分布式系统中的分布式文件系统设计与实现
第12章 分布式系统的应用
缺陷：顺序号丢失（空序）或乱序需要重传或可 能会产生错误。
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存储器相关性问题
• 第 3 类的读复制算法是 DSM 系统中普遍采用的。 Li 和Hudak进一步提出了这类算法的3种实现方法。
– 集中管理者算法 – 分布式管理者算法 – 动态分布式管理者算法 （P272）
缺陷：发生颠簸。
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存储器相关性问题
3. 读复制算法（转移和复制）
是一个“多读/单写”协议，其写操作：
1) （客户端）如果需要的数据不在本地，确定它的位置， 然后发出请求； 2)（远程主机）收到请求，发出数据对象；（转移） 3) （客户端）收到对象，并对所有拥有数据对象拷贝的站 点发出使无效或更新的组播； 4) （远程主机）收到使无效信号，使本地拷贝无效，或接 受更新信号并且更新本地拷贝；（复制） 5)（客户端）访问数据对象（写）。
设访问控制的文件访问）
• 用本地系统和远程系统的 UID 映射（域映射或域信 任等），以控制访问权； （如 Windows 域信任或 Unix 的
主机信任）
• 分布式系统中，每个用户有一个确定且唯一的 UID ， 这个 UID 在任何处理机上有效而且不需要映射。 （全局统一的用户UID和文件访问控制）
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分布式操作系统
• 因此，分布式操作系统较网络操作系统的 关键区别是 Tanenbaum 提出的 8 个不同程度 的透明性概念：
– – – – – – – – 访问透明性 并发透明性 错误透明性 位置透明性 移植透明性 并行透明性 性能透明性 复制透明性
(P263)
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FastDFS架构分析
FastDFS一个高效的分布式文件系统FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统，它用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。
它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。
准确地讲，Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS 等类Google FS都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
FastDFS的设计理念FastDFS是为互联网应用量身定做的分布式文件系统，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标。
和现有的类Google FS分布式文件系统相比，FastDFS的架构和设计理念有其独到之处，主要体现在轻量级、分组方式和对等结构三个方面。
轻量级FastDFS只有两个角色：Tracker server和Storage server。
Tracker server作为中心结点，其主要作用是负载均衡和调度。
Tracker server在内存中记录分组和Storage server 的状态等信息，不记录文件索引信息，占用的内存量很少。
另外，客户端（应用）和Storage server访问Tracker server时，Tracker server扫描内存中的分组和Storage server信息，然后给出应答。
由此可以看出Tracker server非常轻量化，不会成为系统瓶颈。
FastDFS中的Storage server在其他文件系统中通常称作Trunk server或Data server。
Storage server直接利用OS的文件系统存储文件。
FastDFS不会对文件进行分块存储，客户端上传的文件和Storage server上的文件一一对应。
众所周知，大多数网站都需要存储用户上传的文件，如图片、视频、电子文档等。
出于降低带宽和存储成本的考虑，网站通常都会限制用户上传的文件大小，例如图片文件不能超过5MB、视频文件不能超过100MB等。
分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享
由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。
通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。
在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。
察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。
一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。
下面是某个集群使用nfs共享的示意图：这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。
基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。
采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。
到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如lustre,hadoop,Pnfs等等。
我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。
为什么要选它呢？我来说说我的一些看法：1、实施起来简单。
MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。
看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。
2、不停服务扩容。
MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。
第3章 分布式文件及数据库系统
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名字服务器
• 文件服务器管理
– 动态管理文件服务器
• 添加、删除文件服务器
– 指导文件服务器进行文件备份
• 同一个文件在两台文件服务器中保存副本
– 实时获取文件服务器信息
• 剩余空间、负载
– 文件服务器选择策略:剩余空间+负载
3.3.2 分布式数据库系统的定义
分布式数据库包含两个重要组成部分： 分布式数据库（DDB）和分布式数据库管 理系统（DDBMS） 。 分布式数据库是计算机网络环境中各场地 上数据库的逻辑集合。 分布式数据库管理系统是分布式数据库系 统中的一组软件，它复杂管理分布环境下 逻辑集成数据的存取、一致性、有效性和 完备性。
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文件的传输
• 文件服务器：监控管理程序
– 监控文件服务器信息，提供当前的磁盘空间等资源信息 – 响应删除文件命令，删除文件服务器上的文件 – 响应备份命令，将本地文件备份到另一文件服务器上
• 客户端使用的工具包
– 上传文件、下载文件、删除文件 – ftp协议
• NS使用的工具包
– 提供资源信息查询 – 通知备份文件到第三方文件服务器 – 删除文件服务器上的备份文件功能
3.3.3分布式数据库的基本特点
物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是 存储在计算机网络的多个场地上。
• MapReduce 模式的思想是通过自动分割将 要执行的问题(程序)、拆解成Map(映射)和 Reduce(化简)的方式。
• 在自动分割后通过Map 程序将数据映射成 不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处 理达到分散运算的效果，再通过Reduce 程 序将结果汇整，输出开发者需要的结果。
GFS系统架构及设计要点
GFS系统架构及设计要点本文主要阐述关于分布式文件系统GFS，它是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
通过详细介绍其一致性模块以及读写流程，针对GFS的大块的逻辑和设计理念及相关要点都进行了详细的分析。
标签：云储存系统;GFS系统架构;设计策略;一、GFS设计思路1.组件/机器失效GFS包括几百甚至几千台普通的廉价设备组装的存储机器，同时被相当数量的客户机访问。
GFS组件的数量和质量导致在事实上，任何给定时间内都有可能发生某些组件无法工作，某些组件无法从它们目前的失效状态中恢复。
例如谷歌遇到过各种各样的问题，比如应用程序bug、操作系统的bug、人为失误，甚至还有硬盘、内存、连接器、网络以及电源失效等造成的问题。
所以，持续的监控、错误侦测、灾难冗余以及自动恢复的机制必须集成在GFS中。
2.谷歌处理的文件都非常巨大。
（大数据）：这点跟NEFS的场景既有相似性又不完全一致，NEFS上层对接的是NOS 对象存储，基本都是大量的小文件（100MB以下），总体量比较大，对象个数比較多，因此也需要考虑元数据管理的成本，因此NEFS采用了小文件合并的设计思路（不详细展开）。
谷歌系统中数GB的文件非常普遍。
每个文件通常都包含许多应用程序对象，比如web文档。
当我们经常需要处理快速增长的、并且由数亿个对象构成的、数以TB的数据集时，采用管理数亿个KB大小的小文件的方式是非常不明智的，尽管有些文件系统支持这样的管理方式。
因此，设计的假设条件和参数，比如I/O操作和Block的尺寸都需要重新考虑。
3.绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数据，而不是覆盖原有数据的方式。
（读写模型：顺序写，大部分顺序读，小部分随机读）：对文件的随机写入操作在实际中几乎不存在。
一旦写完之后，对文件的操作就只有读，而且通常是按顺序读。
大量的数据符合这些特性，比如：数据分析程序扫描的超大的数据集;正在运行的应用程序生成的连续的数据流;存档的数据;由一台机器生成、另外一台机器处理的中间数据，这些中间数据的处理可能是同时进行的、也可能是后续才处理的。
分布式系统和分布式计算
分布式系统和分布式计算一、分布式系统分布式系统是指由多个相互独立的计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协调，形成一个统一的整体系统。
每个节点在分布式系统中承担不同的任务和功能，共同协作完成一些特定的任务。
分布式系统的设计目标是提供高性能、高可靠性和可扩展性，以满足现代应用程序对计算资源的需求。
常见的分布式系统包括分布式数据库系统、分布式文件系统、分布式存储系统等。
在这些系统中，数据可以以分布式的方式存储在多个节点上，以提高系统的性能和可靠性。
例如，分布式数据库系统可以将数据分片存储在多个节点上，使得数据可以并行处理，提高数据库的访问速度。
分布式计算是一种将大规模计算任务分解成多个子任务，在多个计算机节点上并行执行的计算模型。
通过分布式计算，可以有效提高计算速度和系统的可靠性。
在分布式计算中，任务通常被划分成多个子任务，并分发到不同的计算机节点上进行并行处理。
每个节点计算完成后，将结果传输给主节点进行整合，从而得到最终的计算结果。
分布式计算通常使用消息传递和远程过程调用等方式来实现节点之间的通信和协调。
通过这种方式，不同节点上的计算可以实现数据的共享和协作，提高整个计算过程的效率。
分布式计算广泛应用于科学计算、大数据处理、并行计算等领域。
例如，分布式计算可以应用于天气预报模拟、基因组分析、图像处理等大规模计算任务。
三、分布式系统与分布式计算的关系分布式计算是分布式系统的一种实现方式。
分布式计算通过将计算任务分解成多个子任务，并在不同计算机节点上并行执行，实现了任务的分布式处理。
同时，分布式系统还提供了数据共享和容错机制，使得分布式计算更加可靠和高效。
通过数据共享，分布式系统可以将数据分布存储在多个节点上，实现数据的并行访问和计算。
通过容错机制，分布式系统可以在节点故障时自动切换到其他可用节点，保证系统的正常运行。
总之，分布式系统和分布式计算相互依存和互补，共同构成了现代计算模型和系统架构的重要组成部分。
分布式文件系统(DFS)的原理
分布式文件系统（DFS）的原理
应用场景
随着BITC2H公司的网络中共享资源的增多， 有用户提出访问共享资源时，不容易记住其网络路 径，难于查找，资料重复等问题。
你作为公司的网络运维工程师，如何解决上述 问题呢？
学习目标
掌握DFS的基本功能 理解DFS命名空间及类型
共享文件系统当时面临现状
• 创建DFS链接， 每一个链接可以 指向网络中的一 个共享文件夹
采用DFS分布式文件系统的优点
• 使用DFS分布式文件系统，构建统一文件共享平台，改善 用户体验；
• 使用分布式存储，对其用DFS集中管理，来改善磁盘空间 不足的现状；
• 针对不同的共享文件夹配置文件夹配额，空间达到预警后 邮件通知管理员。
• 共享的文件增多，服务器磁盘空间不足； • 文件共享平台数量过多，用户体验差； • 共享平台过多，数据重复存储，造成资源浪费。
什么是分布式文件系统
• 分布式文件系统（Distributed File System，DFS）：指系统管理员可以 将网络中分布在各处的共享文件夹,通过分布式文件系统链接组织到 一个目录的逻辑树中,从而使用户,在访问所有共享的时候，只要访问 DFS服务器就可以同时看到所有共享的一种方法.
• 服务器负载均衡，并提高可用性。
DFS常用术语
• 命名空间服务器：用 来承载DFS命名空间。 可以是成员服务器或 者域控制器。
• 命名空间：是共享文 件夹的虚拟视图，这 些共享文件夹可以位 于网络中的不同位置， 但展示给用户的仅仅 是目录树。
• 设置命名空ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的 名称
DFS常用术语
• 命名空间根路径：是命名空间的起点。 • 文件夹：没有文件夹目标的文件夹将结构和层次结构添加
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通过将数据分布在多个存储节点上实现数据存储和访问的系统。
它通过数据的冗余备份和分布，提高了系统的可靠性和可扩展性，并能通过并行读写提升系统的性能。
下面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）HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件之一，它使用大规模计算集群存储和处理大规模数据集。
HDFS采用了冗余备份机制，将数据分布在多个存储节点上，以提供高可靠性和容错性。
同时，HDFS采用了多副本机制，将数据复制到不同的节点上，以提供高可用性和读取性能。
解决方案：-均衡数据负载：HDFS通过将数据分布在多个节点上，实现均衡的数据负载，提高整个系统的读写性能。
-自动故障检测与恢复：HDFS具有自动检测节点故障并重新复制数据的功能，从而提高数据的可靠性。
-大规模并行处理：HDFS支持将数据划分成多个数据块，并行处理多个数据块，提升系统的处理能力。
2. GlusterFSGlusterFS是一个开源的分布式文件系统，它允许将多个存储节点组合成一个存储池，并提供统一的文件系统接口。
GlusterFS采用分布式哈希表作为元数据管理机制，将数据分布在多个节点上，并提供冗余备份和数据恢复机制。
解决方案：- 弹性伸缩：GlusterFS支持动态添加和移除存储节点，以适应不断变化的存储需求，提供弹性伸缩的能力。
- 均衡负载：GlusterFS使用分布式哈希表进行数据分布，实现均衡的数据负载，提高系统的读写性能。
- 数据冗余和恢复：GlusterFS提供冗余备份和故障恢复机制，以保证数据的可靠性和可用性。
3. CephCeph是一个分布式存储系统，它将数据划分成多个对象，并将对象存储在多个存储节点上。
Ceph通过分布式哈希算法将对象映射到存储节点上，实现均衡的数据负载。
解决方案：- 弹性伸缩：Ceph支持动态添加和移除存储节点，以适应存储需求的变化，并能自动平衡数据分布，提供弹性伸缩的能力。
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分布式系统中的分布式文件系统设计与实现在当今信息技术快速发展的背景下，分布式系统已经成为了构建大
规模网络应用的主要手段之一。
在这样的系统中，数据存储和管理是
至关重要的，而分布式文件系统的设计与实现成为了研究的热点之一。
本文将探讨分布式系统中的分布式文件系统的设计与实现，并介绍其
中的关键技术与挑战。
一、分布式文件系统的概念与基本原理
分布式文件系统是指将文件存储在由多个节点组成的分布式系统中，通过网络连接进行数据的传输和管理。
与传统的单机文件系统相比，
分布式文件系统具有较高的可扩展性、容错性和并发性能。
其基本原
理包括数据分布、数据一致性和数据可用性等方面。
数据分布是分布式文件系统的核心概念之一。
在分布式环境下，将
文件数据划分为多个块，然后将这些块存储在不同的节点上，以实现
数据的分散存储。
这样做的好处是可以提高系统的并发读写能力和数
据的容错性。
数据一致性是指分布式文件系统中保证数据正确性和一致性的重要
问题。
由于数据被分布存储在不同的节点上，节点之间的数据一致性
需要被确保。
常用的数据一致性协议有两阶段提交协议、Paxos算法等。
数据可用性是指保证用户可以随时访问和使用文件系统中的数据。
为了提高系统的可用性，分布式文件系统通常采用数据冗余备份和故
障转移等技术，以防止节点故障导致数据丢失或不可用。
二、分布式文件系统的设计与实现关键技术
1. 块存储与数据划分
分布式文件系统中的文件通常被划分为多个大小相等的块，在各个节点上进行分布存储。
划分文件块的大小和数量需要根据系统的需求和网络带宽进行合理设计。
2. 元数据管理
元数据是用于描述文件和存储位置等信息的数据。
在分布式文件系统中，元数据的管理至关重要。
常见的方法是将元数据存储在中心化的元数据服务器中，或者采用元数据分布式存储的方式。
3. 数据访问和路由
分布式文件系统需要提供高效的数据访问和路由机制，以保证用户可以快速地访问到所需的数据块。
通常采用基于哈希的数据定位和路由算法，使得数据可以按照一定的规则被定位和访问。
4. 数据一致性与副本管理
数据一致性是分布式文件系统中的重要问题之一。
为了保证数据在不同节点之间的一致性，需要采用合适的数据一致性协议和副本管理策略。
常用的一致性协议包括两阶段提交、Paxos算法等，副本管理策略包括备份和恢复机制、故障转移等。
5. 安全与权限控制
在分布式文件系统中，保护数据的安全性和隐私性是至关重要的。
通常采用加密算法和访问控制机制来确保数据的安全性和权限控制。
三、分布式文件系统的挑战与解决方案
1. 数据一致性与并发性能的平衡
在分布式文件系统中，提高数据的一致性和并发性能是一个平衡问题。
一方面，强一致性可以保证数据的正确性，但会降低系统的并发性能；另一方面，放松一致性可以提高系统的并发性能，但可能导致数据的不一致性。
因此，需要在实际系统中根据需求权衡一致性和并发性能。
2. 故障处理与容错性
分布式文件系统需要具备高可用性和容错性，即使在节点故障的情况下仍能保证数据的完整性和可用性。
采用数据冗余备份和故障转移等机制可以提高系统的容错性。
3. 性能优化与负载均衡
在分布式文件系统中，如何优化系统性能和实现负载均衡是一个关键问题。
采用合适的数据分布策略和路由算法，以及合理的节点选择机制，可以提高系统的性能和负载均衡能力。
结论
分布式文件系统是构建分布式系统的重要组成部分，对于数据存储和管理具有重要意义。
在设计和实现分布式文件系统时，需要考虑到
数据分布、数据一致性、数据可用性、元数据管理、安全与权限控制等关键技术和挑战。
通过合理地设计系统架构和选择合适的算法和策略，可以实现高性能、高可用性和高容错性的分布式文件系统。
分布式文件系统的发展和研究对于推动分布式系统的发展具有重要意义。