浅谈分布式存储技术
浅谈分布式存储技术
目录
??分布式存储架构概述
??分布式一致性协议及算法
??分布式存储关键技术
?一、分布式存储架构概述
?无中?心全对称分布式架构
Swift对象存储采?用该架构
Ceph架构概述
块/?文件切分成多个Object对象
通过hash算法将object映射?至
PG，PG是虚拟资源池
通过CRUSH算法将Object从虚
拟PG映射?至实际的OSD组，
Object在OSD中的具体位置信
息在每个OSD设备中维护
GFS架构概述
2?Master维护了了file与chunk之间的映射关系，chunk与CS之间的映射关系2?采?用Append Write的?方式实现更更新数据追加，简化?一致性模型
2?根据对延迟、带宽的不不同业务需求，采?用不不同的数据追加?方式
2?通过Lease机制来降低Master的负担
2?采?用多副本的?方式实现数据冗余
?二、分布式?一致性协议及算法
CAP定理理
Consistency
Availability Partition Tolerance
CA CP
AP 2?Partition Tolerance
ü?分区容错，分布式系统都存在多个?子
?网络，每个?子?网叫做?一个区，区间通
信可能会失败。对于分布式系统设计，
分区容错是?无法避免的
2?Consistency
ü??一致性，在多副本情况下，如果存在
故障、异常，会导致部分副本写?入成
功，部分副本写?入失败，导致数据不不
?一致。
2?Availability
ü?可?用性。每个操作总能在?一定时间内
返回结果，可?用性和?一致性之间很难
两者都满?足
BASE理理论 —— ?一致性和可?用性之间的权衡
2?BASE（Basically Available、Soft State、Eventually Consistent）ü?即使?无法做到强?一致性，业务根据?自身特点，采?用适当的?方式达到最终?一致
??基本可?用 - 分布式系统在出现不不可预知故障时，允许损失部分可?用
性
??软状态 - 允许系统存在中间状态，在中间状态不不会影响系统整体可
?用性，即允许副本之间数据同步存在延迟
??最终?一致性- 系统副本经过?一定时间之后，最终能够达到?一致的状
态
2?BASE强调数据在?一段时间内不不?一致，但最终达到?一致性，?一定程度上牺牲?一致性来获得可?用性
数据库事务?一致性（ACID）
2?ACID保证多个事务并发执?行行互补?干扰，并且可以得到?一致的结果
ü?Atomicity
??原?子性体现事务对数据的修改，要么全部执?行行成功，要么全都没有执?行行ü?Consistency
??事务在多个节点上的操作结果具有?一致性
ü?Isolation
??多个事务在并发操作的过程中，需要保证事务之间不不可?见ü?Durability
??事务完成之后，操作结果是永久性的，即使系统出现异常，结果保持不不变
分布式系统?一致性模型
2?强?一致性
ü?当更更新操作完成之后，任何多个后继进程或者线程的访问都会返回最新的结果。这种?方式对?用户最为友好，写?一次写?入的数据，下?一
次保证能读到，并唯?一。这种实现?方式，需要?一定程度上牺牲可?用
性。
2?弱?一致性
ü?系统并不不保证跨进程或者线程的访问都会返回最新的更更新过的值，数据写?入成功之后，并不不承诺?立即可以读到最新写?入的数据。在数
据达到?一致状态之间会存在?一段时间。
2?最终?一致性
ü?弱?一致性的特定形式，系统最终返回?一致更更新的操作值
弱?一致性实践要求
2?读写?一致性（Read-Your-Write）
ü?如果A写?入了了最新数据，A后继的读操作都会获得最新值，但是其他?用户需要过?一段时间之后才会获得?一致的最新数据
2?会话?一致性（Session）
ü?客户端和存储系统交互的整个会话期间保证读写?一致性
2?单调读?一致性（Monotonic Read）
ü?如果客户已经读取了了某个值，那么系统不不会再返回更更早的值
2?单调写?一致性（Monotonic Write）
ü?对于同?一个客户端的操作，存储系统的多个操作需要按照与客户端相同的顺序执?行行
分布式事务 —— 两阶段提交协议
Paxos?一致性算法
2?C lient
ü?产?生提议者
2?P roposer
ü?提议者，接收变量量值，发出写请求
的线程
2?A cceptor
ü?接收写请求，持久化变量量值的线程，
Acceptor的数量量必须是奇数个
2?M ajority
ü?半数以上accepter的集合
2?L earner
ü?变量量“稳态值”的接收者
Basic Paxos Instance算法过程
①?Proposer选择?一个提案号n
②?Proposer向Acceptors?广播提案n，?无需提交?日志内容
③?Acceptor接收者?比较n和minProposal，如何
n>minProposal，表示有更更新的提议，如果发?生这种
情况，接收者会接受n最?大的提案，并更更新
minProposal?至n。如果已经accept过proposal，那么
返回acceptedProposal和acceptedValue
④?Proposer从多数派中接收到应答请求之后，如果应答
?日志内容为空，那么向所有acceptor发送?日志同步请
求；如果应答存在有效?日志，那么需要回退重试
⑤?Proposers?广播accept(n, value)?至所有节点
⑥?Acceptor?比较n和minProposal，如果
n>=minProposal，更更新acceptedProposal、
minProposal、AcceptedValue，本地持久化数据，
否则拒绝该请求
⑦?Proposer接收到半数应答之后，如果
acceptedProposal>n，表示有其他更更新的提案被接
受，回到1重新提案，否则表示提案被成功接受，达
成?一致
Paxos算法特点
2?Basic Paxos特点
ü?多数派算法
ü?两阶段执?行行
??通过Prepare阶段来竞争?日志（提案）提交权限，确定?一个具体的提
案
??通过accept阶段来对提案进?行行最终投票，得到多数派确认之后的?日
志信息同步成功
ü?内容读取也需要执?行行Paxos流程
2?Multi-Paxos
ü?Multi-paxos引?入了了Leader?角?色，该?角?色出现之后简化了了提案的产?生过程，不不再需要prepare阶段，直接执?行行accept，得到多数派确认即表示?日志同
步成功
Leader ，其他都是Follower 。。Raft 的?一个重要特性是保证?日志的连续性
基于任期的领导?人选举算法
??
三、分布式存储关键技术
ONEStor分布式存储系统介绍
ONEStor 分布式存储系统介绍 关于ONEStor 分布式存储系统介绍，小编已在金信润天 容： 技术特点 H3C ONEStor 存储系统采用分布式设计，可以运行在通用 x86服务器上，在部署该软件时， 会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。 H3C ONEStor 分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3CONEStor 存储软件的采用全分布式的架构： 分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法， 分布式无状态客户端、分布式Cache 等，这种架构为存储系统的可靠性、 可用性、自动运维、 高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： jyionitors 上图中，ONEStor 逻辑上可分为三部分： OSD Monitor 、Client 。在实际部署中，这些逻辑 Get 到了部分资料，整理出以下内 QSDs CliEnt￡ Object I/O V* Failure reporting, v ------ map distribution
组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD对应一个OSD并将其视 为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSDdeamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client 通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor ： Monitor 是集群监控节点。Monitor 持有cluster map 信息。所谓Cluster Map ，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。ONEStor Cluster Map包括Monitor map osd map pg map crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client ： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD 通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Clie nt后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示:
ceph分布式存储介绍
Ceph分布式存储 1Ceph存储概述 Ceph 最初是一项关于存储系统的PhD 研究项目，由Sage Weil 在University of California, Santa Cruz（UCSC）实施。 Ceph 是开源分布式存储，也是主线Linux 内核（2.6.34）的一部分。1.1Ceph 架构 Ceph 生态系统可以大致划分为四部分（见图1）：客户端（数据用户），元数据服务器（缓存和同步分布式元数据），一个对象存储集群（将数据和元数据作为对象存储，执行其他关键职能），以及最后的集群监视器（执行监视功能）。 图1 Ceph 生态系统 如图1 所示，客户使用元数据服务器，执行元数据操作（来确定数据位置）。元数据服务器管理数据位置，以及在何处存储新数据。值得注意的是，元数据存储在一个存储集群（标为―元数据I/O‖）。实际的文件I/O 发生在客户和对象存储集群之间。这样一来，更高层次的POSIX 功能（例如，打开、关闭、重命名）就由元数据服务器管理，不过POSIX 功能（例如读和
写）则直接由对象存储集群管理。 另一个架构视图由图2 提供。一系列服务器通过一个客户界面访问Ceph 生态系统，这就明白了元数据服务器和对象级存储器之间的关系。分布式存储系统可以在一些层中查看，包括一个存储设备的格式（Extent and B-tree-based Object File System [EBOFS] 或者一个备选），还有一个设计用于管理数据复制，故障检测，恢复，以及随后的数据迁移的覆盖管理层，叫做Reliable Autonomic Distributed Object Storage（RADOS）。最后，监视器用于识别组件故障，包括随后的通知。 图2 ceph架构视图 1.2Ceph 组件 了解了Ceph 的概念架构之后，您可以挖掘到另一个层次，了解在Ceph 中实现的主要组件。Ceph 和传统的文件系统之间的重要差异之一就是，它将智能都用在了生态环境而不是文件系统本身。 图3 显示了一个简单的Ceph 生态系统。Ceph Client 是Ceph 文件系统的用户。Ceph Metadata Daemon 提供了元数据服务器，而Ceph Object Storage Daemon 提供了实际存储（对数据和元数据两者）。最后，Ceph Monitor 提供了集群管理。要注意的是，Ceph 客户，对象存储端点，元数据服务器（根据文件系统的容量）可以有许多，而且至少有一对冗余的监视器。那么，这个文件系统是如何分布的呢？
分布式存储技术及应用介绍
根据did you know(https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
分布式存储系统节能技术研究综述
分布式存储系统节能技术研究综述 发表时间：2016-04-18T11:33:29.663Z 来源：《电力设备》2016年1期供稿作者：于辉 [导读] 广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心）企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 于辉 （广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心） 摘要：随着大数据时代的到来，企业所需要存储的数据越来越多，不得不对现有的数据存储中心进行扩容，以实现更大级别数据量的存储。分布式存储系统为构建数据中心的重要方式之一，存储系统的能耗情况是衡量一个存储系统性能的重要指标，因此，研究分布式存储系统的节能技术具有一定的必要性。本文的主要工作是对分布式存储技术的节能技术进行综述，以使读者了解现有的分布式存储系统节能研究现状。 关键字：大数据、分布式、节能、能耗 一、前言 大数据时间，数据存储中心的能耗越来越受到人们的重视，它也逐渐变成继性能和可靠性之后，衡量数据存储中心的第三个指标。在信息系统应用初期，企业引进信息系统来改善管理，提高企业的经营和管理效率。这个时期，企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 而随这互联网、大数据时代的到来，企业生产运营所积累的数据成几何级的增加，小的数据中心已不能支持新的数据存储需求，企业不得不对原有的数据中心进行扩容，大量的新增设备新加入到数据中心中，此时，数据中心的能耗已经成为企业所考虑的一个企业经营成本问题，如何降低数据中心的能耗已经成为企业管理者所思考的一个问题。图1给出了数据中心管理者眼中的最大挑战，可见能耗问题排在第一位[8]。 图1 数据中心管理者眼中的最大挑战 对于大规模的数据存储中心。为了保证低成本和高扩展性，通常会选择分布式存储技术。数据存储是分布式存储服务的基础，分布式存储系统中能耗最高的部分主要在设备耗能方面。因此，在分布式环境下，如果能有效降低存储系统的能耗，对降低数据中心的整体能耗有显著效果。 二、分布式存储系统 传统分布式存储系统重点考虑在分布式环境中如何解决诸如数据复制、负载均衡、集群关系管理、可靠性保证、高性能等技术问题。目前，基于OpenPower、X86等架构的国产服务器逐步采用低功耗多核处理器、高带宽内存以及异构存储等硬件资源，传统分布式存储系统在系统设计、技术优化等方面没有充分发挥上述硬件的特点。具体来说，包括以下三方面： 1 分布式存储在面向低功耗多核处理器时的不足 传统的分布式存储没有充分利用存储节点的处理能力，而存储节点的处理能力完全有能力承担除存储服务之外的任务，例如将部分计算任务迁移到存储节点上，从而提高整个集群的计算能力。另一方面，国产服务器采用的低功耗处理器提供不同功耗模式以适应不同的工作负载，可以动态变化。现有的分布式存储没有针对上述处理器特点进行设计和技术优化考虑。 2 分布式存储在面向高带宽内存时的不足 随着国产服务器逐步采用高带宽内存技术，处理器与内存间的数据移动效率越来越高，以适应大数据应用场景。如何将更有价值的数据保留在处理器缓存中，如何利用每个服务器节点上的高带宽内存形成高效的分布式缓存层，以减少对存储层的访问压力，这些问题都是现有分布式存储没有给予充分考虑，并作相应设计优化的。 3、分布式存储在面向机械硬盘与SSD组成的异构存储时的不足 大数据环境下，对存储的容量和性能等提出了更高的要求。从性能、成本的角度考虑，不允许将所有数据都统一存储于集中式的存储设备上，因此异构存储越来越受到重视。现有分布式存储系统虽然有考虑异构存储架构，但是仅以数据冷热、I/O特征作为异构存储资源分配因素。此外，现有分布式存储系统仅考虑存储层，没有将异构存储对存储以及计算与存储结合等应用场景产生的影响进行考虑分析。 三节能技术综述 由磁盘的能耗工式可知，磁盘的主要能耗取决于磁盘的转速，磁盘处于Standby状大下时，其能耗远小于在Idle和Active状态下的能耗。S.Gurumurthi 等人在TPM（Traditional Power Management）的基础上，提出了 DRPM（Dynamical RPM）技术[2]。该技术通过细分
分布式存储发展趋势及技术瓶颈分析
内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1：IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2：IPFS 协议构架 (4) 图表3：集中化的版本控制系统 (5) 图表4：分布式版本控制系统 (5) 图表5：Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6：DHT 网络工作原理 (6) 图表7：全球数据圈每年规模 (7) 图表8：IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9：IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10：IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11：全球数据量增长状况 (9) 图表12：中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13：中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14：个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15：储迅部分合作伙伴 (11) 图表16：高性能分布式文件系统 (11) 图表17：CRUST 技术架构：工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18：CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19：数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23：分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)
ONEStor分布式存储系统介绍
ONEStor分布式存储系统介绍 关于ONEStor分布式存储系统介绍，小编已在金信润天Get到了部分资料，整理出以下内容： 技术特点 H3C ONEStor存储系统采用分布式设计，可以运行在通用x86服务器上，在部署该软件时，会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。H3C ONEStor分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3C ONEStor存储软件的采用全分布式的架构：分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法，分布式无状态客户端、分布式Cache等，这种架构为存储系统的可靠性、可用性、自动运维、高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： 上图中，ONEStor逻辑上可分为三部分：OSD、Monitor、Client。在实际部署中，这些逻辑
组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon）两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD）对应一个OSD，并将其视为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSD deamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor： Monitor是集群监控节点。Monitor持有cluster map信息。所谓Cluster Map，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。 ONEStor Cluster Map包括Monitor map、osd map、pg map、crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map，然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Client后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示：
王东临论分布式存储及系统指标
王东临论分布式存储及系统指标存储是IT核心技术 众所周知，美国是IT技术执牛耳者，几乎垄断了IT业。近些年，中国在IT 应用技术逐渐赶超美国，甚至在移动支付等个别领域已经反超美国。但是IT核心技术仍然被国际巨头把持，其中IT基础架构技术是最重要的IT核心技术。 IT基础架构技术为应用层提供存储能力和计算能力，包括存储、计算、网络三大件。存储技术是其中重要组成部分，甚至很多存储从业人士认为，存储比计算和网络更为重要。不管这个观点是否得到认同，存储是IT核心技术的重要组成部分，这一点是无可置疑的。 存储产业长期被国际巨头所把持 在桌面级存储时代，中国是全军覆没。当年兴起的众多硬盘厂家，全部倒闭。FAT等流行的桌面文件系统，也全都是美国厂商的。 在企业级存储时代，Dell/EMC、NetApp、IBM、HPE、HDS等美日巨头处于一流水平，把持着产业，中国的华为存储几千人的团队奋斗十几年，已经达到世界二流水平，而且处于二流水平的前列，正在向世界一流水平发起冲击，但尚有一定距离。即使在中国市场，也是到了最近两年才有一些小银行开始尝试使用华为存储，其它银行的核心存储是宁愿用日本的HDS也不用华为的。 在云存储时代，AWS、Azure和Google位于世界一流，阿里云在马云的强力推动下成功位居世界二流水平，但阿里云虽然借助各种因素成为中国市场的霸主，在全球市场依然难以突破。最近，阿里云美国市场也不得不做出调整，从面向美国主流市场调整为面向做中国生意的美国企业。 区块链存储时代虽然还在孕育中，但给中国人带来了新的机会。抓住一个产业新机会，跃居世界一流水平，成为所有中国存储人的期盼。 分布式存储 分布式存储是一个有歧义的名词，在不同的行业有不同的含义。在存储行业，
MinIO分布式存储技术预研报告
1.前言 1.1.简介 1)MinIO 是在Apache License v2.0 下发布的对象存储服务器。它 与Amazon S3 云存储服务兼容。它最适合存储非结构化数据，如照片，视频，日志文件，备份和容器/ VM 映像。对象的大小可以从几KB 到最大5TB。 2)MinIO 服务器足够轻，可以与应用程序堆栈捆绑在一起，类似于 NodeJS，Redis 和MySQL。 3)一种高性能的分布式对象存储服务器，用于大型数据基础设施。 它是机器学习和其他大数据工作负载下Hadoop HDFS 的理想s3 兼容替代品 1.2.特点 Minio使用纠删码erasure code和校验和checksum来保护数据免受硬件故障和无声数据损坏。即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。 2.预研目的 检验在分布式部署条件下，minio在多种实验环境下的数据的安全性。
3.预研环境 4.环境部署 4.1.系统初始化 1)关闭防火墙 2)关闭selinux 3)关闭NetworkManager 4.2.下载minio二进制包 curl -O https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 4.3.安装minio chmod +x minio mv minio /usr/bin/
4.4.创建节点export 在minio的4个节点上各创建1个export，为了方便理解给每个export取名为/data_{+ip地址的最后一位数}，最后生成的export如下表所示： 4.5.编写运行脚本 cat minio_startup.sh #!/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=Admin#Geostar,5 export MINIO_SECRET_KEY=Super#Geostar,5 /usr/bin/minio server http://172.16.150.5/data_05 http://172.16.150.14/data_14 http://172.16.150.21/data_21 http://172.16.150.24/data_24 & chmod +x minio_startup.sh
云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析——李世敏——1143041362
2014/10/17 云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析 李世敏 （四川大学计算机学院，四川成都610225） Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis LI Shi-Min (Department of SiChuan, University, City ChengDu, China) Corresponding author: E-mail: 2586975148@https://www.360docs.net/doc/f910775526.html, Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded. Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges 摘要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式，是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行，如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据，也成为各大企业和组织研究的重点，这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手，针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标，从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述，并在此基础上，对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。 关键词: 云计算；数据中心；数据存储方式；存储挑战 1 引言 云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型，被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算，它以互联网为中心，通过构建一个或多个由大量（百万级以上）普通机器和网络设备连接构成的数据中心，把海量的数据存储到数 1
ceph源码分析之读写操作流程(2)
ceph源码分析之读写操作流程（2） 上一篇介绍了ceph存储在上两层的消息逻辑，这一篇主要介绍一下读写操作在底两层的流程。下图是上一篇消息流程的一个总结。上在ceph中，读写操作由于分布式存储的原因，故走了不同流程。 对于读操作而言： 1.客户端直接计算出存储数据所属于的主osd，直接给主osd 上发送消息。 2.主osd收到消息后，可以调用Filestore直接读取处在底层文件系统中的主pg里面的内容然后返回给客户端。具体调用函数在ReplicatedPG::do_osd_ops中实现。读操作代码流程如图：如我们之前说的，当确定读操作为主osd的消息时（CEPH_MSG_OSD_OP类型），会调用到ReplicatePG::do_osd_op函数，该函数对类型做进一步判断，当发现为读类型（CEPH_OSD_OP_READ）时,会调用FileStore中的函数对磁盘上数据进行读。 [cpp] view plain copy int ReplicatedPG::do_osd_ops(OpContext *ctx, vector<OSDOp>& ops) { …… switch (op.op) { …… case CEPH_OSD_OP_READ: ++ctx->num_read; { // read into a buffer bufferlist
bl; int r = osd->store->read(coll, soid, op.extent.offset, op.extent.length, bl); // 调用FileStore::read从底层文件系统读 取……} case CEPH_OSD_OP_WRITE: ++ctx->num_write; { ……//写操作只是做准备工作，并不实际的 写} ……} } FileStore::read 函数是底层具体的实现，会通过调用系统函数 如::open,::pread,::close等函数来完成具体的操作。[cpp] view plain copy int FileStore::read( coll_t cid, const ghobject_t& oid, uint64_t offset, size_t len, bufferlist& bl, bool allow_eio) { …… int r = lfn_open(cid, oid, false, &fd); …… got = safe_pread(**fd, bptr.c_str(), len, offset); //FileStore::safe_pread中调用了::pread …… lfn_close(fd); ……} 而对于写操作而言，由于要保证数据写入的同步性就会复杂很多： 1.首先客户端会将数据发送给主osd， 2.主osd同样要先进行写操作预处理，完成后它要发送写消息给其他的从osd，让他们对副本pg进行更改， 3.从osd通过FileJournal完成写操作到Journal中后发送消息
分布式存储技术及应用
分布式存储技术及应用 根据did you know(https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ?垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库， 从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定 是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到 数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合 度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ?水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为 了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种 特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围， 或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
7种分布式文件系统介绍
FastDFS (7) Fastdfs简介 (7) Fastdfs系统结构图 (7) FastDFS和mogileFS的对比 (8) MogileFS (10) Mogilefs简介 (10) Mogilefs组成部分 (10) 0）数据库（MySQL）部分 (10) 1）存储节点 (11) 2）trackers（跟踪器） (11) 3）工具 (11) 4）Client (11) Mogilefs的特点 (12) 1. 应用层——没有特殊的组件要求 (12) 2. 无单点失败 (12) 3. 自动的文件复制 (12) 4. “比RAID好多了” (12) 5. 传输中立，无特殊协议 (13) 6.简单的命名空间 (13) 7.不用共享任何东西 (13) 8.不需要RAID (13)
9.不会碰到文件系统本身的不可知情况 (13) HDFS (14) HDFS简介 (14) 特点和目标 (14) 1. 硬件故障 (14) 2. 流式的数据访问 (14) 3. 简单一致性模型 (15) 4. 通信协议 (15) 基本概念 (15) 1. 数据块(block) (15) 2. 元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) . 16 2.1这些结点的用途 (16) 2.2元数据节点文件夹结构 (17) 2.3文件系统命名空间映像文件及修改日志 (18) 2.4从元数据节点的目录结构 (21) 2.5数据节点的目录结构 (21) 文件读写 (22) 1.读取文件 (22) 1.1 读取文件示意图 (22) 1.2 文件读取的过程 (23) 2.写入文件 (24) 2.1 写入文件示意图 (24)
CEPH分布式存储部署要点
CEPH分布式存储部署 PS：本文的所有操作均在mon节点的主机进行，如有变动另有注释 作者：网络技术部徐志权 日期：2014年2月10日 VERSION 1.0 更新历史： 2014.2.10:首次完成ceph部署文档，块设备及对象存储的配置随后添加。
一、部署前网络规划 1.1 环境部署 主机名公网IP（eth0）私网IP（eth1）操作系统运行服务node1 192.168.100.101 172.16.100.101 CentOS6.5 mon、mds node2 192.168.100.102 172.16.100.102 CentOS6.5 osd node3 192.168.100.103 172.16.100.103 CentOS6.5 osd ◆操作系统使用CentOS6.5，因为系统已经包含xfs的支持可以直接使用不需要再次 编译。 ◆由于CentOS6.5系统的内核为2.6.32，因此要关闭硬盘的写入缓存，若高于此版本 不需要关闭。 #hdparm -W 0 /dev/sdb 0 ◆本次部署一共有一个监控节点、一个元数据节点、两个数据节点，每个数据节点拥 有两个硬盘作为数据盘。 1.2 网络拓扑
1.3 配置服务器、安装ceph ●添加ceph的rpm库key #rpm --import 'https://https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/git/?p=ceph.git;a=blob_plain;f=keys/release.asc' #rpm --import 'https://https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/git/?p=ceph.git;a=blob_plain;f=keys/autobuild.asc' ●添加ceph-extras库 #vi /etc/yum.repos.d/ceph-extras [ceph-extras] name=Ceph Extras Packages baseurl=https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/packages/ceph-extras/rpm/centos6/$basearch enabled=1 priority=2 gpgcheck=1 type=rpm-md gpgkey=https://https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/git/?p=ceph.git;a=blob_plain;f=keys/release.asc [ceph-extras-noarch] name=Ceph Extras noarch baseurl=https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/packages/ceph-extras/rpm/centos6/noarch enabled=1 priority=2 gpgcheck=1 type=rpm-md gpgkey=https://https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/git/?p=ceph.git;a=blob_plain;f=keys/release.asc [ceph-extras-source] name=Ceph Extras Sources baseurl=https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/packages/ceph-extras/rpm/centos6/SRPMS enabled=1 priority=2 gpgcheck=1 type=rpm-md gpgkey=https://https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/git/?p=ceph.git;a=blob_plain;f=keys/release.asc ●添加ceph库 #rpm -Uvh https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/rpms/el6/noarch/ceph-release-1-0.el6.noarch.rpm ●添加epel库 #rpm -Uvh https://www.360docs.net/doc/f910775526.html,/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm ●安装ceph #yum update -y && yum install ceph -y
(完整版)Ceph分布式存储
Ceph分布式存储系统 Ceph是根据加州大学Santa Cruz分校的Sage Weil的博士论文所设计开发的新一代自由软件分布式文件系统，其设计目标是良好的可扩展性(PB级别以上)、高性能及高可靠性。Ceph其命名和UCSC（Ceph 的诞生地）的吉祥物有关，这个吉祥物是“Sammy”，一个香蕉色的蛞蝓，就是头足类中无壳的软体动物。这些有多触角的头足类动物，是对一个分布式文件系统高度并行的形象比喻。 其设计遵循了三个原则：数据与元数据的分离，动态的分布式的元数据管理，可靠统一的分布式对象存储机制。本文将从Ceph的架构出发，综合性的介绍Ceph分布式文件系统特点及其实现方式。 一、Ceph基本架构 Ceph是一个高可用、易于管理、开源的分布式存储系统，可以在一套系统中同时提供对象存储、块存储以及文件存储服务。其主要由Ceph存储系统的核心RADOS以及块存取接口、对象存取接口和文件系统接口组成，如图所示 Ceph的底层是RADOS，它的意思是“A reliable,autonomous, distributed object storage”。 RADOS作为Ceph分布式文件系统的一个子项目，是为了满足Ceph的需求
而设计的，但是，其也可以单独作为一种分布式数据存储系统，给其他的有类似需求的分布式文件系统提供数据存储服务。Ceph文件系统, Ceph对象存储和Ceph块设备从RADOS的存储集群中读去和写入数据。 Ceph作为一个分布式存储系统，其对外提供的接口，决定了其通用性以及扩展性。如上图架构图中所示的那样，Ceph对外提供了丰富多样的服务接口，包括多种编程语言接口LIBRADOS（备注，上图来自Ceph中文社区，社区人员在翻译的过程中将字母L遗失掉了）、对象存储接口(RADOSGW)、块存储接口（RBD)以及文件系统接口(Ceph FS)。其中LIBRADOS编程接口是其他各种客户端接口的基础，其他接口都是基于LIBRADOS 来进行扩展实现的。 1.1. RADOS Ceph中RADOS(Reliable Autonomic Distributed Object Store)存储集群是所有其他客户端接口使用和部署的基础。RADOS由两个组件组成： ?OSD： Object StorageDevice，提供存储资源。 ?Monitor：维护整个Ceph集群的全局状态。 典型的RADOS部署架构由少量的Monitor监控器以及大量的OSD存储设备组成，它能够在动态变化的基于异质结构的存储设备集群之上提供一种稳定的、可扩展的、高性能的单一逻辑对象存储接口。 RADOS系统的架构如图所示： 我们看到，RADOS不是某种组件，而是由OSD(Object Storage Device)集群和Monitor集群组成。通常，一个RADOS系统中，OSD集群是由大量的智能化的OSD节点组成；Monitor集群是由少量的Monitor节点组成。OSD集群负责存储所有对象的数据。Monitors集群负责管理Ceph集群中所有成员、关系、属性以及数据分发等信息。
主流超融合厂商技术优劣对比
主流超融合厂商技术对比 超融合基础架构（HCI）是继服务器虚拟化技术之后的一次重大IT技术革新，其特点是通过分布式存储技术将各个计算节点（Hypervisor）的存储资源整合为一个统一的存储资源池，给虚拟化平台提供存储服务，实现计算、存储、网络、虚拟化的统一管理和资源的横向扩展，保障用户业务的高可用。 在超融合基础架构中，虚拟化是基础，而分布式存储则是超融合的技术核心。从架构而言，HCI的分布式存储通常有两种方式来支持虚拟化，一种是以Nutanix NGFS为代表的采用控制虚拟机方式支持Hypervisor，如图一；另一种是直接在Hypervisor中集成分布式存储功能，如VSAN。业界除了VSAN外，其它HCI全部采用控制虚拟机方案支持VMware虚拟化，而对于KVM虚拟化，各厂家采用在物理主机中实现分布式存储功能。 图一 主流的超融合厂商有Nutanix（NGFS），VMware（VSAN），以及国内新兴代表力量如华为（FusionCube），H3C（OneStor），SMARTX（ZBS），深信服（aSAN）,和道熵（Titlis）。 其中Nutanix的NGFS和SMARTX 的ZBS 脱胎于Google的GFS分布式文件系统；华为的FusionCube和H3C的OneStor是基于Ceph的定制化开发；而深信服的aSAN则是基于GlusterFS；VSAN在很大程度上和Ceph架构类似；而道熵的Titlis分布式存储在接口层兼容了标准Ceph接口，底层采用了磁盘阵列中常见的存储虚拟化技术。 根据对超融合产品的重要程度，我们选择了几方面的技术功能进行了相关考察： 1、抗xx错误 2副本或3副本机制可以保证在硬盘损坏甚至节点宕机的恶劣环境下，仍然保持高可用。但是面对“静默错误”的情况，分布式块存储的副本机制则无能为力，腾讯云在不久前的“静默错误”风波证明了这一点，后果也是相当严重，用户的所有数据全部丢失，无法修复。静默错误译自英文：
分布式存储系统技术说明
技术层次图 各技术简介 1.1mybatis简介 MyBatis 是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除
了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。 每个MyBatis应用程序主要都是使用SqlSessionFactory实例的，一个SqlSessionFactory实例可以通过SqlSessionFactoryBuilder获得。SqlSessionFactoryBuilder可以从一个xml配置文件或者一个预定义的配置类的实例获得。 用xml文件构建SqlSessionFactory实例是非常简单的事情。推荐在这个配置中使用类路径资源（classpath resource)，但你可以使用任何Reader实例，包括用文件路径或file://开头的url创建的实例。MyBatis有一个实用类----Resources，它有很多方法，可以方便地从类路径及其它位置加载资源。 1.2webservice简介 Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。 1.3jquery简介
jQuery UI 是以jQuery 为基础的开源JavaScript 网页用户界面代码库。包含底层用户交互、动画、特效和可更换主题的可视控件。我们可以直接用它来构建具有很好交互性的web应用程序。所有插件测试能兼容 jQuery UI包含了许多维持状态的小部件（Widget），因此，它与典型的jQuery 插件使用模式略有不同。所有的jQuery UI 小部件（Widget）使用相同的模式，所以，只要您学会使用其中一个，您就知道如何使用其他的小部件（Widget）。 1.4springmvc简介 Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面。Spring 框架提供了构建Web 应用程序的全功能MVC 模块。使用Spring 可插入的MVC 架构，可以选择是使用内置的Spring Web 框架还可以是Struts 这样的Web 框架。通过策略接口，Spring 框架是高度可配置的，而且包含多种视图技术，例如JavaServer Pages（JSP）技术、Velocity、Tiles、iText 和POI。Spring MVC 框架并不知道使用的视图，所以不会强迫您只使用JSP 技术。Spring MVC 分离了控制器、模型对象、分派器以及处理程序对象的角色，这种分离让它们更容易进行定制。 1.5spring简介 Spring是一个开源框架，Spring是于2003 年兴起的一个轻量