五大主流分布式存储技术对比分析，你 pick 哪一种？

【摘要】本文拟通过对Ceph、HDFS、Swift、GFS、Luster等几种主流的分布式存储技术实现原理的阐述，并总结其各自的特点和合适的使用场景，以帮助架构师在进行存储架构规划时，选择合适的存储技术。

【作者】范永清，高级工程师，现就职于厦门银行信息技术部，目前主要负责厦门银行技术架构设计。

存储根据其类型，可分为块存储，对象存储和文件存储。在主流的分布式存储技术中，HDFS/GPFS/GFS属于文件存储，Swift属于对象存储，而Ceph可支持块存储、对象存储和文件存储，故称为统一存储。

Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。

Ceph根据场景可分为对象存储、块设备存储和文件存储。Ceph相比其它分布式存储技术，其优势点在于：它不单是存储，同时还充分利用了存储节点上的计算能力，在存储每一个数据时，都会通过计算得出该数据存储的位置，尽量将数据分布均衡。同时，由于采用了CRUSH、HASH等算法，使得它不存在传统的单点故障，且随着规模的扩大，性能并不会受到影响。

1.Ceph的主要架构

Ceph的最底层是RADOS（分布式对象存储系统），它具有可靠、智能、分布式等特性，实现高可靠、高可拓展、高性能、高自动化等功能，并最终存储用户数据。RADOS系统主要由两部分组成，分别是OSD和Monitor。

RADOS之上是LIBRADOS，LIBRADOS是一个库，它允许应用程序通过访问该库来与RADOS系统进行交互，支持多种编程语言，比如C、C++、Python等。

基于LIBRADOS层开发的有三种接口，分别是RADOSGW、librbd和MDS。

RADOSGW是一套基于当前流行的RESTFUL协议的网关，支持对象存储，兼容S3和Swift。

librbd提供分布式的块存储设备接口，支持块存储。

MDS提供兼容POSIX的文件系统，支持文件存储。

2.Ceph的功能模块

Ceph的核心组件包括Client客户端、MON监控服务、MDS元数据服务、OSD存储服务，各组件功能如下：

 Client客户端：负责存储协议的接入，节点负载均衡

 MON监控服务：负责监控整个集群，维护集群的健康状态，维护展示集群状态的各种图表，如OSD Map、Monitor Map、PG Map和CRUSH Map

 MDS元数据服务：负责保存文件系统的元数据，管理目录结构

 OSD存储服务：主要功能是存储数据、复制数据、平衡数据、恢复数据，以及与其它OSD间进行心跳检查等。一般情况下一块硬盘对应一个OSD。

3.Ceph的资源划分

Ceph采用crush算法，在大规模集群下，实现数据的快速、准确存放，同时能够在硬件故障或扩展硬件设备时，做到尽可能小的数据迁移，其原理如下：

当用户要将数据存储到Ceph集群时，数据先被分割成多个object，(每个object一个object id，大小可设置，默认是4MB），object是Ceph存储的最小存储单元。

由于object的数量很多，为了有效减少了Object到OSD的索引表、降低元数据的复杂度，使得写入和读取更加灵活，引入了pg(Placement Group )：PG用来管理object，每个object通过Hash，映射到某个pg中，一个pg可以包含多个object。

Pg再通过CRUSH计算，映射到osd中。如果是三副本的，则每个pg都会映射到三个osd，保证了数据的冗余。

4.Ceph的数据写入

Ceph数据的写入流程

1) 数据通过负载均衡获得节点动态IP地址；

2) 通过块、文件、对象协议将文件传输到节点上；

3) 数据被分割成4M对象并取得对象ID；

4) 对象ID通过HASH算法被分配到不同的PG；

5) 不同的PG通过CRUSH算法被分配到不同的OSD

5.Ceph的特点

 Ceph支持对象存储、块存储和文件存储服务，故 称为统一存储。

 采用CRUSH算法，数据分布均衡，并行度高，不需要维护固定的元数据结构；

 数据具有强一致，确保所有副本写入完成才返回确认，适合读多写少场景；

 去中心化，MDS之间地位相同，无固定的中心节点

Ceph存在一些缺点：

 去中心化的分布式解决方案，需要提前做好规划设计，对技术团队的要求能力比较高。

 Ceph扩容时，由于其数据分布均衡的特性，会导致整个存储系统性能的下降。

GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。

1.GFS的主要架构

GFS 架构比较简单，一个 GFS 集群一般由一个 master 、多个 chunkserver 和多个 clients 组成。

在 GFS 中，所有文件被切分成若干个 chunk，每个 chunk 拥有唯一不变的标识（在 chunk 创建时，由 master 负责分配），所有 chunk 都实际存储在 chunkserver 的磁盘上。

为了容灾，每个 chunk 都会被复制到多个 chunkserve

2.GFS的功能模块

 GFS client客户端：为应用提供API，与POSIX API类似。同时缓存从GFS master读取的元数据chunk信息；

 GFS master元数据服务器：管理所有文件系统的元数据，包括命令空间（目录层级）、访问控制信息、文件到chunk的映射关系，chunk的位置等。同时 master 还管理系统范围内的各种活动，包括chunk 创建、复制、数据迁移、垃圾回收等；

 GFS chunksever存储节点：用于所有 chunk的存储。一个文件被分割为多个大小固定的chunk（默认64M），每个chunk有全局唯一的chunk ID。

3.GFS的写入流程

1) Client 向 master 询问要修改的 chunk在哪个 chunkserver上，以及 该chunk 其他副本的位置信息；

2) Master 将Primary、secondary的相关信息返回给 client；

3) Client 将数据推送给 primary 和 secondary；

4) 当所有副本都确认收到数据后，client 发送写请求给 primary，primary 给不同 client 的操作分配序号，保证操作顺序执行；

5) Primary 把写请求发送到 secondary，secondary 按照 primary 分配的序号顺序执行所有操作；

6) 当 Secondary 执行完后回复 primary 执行结果；

7) Primary 回复 client 执行结果。

由上述可见，GFS在进行写数据时，有如下特点：

 GFS在数据读写时，数据流与控制流是分开的，并通过租约机制，在跨多个副本的数据写入中, 保障顺序一致性；

 Master将chunk租约发放给其中一个副本，这个副本称为主副本，由主副本确定chunk的写入顺序，次副本则遵守这个顺序，这样就保障了全局顺序一致性；

 Master返回客户端主副本和次副本的位置信息，客户端缓存这些信息以备将来使用，只有当主副本所在chunkserver不可用或返回租约过期了，客户端才需要再次联系Master；

 GFS采用链式推送，以最大化利用每个机器的网络带宽，避免网络瓶颈和高延迟连接，最小化推送延迟；

 GFS使用TCP流式传输数据，以最小化延迟。

4.GFS特点

 适合大文件场景的应用，特别是针对GB级别的大文件，适用于数据访问延时不敏感的搜索类业务

 中心化架构，只有1个master处于active状态

 缓存和预取，通过在client端缓存元数据，尽量减少与master的交互，通过文件的预读取来提升并发性能

 高可靠性，master需要持久化的数据会通过操作日志与checkpoint的方式存放多份，故障后master会自动切换重启。

HDFS（Hadoop Distributed File System），是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。

1.HDFS的主要架构

 HDFS Client（客户端）：从NameNode获取文件的位置信息，再从DataNode读取或者写入数据。此外，client在数据存储时，负责文件的分割；

 NameNode（元数据节点）：管理名称空间、数据块（Block）映射信息、配置副本策略、处理客户端读写请求；

 DataNode（存储节点）：负责执行实际的读写操作，存储实际的数据块,同一个数据块会被存储在多个DataNode上；

 Secondary NameNode：定期合并元数据，推送给NameNode，在紧急情况下，可辅助NameNode的HA恢复。

2.HDFS的特点（vs GFS）

 分块更大，每个数据块默认128MB；

 不支持并发，同一时刻只允许一个写入者或追加者；

 过程一致性,写入数据的传输顺序与最终写入顺序一致；

 Master HA，2.X版本支持两个NameNode，（分别处于Active和Standby状态），故障切换时间一般几十秒到数分钟

3.HDFS适合的应用场景

 适用于大文件、大数据处理，处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。

 适合流式文件访问，一次写入，多次读取。

 文件一旦写入不能修改，只能追加。

4.HDFS不适合的场景：

 低延时数据访问。

 小文件存储

 并发写入、文件随机修改

Swift 最初是由Rackspace公司开发的分布式对象存储服务， 2010 年贡献给 OpenStack 开源社区。作为其最初的核心子项目之一，为其 Nova 子项目提供虚机镜像存储服务。

1.Swift的主要架构

Swift 采用完全对称、面向资源的分布式系统架构设计，所有组件都可扩展，避免因单点失效而影响整个系统的可用性。

Swift 组件包括

 代理服务（Proxy Server）：对外提供对象服务 API，转发请求至相应的账户、容器或对象服务

 认证服务（Authentication Server）：验证用户的身份信息，并获得一个访问令牌（Token）

 缓存服务（Cache Server）：缓存令牌，账户和容器信息，但不会缓存对象本身的数据

 账户服务（Account Server）：提供账户元数据和统计信息，并维护所含容器列表的服务

 容器服务（Container Server）：提供容器元数据和统计信息，并维护所含对象列表的服务

 对象服务（Object Server）：提供对象元数据和内容服务，每个对象会以文件存储在文件系统中

 复制服务（Replicator）：检测本地副本和远程副本是否一致，采用推式（Push）更新远程副本

 更新服务（Updater）：对象内容的更新

 审计服务（Auditor）：检查对象、容器和账户的完整性，如果发现错误，文件将被隔离

 账户清理服务（Account Reaper）：移除被标记为删除的账户，删除其所包含的所有容器和对象

2.Swift的数据模型

Swift的数据模型采用层次结构，共设三层：Account/Container/Object（即账户/容器/对象)，每层节点数均没有限制，可以任意扩展。数据模型如下：

3.一致性散列函数

Swift是基于一致性散列技术，通过计算将对象均匀分布到虚拟空间的虚拟节点上，在增加或删除节点时可大大减少需移动的数据量；

为便于高效的移位操作，虚拟空间大小通常采用 2 n；通过独特的数据结构 Ring（环），再将虚拟节点映射到实际的物理存储设备上，完成寻址过程。如下图所示：

散列空间4 个字节（32为），虚拟节点数最大为232，如将散列结果右移 m 位，可产生 2(32-m)个虚拟节点，（如上图中所示，当m=29 时，可产生 8 个虚拟节点）。

4.环的数据结构

Swift为账户、容器和对象分别定义了的环。

环是为了将虚拟节点（分区）映射到一组物理存储设备上，并提供一定的冗余度而设计的，环的数据信息包括存储设备列表和设备信息、分区到设备的映射关系、计算分区号的位移（即上图中的m）。

账户、容器和对象的寻址过程。（以对象的寻址过程为例）：

1) 以对象的层次结构 account/container/object 作为键，采用 MD5 散列算法得到一个散列值；

2) 对该散列值的前 4 个字节进行右移操作（右移m位），得到分区索引号；

3) 在分区到设备映射表里，按照分区索引号，查找该对象所在分区对应的所有物理设备编号。如下图：

5.Swift的一致性设计

Swift 采用 Quorum 仲裁协议

 定义：N：数据的副本总数；W：写操作被确认接受的副本数量；R：读操作的副本数量

 强一致性：R+W>N， 就能保证对副本的读写操作会产生交集，从而保证可以读取到最新版本； 

 弱一致性：R+W