工作量分配到多个服务器上，避免运行性能上的瓶颈。
2013-7-31 中南大学 24
第九章 分布式文件系统
9.5 容错和可扩充性
用线程实现文件服务员
单个进程服务员的缺点在于一旦有一个请求需要磁盘
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中南大学
6
第九章 分布式文件系统
9.2分布式文件系统中的命名
命名的实现技术
路径名翻译。正文名字到底层标识符的变换典型地都
常用的命名实现技术有 ：
使用常规UNIX中的方法，即递归查找(recursive lookup)程序。
组成单元 Cu1 服务员 机器1
Cu2
cu3
机器2
机器3
分布式文件系统的顾客、服务员和存储设备分
散在各机器上，服务活动必须跨网完成。 存储设备不是单一的集中数据存储器。 分布式文件系统的具体配臵和实现可以有很大 的不同，有的服务员运行在专用的服务器上， 有的机器既是服务员又是顾客。
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第九章 分布式文件系统
9.1分布式文件系统的特点和基本要求
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中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.4 缓存
文件的远程访问方法
缓存方案的设计需要考虑的问题： 缓存的单位问题 存储部分文件的位臵 如何决定各个顾客缓存中的数据是否一致
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中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.4 缓存
缓存的粒度和地点
缓存的粒度：如果数据单元(即粒度)愈大，则下次访
分布式文件系统的基本要求
透明性
位臵透明性：服务员和存储器的多重性和分散性对顾客透明。 移动透明性：用户意识不到资源的移动。
性能透明性：当服务负载在一定范围内变化时，客户程序可以 保持满意的性能。
扩展透明性：文件服务可以扩充，以满足负载和网络规模的增 长。
性能分布式文件系统比常规文件系统类似（有
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中南大学
第九章 分布式文件系统
9.4 缓存
更新策略、缓存有效性检验和一致性
判定本地缓存的数据副本是否与原本一致，有两个基 本方法验证其有效性：
顾客发动的方法。顾客与服务员联系，检查本地数据
与原本是否一致。这个方法的关键是有效性检验的频 度。
服务员发动的方法。服务员为每个顾客登记被该顾客
在用缓存作为远程访问方法的系统中，仿真集中式系
统的共享语义是很困难的。使用远程服务时，服务员 将所有访问串行化，因此能够实现任何集中的共享语 义。
远程服务风范仅仅是本地文件系统接口在网络上的扩
充。这样，机间接口是本地顾客和文件系统之间的接 口的映射。
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第九章 分布式文件系统
易于幂等性 可以对文件加锁
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中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.5 容错和可扩充性
可用性与文件复制
可恢复性：当对某个文件的操作失败，或由顾客夭折
此操作时，如果文件能转换到原来的一致状态，则说 此文件是可恢复的。 坚定性：如果当某个存储器崩溃和存储介质损坏时某 个文件能保证完好，则说此文件是坚定的。 可用性：如果无论何时一旦需要就可访问，甚至在某 个机器和存储器崩溃，或者在发生通信失效的情况下， 某个文件仍然可被访问，则这种文件叫做是可用的。
能和可靠性
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中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.2分布式文件系统中的命名
命名方案
分布式文件系统中名字透明和位臵透明： 数据和位臵分离为文件提供一个较好的抽象 名字透明给用户共享数据提供了一个简便方法
位臵透明把命名结构从存储器结构和服务员见
的结构分开
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中南大学
方法 说明
UNIX语义
会话语义 不可更改文件 事务处理
对一个文件的任何操作于所有的进程都是及时可见的
在文件关闭之前，对文件的修改于其他进程是不可见的 不能进行更改，只是简单地共享和复制 所有改动以原子操作的方式（顺序）发生
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中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.4 缓存
文件的远程访问方法
使用缓存时，大量的远程访问可由本地的缓存器有效
地处理，大多数远程访问获得的服务速度和本地的一 样快。
使用缓存时，服务员负载和网络通信量都减少了，扩
充能力加强了。而在使用远程服务方法时，每次远程 访问都是跨过网络处理的，明显增加了网络通信量和 服务员负载，引起性能下降。
缓存时，传输大批数据的全部网络开销低于远程服务
时更好）的性能和可靠性
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第九章 分布式文件系统
9.1分布式文件系统的特点和基本要求
容错
为了处理暂时的通信错误，容错设计可以基于最多 一次性语义 无状态的服务器: 崩溃重启时不需恢复
安全性
身份验证，访问控制，安全通道
效率：应提供比传统文件系统相同或更强的性
设计大规模系统要考虑的问题：
和容错的系统。
分散化的一个重要方面是系统的管理。分配管理职责
时，应有利于自治性和对称性，不干扰分布式系统的 连贯性和一致性。
将系统划分为若干半自治的小组。每个小组包括一些
机器和一个专用的小组服务员。为了尽量减少跨越小 组的文件访问，大多数时间，每个机器的请求应由其 小组服务员满足。
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第九章 分布式文件系统
9.2分布式文件系统中的命名
命名方案
分布式文件系统中用于文件和目录命名的方 法有以下常见的3种：
主机名+文件本地名，如/machine/path，它能保证
唯一的系统范围内的名字 将远程文件目录附加到本地名字空间中
把所有个部分文件系统全部集成组合成一个在所有机
器上看上去都一样的单个名字空间
2013-7-31
中南大学
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第九章 分布式文件系统
9.5 容错和可扩充性