从单机文件系统到分布式文件系统

小灰灰 2023-07-22 09:14 9阅读 0赞

文件及硬盘管理是计算机操作系统的重要组成部分，文件是存储在硬盘上的，文件的读写访问速度必然受到硬盘的物理限制，那么如何才能1分钟完成一个100T大文件的遍历呢？

做软件开发时，必然要经常和文件系统打交道，而文件系统也是一个软件，了解文件系统的设计原理，可以帮助我们更好地使用文件系统，另外设计文件系统时的各种考量，也对我们自己做软件设计有诸多借鉴意义。

## 硬盘 ##

硬盘是一种可持久保存、多次读写数据的存储介质。硬盘的形式主要两种，一种是机械式硬盘，一种是固态硬盘。

机械式硬盘的结构，主要包含盘片、主轴、磁头臂，主轴带动盘片高速旋转，当需要读写盘上的数据的时候，磁头臂会移动磁头到盘片所在的磁道上，磁头读取磁道上的数据。读写数据需要移动磁头，这样一个机械的动作，至少需要花费数毫秒的时间，这是机械式硬盘访问延迟的主要原因。

如果一个文件的数据在硬盘上不是连续存储的，比如数据库的B+树文件，那么要读取这个文件，磁头臂就必须来回移动，花费的时间必然很长。如果文件数据是连续存储的，比如日志文件，那么磁头臂就可以较少移动，相比离散存储的同样大小的文件，连续存储的文件的读写速度要快得多。

机械式硬盘的数据就存储在具有磁性特质的盘片上，因此这种硬盘也被称为磁盘，而固态硬盘则没有这种磁性特质的存储介质，也没有电机驱动的机械式结构。其中主控芯片处理端口输入的指令和数据，然后控制闪存颗粒进行数据读写。由于固态硬盘没有了机械式硬盘的电机驱动磁头臂进行机械式物理移动的环节，而是完全的电子操作，因此固态硬盘的访问速度远快于机械式硬盘。

但是，到目前为止固态硬盘的成本还是明显高于机械式硬盘，因此在生产环境中，最主要的存储介质依然是机械式硬盘。如果一个场景对数据访问速度、存储容量、成本都有较高要求，那么可以采用固态硬盘和机械式硬盘混合部署的方式，即在一台服务器上既有固态硬盘，也有机械式硬盘，以满足不同文件类型的存储需求，比如日志文件存储在机械式硬盘上，而系统文件和随机读写的文件存储在固态硬盘上。

## 文件系统 ##

作为应用程序开发者，我们不需要直接操作硬盘，而是通过操作系统，以文件的方式对硬盘上的数据进行读写访问。文件系统将硬盘空间以块为单位进行划分，每个文件占据若干个块，然后再通过一个文件控制块FCB（File Controll Block）记录每个文件占据的硬盘数据块。

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这个文件控制块在Linux操作系统中就是inode，要想访问文件，就必须获得文件的inode 信息，在inode中查找文件数据块索引表，根据索引中记录的硬盘地址信息访问硬盘，读写数据。

inode中记录着文件权限、所有者、修改时间和文件大小等文件属性信息，以及文件数据块硬盘地址索引。inode是固定结构的，能够记录的硬盘地址索引数也是固定的，只有15个索引。其中前12个索引直接记录数据块地址，第13个索引记录索引地址，也就是说，索引块指向的硬盘数据块并不直接记录文件数据，而是记录文件数据块的索引表，每个索引表可以记录 256个索引；第14个索引记录二级索引地址，第15个索引记录三级索引地址，如下图：

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这样，每个 inode 最多可以存储12+256+256*256+256*256\*256个数据块，如果每个数据块的大小为4k，也就是单个文件最大不超过70G，而且即使可以扩大数据块大小，文件大小也要受单个硬盘容量的限制。

这样的话，对于我们存储并快速遍历一份100TB的大文件，Linux文件系统是无法完成的。那么有没有更给力的解决方案呢？

## 独立硬盘冗余阵列（RAID） ##

RAID（ Redundant Array of Independent Disks），即独立硬盘冗余阵列，将多块硬盘通过硬件RAID卡或者软件RAID的方案管理起来，使其共同对外提供服务，目标是提升性能或数据冗余，或者两者同时提升。RAID的核心思路其实是利用文件系统将数据写入硬盘中不同数据块的特性，将多块硬盘上的空闲空间看做一个整体，进行数据写入，也就是说，一个文件的多个数据块可能写入多个硬盘。

在运作中，取决于RAID层级不同，数据会以多种模式分散于各个硬盘，RAID层级的命名会以RAID开头并带数字。常用 RAID有五种，分别是 RAID 0、RAID 1、RAID 10、RAID 5和RAID 6。每种等级都有其理论上的优缺点，不同的等级在两个目标间获取平衡，分别是增加数据可靠性以及增加存储器（群）读写性能。

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RAID 0将一个文件的数据分成N片，同时向N个硬盘写入，这样单个文件可以存储在N个硬盘上，文件容量可以扩大N倍，（理论上）读写速度也可以扩大N倍。但是使用 RAID 0的最大问题是文件数据分散在N块硬盘上，任何一块硬盘损坏，就会导致数据不完整，整个文件系统全部损坏，文件的可用性极大地降低了，RAID 0既没有冗余功能，也不具备容错能力。

RAID 1则是利用两块硬盘进行数据备份，文件同时向两块硬盘写入，这样任何一块硬盘损坏都不会出现文件数据丢失的情况，文件的可用性得到提升。其原理为在主硬盘上存放数据的同时也在镜像硬盘上写一样的数据。当主硬盘（物理）损坏时，镜像硬盘则代替主硬盘的工作。因为有镜像硬盘做数据备份，所以RAID 1的数据安全性在所有的RAID级别上来说是最好的。但无论用多少磁盘做RAID 1，仅算一个磁盘的容量，是所有RAID中磁盘利用率最低的一个级别。

RAID 10结合RAID 0和RAID 1，将多块硬盘进行两两分组，文件数据分成 N片，每个分组写入一片，每个分组内的两块硬盘再进行数据备份。这样既扩大了文件的容量，又提高了文件的可用性。但是这种方式硬盘的利用率只有50%，有一半的硬盘被用来做数据备份。

RAID 5针对RAID 10硬盘浪费的情况，是一种储存性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案。将数据分成N-1片，再利用这N-1片数据进行位运算，计算出1片校验数据，然后将这N片数据写入N个硬盘。RAID 5至少需要三个硬盘，RAID 5不是对存储的数据进行备份，而是把数据和相对应的校验信息存储到组成RAID 5的各个磁盘上，并且校验信息和相对应的数据分别存储于不同的磁盘上。这样任何一块硬盘损坏，都可以利用剩下的数据和相应的奇偶校验信息去恢复被损坏的数据，而硬盘的利用率也提高到N-1/N。

RAID 5可以解决一块硬盘损坏后文件不可用的问题，那么如果两块文件损坏？RAID 6的解决方案是，用两种位运算校验算法计算2片校验数据，这样两块硬盘损坏还是可以计算得到丢失的数据片。

实践中，使用最多的是RAID 5，数据被分成N-1片并发写入N-1块硬盘，这样既可以得到较好的硬盘利用率，也能得到很好的读写速度，同时还能保证较好的数据可用性。使用RAID 5的文件系统比简单的文件系统文件容量和读写速度都提高了N-1倍，但是一台服务器上能插入的硬盘数量是有限的，通常是8块，也就是文件读写速度和存储容量提高了7倍，这远远达不到1分钟完成100T文件的遍历要求。

需要更给力的解决方案。

## 分布式文件系统 ##

再回过头看下Linux的文件系统：文件的基本信息，也就是文件元信息记录在文件控制块inode中，文件的数据记录在硬盘的数据块中，inode通过索引记录数据块的地址，读写文件的时候，查询inode中的索引记录得到数据块的硬盘地址，然后访问数据。如果将数据块的地址改成分布式服务器的地址呢？也就是查询得到的数据块地址不只是本机的硬盘地址，还可以是其他服务器的地址，那么文件的存储容量就将是整个分布式服务器集群的硬盘容量，这样还可以在不同的服务器上同时并行读取文件的数据块，文件访问速度也将极大的加快。

这样的文件系统就是分布式文件系统，分布式文件系统的思路其实和RAID 是一脉相承的，就是将数据分成很多片，同时向N台服务器上进行数据写入。针对一片数据丢失就导致整个文件损坏的情况，分布式文件系统也是采用数据备份的方式，将多个备份数据片写入多个服务器，以保证文件的可用性。当然，也可以采用RAID 5的方式通过计算校验数据片的方式提高文件可用性。

以Hadoop分布式文件系统HDFS为例，看下分布式文件系统的具体架构设计。

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HDFS的关键组件有两个，一个是DataNode，一个是NameNode。

DataNode负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干数据块（Block），每个DataNode存储一部分数据块，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。应用程序客户端（Client）可以并行对这些数据块进行访问，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大地提高了访问速度。在实践中，HDFS集群的DataNode服务器会有很多台，一般在几百台到几千台这样的规模，每台服务器配有数块硬盘，整个集群的存储容量大概在几PB到数百PB。

NameNode负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，也就是文件路径名、访问权限、数据块的ID以及存储位置等信息，相当于Linux系统中inode的角色，要以使用主从的容灾方式（一主一备，互为热备）。HDFS为了保证数据的高可用，会将一个数据块复制为多份（缺省情况为3份），并将多份相同的数据块存储在不同的服务器上，甚至不同的机架上。这样当有硬盘损坏，或者某个DataNode服务器宕机，甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问的时候，客户端会查找其备份的数据块进行访问。

有了HDFS，可以实现单一文件存储几百T的数据，再配合大数据计算框架MapReduce或者Spark，可以对这个文件的数据块进行并发计算。也可以使用Impala这样的SQL引擎对这个文件进行结构化查询，在数千台服务器上并发遍历100T的数据，1分钟都是绰绰有余的。

## 小结 ##

文件系统从简单操作系统文件，到RAID，再到分布式文件系统，其设计思路其实是具有统一性的。这种统一性一方面体现在文件数据如何管理，也就是如何通过文件控制块管理文件的数据，这个文件控制块在Linux系统中就是inode，在HDFS中就是NameNode。另一方面体现在如何利用更多的硬盘实现越来越大的文件存储需求和越来越快的读写速度需求，也就是将数据分片后同时写入多块硬盘。

单服务器我们可以通过RAID来实现，多服务器则可以将这些服务器组成一个文件系统集群，共同对外提供文件服务，这时候，数千台服务器的数万块硬盘以单一存储资源的方式对文件使用者提供服务，也就是一个文件可以存储数百T的数据，并在一分钟完成这样一个大文件的遍历。

## HDFS与HBase ##

HDFS是Hadoop分布式文件系统。而HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HDFS中的海量数据。

HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeepper提供一个分布式的无中心的元数据存储服务Zookeeper，为HBase提供了服务器状态探测和failover机制。Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统关系型数据库的数据向HBase中迁移变的非常方便。

HBase本身其实可以完全不要考虑HDFS的，你完全可以只把HBase当作是一个分布式高并发k-v存储系统，只不过它底层的文件系统是通过HDFS来支持的罢了。换做其他的分布式文件系统也是一样的，不影响HBase的本质。甚至如果你不考虑文件系统的分布式或稳定性等特性的话，完全可以用简单的本地文件系统，甚至内存文件系统来代替。

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