分布式文件系统:

分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如，用户可以"发表"一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。（服务器间的数据访问从一对多变为多对多）

（1）原始的文件管理系统图：

一、MooseFS(MFS)文件系统

MFS文件系统结构:

（1）包含4种角色:

管理服务器managing server (master)

元数据日志服务器Metalogger server（Metalogger）

数据存储服务器data servers (chunkservers)

客户机挂载使用client computers

（2）4种角色作用:

管理服务器:负责各个数据存储服务器的管理,文件读写调度,文件空间回收以及恢复.多节点拷贝

元数据日志服务器: 负责备份master服务器的变化日志文件，文件类型为changelog_ml.*.mfs，以便于在master server出问题的时候接替其进行工作

数据存储服务器:负责连接管理服务器,听从管理服务器调度,提供存储空间，并为客户提供数据传输.

客户端: 通过fuse内核接口挂接远程管理服务器上所管理的数据存储服务器,.看起来共享的文件系统和本地unix文件系统使用一样的效果.

1.3、环境搭建和测试用例：

http://bbs.chinaunix.net/thread-1643863-1-1.html

1.4、执行图解：

二、Ceph文件系统：

是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。性能高、C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖，

Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。

Ceph是统一存储系统，支持三种接口。

Object：有原生的API，而且也兼容Swift和S3的API

Block：支持精简配置、快照、克隆

File：Posix接口，支持快照

Ceph也是分布式存储系统，它的特点是：

高扩展性：使用普通x86服务器，支持10~1000台服务器，支持TB到PB级的扩展。

高可靠性：没有单点故障，多数据副本，自动管理，自动修复。

高性能：数据分布均衡，并行化度高。对于objects storage和block storage,不需要元数据服务器。

1、映射：

Ceph的命名空间是 (Pool, Object)，每个Object都会映射到一组OSD中(由这组OSD保存这个Object)：

(Pool, Object) → (Pool, PG) → OSD set → Disk

Ceph中Pools的属性有：

Object的副本数

Placement Groups的数量

所使用的CRUSH Ruleset

Client从Monitors中得到CRUSH MAP、OSD MAP、CRUSH Ruleset，然后使用CRUSH算法计算出Object所在的OSD set。所以Ceph不需要Name服务器，Client直接和OSD进行通信。

2、一致性：

（1）Ceph的读写操作采用Primary-Replica模型，Client只向Object所对应OSD set的Primary发起读写请求，这保证了数据的强一致性。

（2）由于每个Object都只有一个Primary OSD，因此对Object的更新都是顺序的，不存在同步问题。

（3）当Primary收到Object的写请求时，它负责把数据发送给其他Replicas，只要这个数据被保存在所有的OSD上时，Primary才应答Object的写请求，这保证了副本的一致性。

3、容错性：

（1）在分布式系统中，Ceph能够容忍网络中断、掉电、服务器宕机、硬盘故障等故障，并进行自动修复，保证数据的可靠性和系统可用性。

（2）Monitors是Ceph管家，维护着Ceph的全局状态。Monitors的功能和zookeeper类似，它们使用Quorum和Paxos算法去建立全局状态的共识。

OSDs可以进行自动修复，而且是并行修复。

4、高性能：

（1）Client和Server直接通信，不需要代理和转发

（2）多个OSD带来的高并发度。objects是分布在所有OSD上。

（3）负载均衡。每个OSD都有权重值(现在以容量为权重)。

（4）client不需要负责副本的复制(由primary负责),这降低了client的网络消耗。

5、高可靠性

（1）数据多副本。可配置的per-pool副本策略和故障域布局，支持强一致性。5

（2）没有单点故障。可以忍受许多种故障场景；防止脑裂；单个组件可以滚动升级并在线替换。

（3）所有故障的检测和自动恢复。恢复不需要人工介入，在恢复期间，可以保持正常的数据访问。

（4）并行恢复。并行的恢复机制极大的降低了数据恢复时间，提高数据的可靠性。

5、高扩展性

（1）高度并行。没有单个中心控制组件。所有负载都能动态的划分到各个服务器上。把更多的功能放到OSD上，让OSD更智能。

（2）自管理。容易扩展、升级、替换。当组件发生故障时，自动进行数据的重新复制。当组件发生变化时(添加/删除)，自动进行数据的重分布。

6、缺点：

不稳定，目前还在试验阶段，不适合生产环境的使用。

三、GlusterFS文件系统：

GlusterFS是Scale-Out存储解决方案Gluster的核心，具有强大的横向扩展能力，支持数PB存储容量和处理数千客户端，GlusterFS借助TCP/IP或InfiniBand RDMA网络将物理分布的存储资源聚集在一起，是用单一全局命名空间来管理。GlusterFS基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。

1、GlusterFS主要特征：

（1）扩展性和高性能

GlusterFS允许通过增加资源来提高存储容量和性能。支持高速网络互联；Gluster弹性哈希（Elastic Hash）解除了GlusterFS对元数据服务器的需求，消除了单点故障和性能瓶颈，真正实现了并行化数据访问。

（2）高可用性：

GlusterFS可以对文件进行自动复制，如镜像或多次复制，从而确保数据总是可以访问，同时具有自我修复功能，即使在硬件故障的情况下。GlusterFS采用操作系统中主流标准的磁盘文件系统（如EXT3、ZFS）来存储文件。

（3）全局统一命名空间：

全局统一命名空间将磁盘和内存资源聚集成一个单一的虚拟存储池，对上层用户和应用屏蔽了底层的物理硬件。存储资源可以根据需要在虚拟存储池中进行弹性扩展。

（4）弹性哈希算法

GlusterFS采用弹性哈希算法在存储池中定位数据，而不是采用集中式或分布式元数据服务器索引，消除了IO瓶颈和单点故障，存储系统可以智能地定位任意数据片，不需要查看索引或其他服务器。

（5）弹性卷管理：

数据储存在逻辑卷中，逻辑卷可以从虚拟化的物理存储池进行独立逻辑划分而得到。存储服务器可以在线进行增加和移除，不会导致应用中断。逻辑卷可以在所有配置服务器中增长和缩减，可以在不同服务器迁移进行容量均衡，或者增加和移除系统，这些操作都可在线进行。文件系统配置更改也可以实时在线进行并应用，从而可以适应工作负载条件变化或在线性能调优。

2、GlusterFS总体设计：

GlusterFS的组成:

（1）存储服务器（Brick Server）

（2）客户端

（3）NFS/Samba存储网关组成。

作用：

（1）存储服务器：

主要提供基本的数据存储功能，最终的文件数据通过统一的调度策略分布在不同的存储服务器上。它们上面运行着Glusterfsd进行，负责处理来自其他组件的数据服务请求

四、淘宝分布式文件系统TFS

TFS（Taobao File System）是一个高可用、高性能、高可扩展的分布式文件系统，基于普通的Linux服务器构建，主要提供海量非结构化数据存储服务。TFS被广泛地的应用在淘宝的各项业务中，目前已部署的最大集群存储文件数已近千亿。 TFS已在TaoCode上开源 (项目主页：http://code.taobao.org/p/tfs/src/)，提供给外部用户使用。

TFS集群的组成：

（1）名字服务器（nameserver）

（2）数据服务器（dateserver）

TFS的性质：

（1）TFS以数据块（block）为单位存储和组织数据。

（2）TFS将多个小文件存储在同一个block中，并为block建立索引，便以便快速在block中定位文件。

（3）每个block会存储多个副本到不同的机架上，以保证数据的高可靠性。

（4）每个block在集群中拥有全局唯一的数据块编号（block id），block id由nameserver创建时分配。Block中的文件拥有唯一的文件编号（file id）,file id由dateserver在存储文件时分配。

（5）block id和file id组成的二元组唯一标识一个集群里的文件

2、存储机制：

Namserver上的所有元信息都保存在内存，并不进行持久化存储，dataserver启动后，会汇报其拥有的block信息给nameserver，nameserver根据这些信息来构建block到server的映射关系表，根据该映射关系表，为写请求分配可写的block，为读请求查询block的位置信息。Nameserver有专门的后台线程轮询各个block和server的状态，在发现block缺少副本时复制block（通常是由dataserver宕机导致的）；在发现dataserver负载不均衡时，迁移数据来保证服务器间的负载均衡。

3、TFS集群：

TFS集群通过多副本机制来保证数据的可靠性，同时支持多机房容灾，具体做法是在多个机房各部署一个TFS物理集群，多个物理集群的数据通过集群间的同步机制来保证数据互为镜像，构成一个大的逻辑集群。

主集群同时提供读写服务，备集群只提供读服务，主集群上存储的所有文件都会由对应的dataserver记录同步日志，日志包含文件的block id和fileid以及文件操作类型（写、删除等），并由dataserver的后台线程重放日志，将日志里的文件操作应用到备集群上，保证主备集群上存储的文件数据保持一致的状态。

5、TFS的缺点：

（1）通用性方面。TFS目前只支持小文件的应用，大文件应用是不支持的。对小图片、网页等几十KB内的数据存储非常适用，但对视频点播VOD、文件下载等应用暂时无法适用。

（2）性能方面。Client写文件是同步处理的，需要等所有dataserver写成功后才能返回，这很是影响性能。

（3）用户接口。TFS没有提供POSIX接口，提供的API也与标准接口不一致。另外，TFS有自己的文件命名规则，如果用户使用自定义的文件名，则需要自已维护文件名与TFS文件名之间的映射关系。

（4）代码方面。使用了C++实现，感觉相对臃肿一点，如果用纯C实现应该会简洁不少(可能我C中毒太深了)。代码注释基本没有，代码质量也不是很好。

MFS、Ceph、GlusterFS、 Lustre、hadoopFS的比较 MSD:虚拟光驱的镜像文件
	MooseFS(MFS)	Ceph	GlusterFS	LustreFs	hadoopFS
Metadata server (元数据服务器)	单个MDS，存在单点故障和拼劲	多个MDS，不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展，不存在瓶颈。	无，不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。	双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展，存在瓶颈。	有。存在单点故障。 Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。
FUSE(用户空间文件系统、挂载某些网络空间)客户端必须装	支持	支持	支持	支持	支持
访问接口	POSIX	POSIX	POSIX	POSIX/MPI	POSIX
文件分布/数据分布	文件被分片，数据块保存在不同的存储服务器上。	文件被分片，每个数据块是一个对象。对象保存在不同的存储服务器上。	Gluster Translators（GlusterFS集群核心包），包括AFR、DHT、Stripe三种类型。（1）AFR相当于RAID1，每个文件都被复制到多个存储节点上。（2）Stripe相当于RAID0，文件被分片，数据被条带化到各个存储节点上。（3）Translators可以组合，即AFR和stripe可以组成RAID10，实现高性能和高可用。	可以把大文件分片并以类似RAID0的方式分散存储在多个存储节点上。	一个典型的数据块大小是64MB。因而，HDFS中的文件总是按照64M被切分成不同的块，每个块尽可能地存储于不同的Datanode中
亢余保护/副本	多副本	多副本	镜像	无
数据可靠性	由数据的多副本提供可靠性	由数据的多副本提供可靠性。	由镜像提供可靠性。	由存储节点上的RAID1或RAID5/6提供可靠性。假如存储节点失效，则数据不可用。
备份				提供备份工具。支持远程备份
故障恢复	手动恢复	当节点失效时，自动迁移数据、重新复制副本。	当节点、硬件、磁盘、网络发生故障时，系统会自动处理这些故障，管理员不需介入。	无
扩展性	增加存储服务器，可以提高容量和文件操作性能。但是由于不能增加MDS，因此元数据操作性能不能提高，是整个系统的瓶颈。	可以增加元数据服务器和存储节点。容量可扩展。文件操作性能可扩展。元数据操作性能可扩展。	容量可扩展。	可增加存储节点，提高容量可文件操作性能，但是由于不能增加MDS，因此元数据操作性能不能提高，是整个系统的瓶颈。
安装和部署	简单	简单	简单	复杂。而且Lustre严重依赖内核，需要重新编译内核。
开发语言	C	C++	C	C	JAVA
适合场景	大量小文件读写	小文件	适合大文件。对于小文件，无元数据服务设计解决了元数据的问题。但GlusterFS并没有在I/O方面作优化，在存储服务器底层文件系统上仍然是大量小文件，本地文件系统元数据访问是瓶颈，数据分布和并行性也无法充分发挥作用。因此，GlusterFS的小文件性能还存在很大优化空间	大文件读写
产品级别	小型	中型	中型	大型
应用	国内较多	无	较多用户使用	HPC领域
优缺点	（1）实施简单，但是存在单点故障。（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。注：hadoop也实现了这个功能。（3）高可靠性：数据能被分成几个副本存储在不同的服务器上。	不稳定，目前还在实验阶段，不适合于生产环境。	无元数据服务器，堆栈式架构(基本功能模块可以进行堆栈式组合，实现强大功能)。具有线性横向扩展能力。由于没有元数据服务器，因此增加了客户端的负载，占用相当的CPU和内存。但遍历文件目录时，则实现较为复杂和低效，需要搜索所有的存储节点。因此不建议使用较深的路径。	很成熟、很庞大。

2、LustreFS、HadoopFs、GlusterFS的比较：

	LustreFS	HadoopFS	GlusterFS
Metadata Server	有。存在单点故障。 MDS使得用户可以访问到存储在一个或多个MDT上的元数据。每个MDS管理着LustreFS中的文件名和目录，并且为一个或者多个MDT提供网络请求处理。	有。存在单点故障。 Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。	无。不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。
POSIX兼容	是	不完全。为了实现对文件的流式读取，放宽了对POSIX的要求	是
用户／组的配额	支持	支持	不详
权限控制	Access Control List (ACL)	独立实现的一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型	不详
快照	Lustre可以创建所有卷的快照，并且在快照系统中把他们集合在一起，以供Lustre挂载。	利用快照，可以让HDFS在数据损坏时恢复到过去一个已知正确的时间点。HDFS目前还不支持快照功能，但计划在将来的版本进行支持。	不支持
网络支持	可支持各种网络，如 Infiniband（光纤），TCP/IP, Quadrics Elan, Myrinet (MX and GM) 和 Cray。	只支持TCP/IP	支持很多种网络，如千兆以太网，百兆以太网，Infiniband（光纤）。
文件分割	采用RAID 0模式，将数据分割到一定数量的对象中去，每个对象包含很多数据块。当一个被写入的数据块超过了这个对象的容量时，下一次写入将被存储到下一个目标中。Lustre可以把文件最多分布到160个目标存储上。	一个典型的数据块大小是64MB。因而，HDFS中的文件总是按照64M被切分成不同的块，每个块尽可能地存储于不同的Datanode中。	不支持
备份及恢复	提供两个备份工具，一个用于扫描文件系统，一个用于打包备份和加压恢复。	支持数据复制。采取一定的策略，将文件的多个副本存放到不同的节点。在读取副本的时候，系统会自动选择最近的副本。	支持数据复制，提供全局的命名空间。多个文件的多个副本可以被放置到不同的host上去。这意味着，host以及所有与其相关的磁盘可以因为任何原因而下线，而由其它弄得host来担任文件的完整副本（例如网络分割，甚至只是系统维护）。读取副本时，系统会选择最近的副本。
故障自救	Lustre中的MDS可以被配置成一个主动/被动对，而OSS通常被配置成主动/主动对，这样可以提供没有任何开销的冗余。通常，热备的MDS是另一个LustreFS的活跃MDS，所以在集群之中不会出现空闲的设备。	心跳信号检测机制。每个Datanode节点周期性地向Namenode发送心跳信号。 Namenode是HDFS集群中的单点故障所在。如果Namenode机器故障，是需要手工干预的。目前，自动重启或在另一台机器上做Namenode故障转移的功能还没实现。	当系统中出现永久性损坏的时候（如一台服务器的磁盘发生故障，导致本地文件无法读取），系统会更换主机并将其加入集群，并自动开始恢复过程。Gluster对一些假定的故障（如硬件故障, 磁盘故障，网络被分割，以外断电）都有处理预案，系统会自动处理这些故障，而不需要管理员的参与。
技术支持	Sun Microsystems	Apache Hadoop项目组	Gluster
商业应用	为全球100大高性能存储计算（High-Performance Computing-HPC）集群中的40%多提供支持。目前已经拥有成千上万的客户端系统，PB级的存储，数百GB/s的I/O吞吐量。由于Lustre的可扩展性，它在石油，燃气，制造业，媒体，金融等行业得到广泛应用。近年来在ISP（Internet Service Provider）方面的应用呈现增长趋势。	Hadoop由Doug Cutting在2004年开始开发，2008年开始流行于中国，2009年在中国已经火红，包括中国移动、百度、网易、淘宝、腾讯、金山和华为等众多公司都在研究和使用它，另外还有中科院、暨南大学、浙江大学等众多高校在研究它。	世界各地有100多个地区在测试或者使用Guster。大多集中在欧洲和美国地区。亚洲及中国用户较少。
动态扩容	件数据存在OSS上的对象中。LustreFS的容量以及总的存储带宽可以在不打断任何操作的情况下，通过增加新的带有OST的OSS来实现动态扩展。	不详	支持动态扩容。可以通过简单的操作动态增加存储，服务器和客户端。
扩展能力	高扩展性。在产业化环境中，大多数集群的客户端节点在1万到2万左右，最多可以支持到2.6万个客户端节点。目前足以支持40PB的文件系统。	在一个集群里可扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。	支持线性扩展。可以轻松地扩展到数百PB的量级。
安装	略微复杂	简单	简单。在Ubuntu等发行版Linux中有内嵌的软件源的支持。
开发语言	C	Java	C
I/O特性	Lustre在产业化环境中的部署目前可以提供100 GB/s的性能。在试验环境中，可以达到130GB/s以及13000 creates/s的性能。 Lustre单独客户端的节点的吞吐量最大可以达到2 GB/s，而OSS最大可以达到2.5 GB/s。在Oak Ridge National Laboratories，Lustre运行在Spider File System上，达到了240 GB/s的性能。在千兆以太网中，写的速度保持在100 MB/s左右。		千兆以太网中，写的速度保持在65 MB/s左右。读的速度保持在117 MB/s左右。但对小文件的写入则只有3 MB/s左右的速度。