分布式文件系統(tǒng)

Google公司的三駕馬車GFS、Bigtable和MapReduce經(jīng)常被大家看作是云計(jì)算的經(jīng)典之作，Amazon公司的Dynamo和開源項(xiàng)目Hadoop也是云計(jì)算世界里的明星產(chǎn)品，實(shí)際上從技術(shù)角度來看它們都屬于分布式系統(tǒng)的范疇。

分布式文件系統(tǒng)是如何發(fā)展起來的呢?

從20世紀(jì)70年代誕生至今，大致上可以將分布式文件系統(tǒng)的發(fā)展歷程劃分為四個階段。1990年之前的分布式文件系統(tǒng)主要以提供標(biāo)準(zhǔn)接口的遠(yuǎn)程文件訪問為目的，比較關(guān)注系統(tǒng)性能和可靠性。這一階段的典型代表包括Sun公司研制的NFS(NetworkFile System)和美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)的AFS(Andrew File System)。

1990年到1995年期間，互聯(lián)網(wǎng)逐步得到推廣應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)中傳輸實(shí)時多媒體數(shù)據(jù)的需求和應(yīng)用也逐漸流行，這一階段出現(xiàn)了不少為了實(shí)現(xiàn)上述需求而開發(fā)設(shè)計(jì)的分布式文件系統(tǒng)，例如加利福尼亞大學(xué)研制的xFS(x File System)和IBM公司針對AIX操作系統(tǒng)開發(fā)的TigerShark。

1995年到2000年期間，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和存儲技術(shù)持續(xù)發(fā)展，NAS和SAN等新的存儲技術(shù)開始得到大量應(yīng)用，與之相應(yīng)的分布式文件系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生，例如美國明尼蘇達(dá)大學(xué)研制的GFS(Global File System)和IBM公司在TigerSpark基礎(chǔ)上開發(fā)的GPFS(General Parallel File System)。

進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著網(wǎng)格計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，以Google公司為代表的軟件公司和研究機(jī)構(gòu)針對Web應(yīng)用的特色，陸續(xù)推出了新型的分布式文件系統(tǒng)。這其中最為著名的當(dāng)屬Google公司的GFS(Google File System)和Hadoop開源項(xiàng)目的HDFS(Hadoop Distributed File System)。

注意上面提到了兩個GFS，一個是明尼蘇達(dá)大學(xué)研制的Global File System，另一個是Google公司開發(fā)的Google File System，后續(xù)我們提到的GFS都是特指后者，不再專門說明。

看起來，好像進(jìn)入21世紀(jì)之后的分布式文件系統(tǒng)才與云計(jì)算產(chǎn)生了交集，是這樣嗎?

應(yīng)該說，GFS和HDFS都是在云計(jì)算時代應(yīng)運(yùn)而生的產(chǎn)物，它們與傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)有很大的不同，更能夠滿足云計(jì)算的需求。

但是，GFS的新穎之處并不在于它采用了多么令人驚訝的新技術(shù)，而在于它采用廉價的商用計(jì)算機(jī)集群構(gòu)建分布式文件系統(tǒng)，在降低成本的同時經(jīng)受了實(shí)際應(yīng)用的考驗(yàn)。

與傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)相比，GFS有哪些新的設(shè)計(jì)需求呢?

在性能、伸縮性、可靠性等方面，GFS的設(shè)計(jì)目標(biāo)與傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)沒有什么區(qū)別;但是考慮Google各種應(yīng)用的實(shí)際情況后，GFS在許多方面的設(shè)計(jì)目標(biāo)又具有鮮明的特色。這主要體現(xiàn)在下述方面。

(1)Google的數(shù)據(jù)中心均采用廉價的計(jì)算機(jī)和IDE硬盤構(gòu)建，因此硬件故障是一種常見的狀況，在軟件設(shè)計(jì)上必須提高容錯能力。

(2)系統(tǒng)需要處理數(shù)以百萬計(jì)的文件，大多數(shù)是100MB或更大，其中出現(xiàn)GB級別的文件也不奇怪，必須在設(shè)計(jì)時充分考慮這些因素。

(3)系統(tǒng)主要考慮支持兩種讀操作：大規(guī)模數(shù)據(jù)流讀和小規(guī)模隨機(jī)讀。前者通常連續(xù)讀取1MB或更多數(shù)據(jù)，后者通常讀取幾kB數(shù)據(jù)。

(4)系統(tǒng)中存在兩種寫操作：大規(guī)模順序?qū)懞托∫?guī)模隨機(jī)寫。前者通常連續(xù)寫入1MB或更多數(shù)據(jù)，需要在設(shè)計(jì)時考慮性能優(yōu)化。

(5)經(jīng)常會出現(xiàn)多個應(yīng)用程序同時向同一個文件進(jìn)行追加寫操作，必須保證這些并發(fā)操作的正確性。

(6)希望系統(tǒng)在針對大數(shù)據(jù)量操作時獲得高性能，不關(guān)注單個讀寫操作所花費(fèi)的時間。

GFS為應(yīng)用程序提供了哪些訪問接口?

GFS提供了一個類似傳統(tǒng)文件系統(tǒng)的接口，按照層次型的目錄樹來管理文件，并提供傳統(tǒng)的Create、Delete、Open、Close、Read和Write操作。除此之外，GFS還專門提供了Snapshot和Record Append兩種操作。其中Snapshot以最小的開銷創(chuàng)建一個目錄或文件的副本，Record Append則用來保證多個應(yīng)用程序同時對文件進(jìn)行追加寫操作時的正確性。

GFS采用了怎樣的系統(tǒng)架構(gòu)?

如圖1所示，一個GFS的集群包括一個主服務(wù)器(master)和多個塊服務(wù)器(chunk server)，能夠同時為多個客戶端應(yīng)用程序(Application)提供文件服務(wù)。每個服務(wù)器或應(yīng)用程序都是運(yùn)行在Linux服務(wù)器中的一個進(jìn)程，只要性能允許，可以將服務(wù)器進(jìn)程和應(yīng)用進(jìn)程運(yùn)行在同一個物理服務(wù)器上。

圖1 GFS的系統(tǒng)架構(gòu)

GFS中文件劃分為固定大小的塊，每個塊在創(chuàng)建時由主服務(wù)器分配一個64位的句柄。塊服務(wù)器將塊以Linux文件的形式保存在本地硬盤上，并通過句柄實(shí)現(xiàn)對其指定的字節(jié)范圍進(jìn)行讀寫的操作。缺省情況下，GFS對每個塊在三個不同的塊服務(wù)器上保持三個備份，用戶也可定制備份策略。

主服務(wù)器負(fù)責(zé)維護(hù)所有文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，包括命名空間、存取控制信息、文件和塊的映射關(guān)系以及塊的物理位置等。主服務(wù)器還負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)，包括塊的租用、垃圾塊的回收以及塊在不同塊服務(wù)器之間的遷移。此外，主服務(wù)器還周期性地與每個塊服務(wù)器通過心跳消息交互，以監(jiān)視運(yùn)行狀態(tài)或下達(dá)命令。應(yīng)用程序采用GFS提供的API函數(shù)接口通過與主服務(wù)器和塊服務(wù)器的交互來實(shí)現(xiàn)對應(yīng)用數(shù)據(jù)的讀寫，應(yīng)用與主服務(wù)器之間的交互僅限于元數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)操作都是直接與塊服務(wù)器交互的。

GFS中應(yīng)用和塊服務(wù)器都沒有針對數(shù)據(jù)采用緩存機(jī)制。絕大多數(shù)應(yīng)用的流數(shù)據(jù)都是大型文件，因此在客戶端無法采用數(shù)據(jù)緩存機(jī)制;而塊服務(wù)器在Linux文件中已經(jīng)采用了緩存機(jī)制，因此也不需要重復(fù)實(shí)現(xiàn)塊的緩存了。當(dāng)然，客戶端針對元數(shù)據(jù)還是采取了緩存機(jī)制。

塊的大小是如何設(shè)計(jì)的?

這是一個關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)，GFS選擇了64MB，該方案優(yōu)點(diǎn)如下。

(1)降低了客戶與主服務(wù)器之間的交互。對于在同一塊之內(nèi)讀寫操作需要的塊服務(wù)器信息，客戶只需要向主服務(wù)器請求一次就可以了，因此降低了客戶與主服務(wù)器之間的交互。由于GFS的應(yīng)用大多是面向大文件的，因此這個優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)得很明顯。

(2)降低了集群中的網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷。由于客戶的讀寫操作大多被限制在同一塊服務(wù)器之內(nèi)，客戶就不需要建立與多個塊服務(wù)器的TCP連接，因此降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷。

(3)減少了主服務(wù)器中元數(shù)據(jù)的存儲容量。該方案的缺點(diǎn)如下：如果多個客戶同時訪問一個僅有幾個塊組成的小文件的話，存儲該小文件的塊服務(wù)器就會成為性能瓶頸。由于Google公司實(shí)際應(yīng)用中絕大多數(shù)操作都是對大數(shù)據(jù)文件的讀取，因此并沒有出現(xiàn)這樣的情況。

GFS的讀操作是如何實(shí)現(xiàn)的?

讀操作的步驟如下。

(1)客戶根據(jù)指定位置和塊大小計(jì)算得到文件中的塊索引;

(2)客戶將文件名和塊索引發(fā)給主服務(wù)器查詢對應(yīng)的塊服務(wù)器及句柄;

(3)客戶將這些信息緩存在本地;

(4)客戶向最近的塊服務(wù)器發(fā)送讀請求，包括塊句柄及讀取范圍;

(5)塊服務(wù)器返回客戶要求讀取的塊內(nèi)容。GFS的寫操作又是如何實(shí)現(xiàn)的?

如圖2所示，寫操作包括7個步驟：

圖2 GFS的寫操作

(1)客戶向主服務(wù)器查詢寫入塊對應(yīng)的主副本及次副本所在的塊服務(wù)器，主服務(wù)器通過租約從多個塊服務(wù)器中選擇主副本。

(2)主服務(wù)器向客戶返回寫入塊的位置信息。

(3)客戶將寫入數(shù)據(jù)推送到所有副本上，每個塊服務(wù)器將這些數(shù)據(jù)保存在內(nèi)部緩存中，直到數(shù)據(jù)被使用或過期。

(4)客戶向主副本所在的塊服務(wù)器發(fā)送寫請求。

(5)主副本將客戶的寫請求傳遞到所有的次副本。

(6)寫入完成后，各次副本將完成情況反饋給主副本。

(7)主副本將完成情況反饋給客戶，如果出錯則重復(fù)(3)～(7)步驟。

HDFS的架構(gòu)是怎樣的?

如圖3所示，一個HDFS的集群包括一個名稱節(jié)點(diǎn)(NameNode)和多個數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(DataNode)，能夠?yàn)槎鄠€客戶程序(Client)提供服務(wù)。HDFS采用Java語言開發(fā)，因此任何支持Java的計(jì)算機(jī)都可以用來部署NameNode和DataNode。

圖3 HDFS的架構(gòu)

HDFS內(nèi)部將文件劃分為若干個數(shù)據(jù)塊，每個文件都存儲為一系列的數(shù)據(jù)塊，除最后一個外所有數(shù)據(jù)塊的大小是相同的。缺省情況下，HDFS同時保存每個數(shù)據(jù)塊的三個副本。

NameNode管理文件系統(tǒng)的命令空間，并維護(hù)文件到數(shù)據(jù)塊的映射關(guān)系。DataNode負(fù)責(zé)處理客戶程序的文件讀寫請求，并在NameNode統(tǒng)一調(diào)度下進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的創(chuàng)建、復(fù)制和刪除工作。

大型的HDFS集群一般跨越多個機(jī)架，不同機(jī)架之間通過交換機(jī)通信。一般將數(shù)據(jù)塊的不同副本存放在不同的機(jī)架上，這樣可以有效防止整個機(jī)架失效時數(shù)據(jù)的丟失，還可以在執(zhí)行讀操作時充分利用多機(jī)架的帶寬實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

HDFS的讀操作是如何實(shí)現(xiàn)的?

如圖4所示，客戶程序通過調(diào)用FileSystem對象的open()方法打開希望讀取的文件DistributedFileSystem實(shí)例，后者通過遠(yuǎn)程進(jìn)程調(diào)用訪問NameNode得到文件起始塊的位置。DistributedFileSystem實(shí)例返回一個輸入流FSDataInputStream對象給客戶程序以讀取數(shù)據(jù)，該輸入流對象專門封裝一個DFSInputStream對象管理NameNode和DataNode。

圖4 HDFS的讀操作

客戶程序?qū)υ撦斎肓鲗ο笳{(diào)用read()方法，DFSInputStream對象即連接到距離最近的DataNode，通過反復(fù)調(diào)用read()就可以將數(shù)據(jù)塊從DataNode傳輸?shù)娇蛻舫绦?。到達(dá)塊的末端后，DFSInputStream會關(guān)閉與該DataNode的連接，轉(zhuǎn)而尋找下一個塊的最佳DataNode。所有的數(shù)據(jù)塊都讀取完成后會調(diào)用FSDataInputStream對象的close()方法結(jié)束本次讀操作。

HDFS的寫操作又是如何實(shí)現(xiàn)的?

如圖5所示，客戶程序通過對DistributedFileSystem對象調(diào)用create()方法來創(chuàng)建文件，該對象同時對NameNode創(chuàng)建一個遠(yuǎn)程進(jìn)程進(jìn)程調(diào)用，在文件系統(tǒng)的命名空間中創(chuàng)建新文件。之后DistributedFileSystem向客戶程序返回一個FSDataOutputStream對象，由此客戶端開始寫入數(shù)據(jù)。同時還會封裝一個DFSOutputStream對象負(fù)責(zé)管理NameNode和DataNode。

圖5 HDFS的寫操作

在數(shù)據(jù)寫入過程中，DFSOutputStream將寫入數(shù)據(jù)劃分為多個數(shù)據(jù)包，并采用數(shù)據(jù)隊(duì)列方式向多個DataNode寫入副本，收到確認(rèn)消息后繼續(xù)上述過程寫入其他數(shù)據(jù)塊。所有數(shù)據(jù)塊寫入完成后會調(diào)用close()方法結(jié)束本次寫入操作，并通知NameNode。

看起來HDFS與GFS非常相似啊，它們是什么關(guān)系呢?

Google在一份公開發(fā)布的論文中介紹了GFS的基本原理，但是并沒有公開其源代碼，Hadoop開源項(xiàng)目參考GFS公開的設(shè)計(jì)文檔設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了HDFS，所以兩者看起來是非常相似的。

一般認(rèn)為HDFS是GFS的一個簡化版的實(shí)現(xiàn)，兩者有很多相似之處，例如都采用單主服務(wù)器和多數(shù)據(jù)服務(wù)器的架構(gòu)、都采用數(shù)據(jù)塊的方式來組織和管理文件。但是兩者還是有不少差異的，例如HDFS不支持Record Append和Snapshot操作。

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