Google file system 论文阅读笔记

概述

​ GFS:一个可扩展的分布式文件系统，用于大型分布式数据相关应用，TB级的数据，成千上万的并发请求。

设计概览

假设

  • 组件的失效比异常更加常见
  • 多数的文件修改操作是追加数据而不是重写原来的数据/随机读写
  • GB及更大的单个文件是很常见的，对于小文件提供支持，但是无需专门考虑影响。
  • 系统主要负荷由大型顺序读写、小型随机读写构成。客户端应该对随机读写进行排序以提高性能。
  • 持续的高带宽比低延迟更重要

架构

  • GFS集群由一个master和多个chunk server组成，被多个客户端访问。
  • 文件被分割成64M的多个chunk，每个chunk 用唯一的块句柄来标识，句柄由master在创建块的时候进行分配。块服务器存储块，按照块句柄和块内偏移来读写块数据。
  • 每个文件块有多个备份（replicas），默认是3个
  • master维护GFS的元数据，包括名字空间（文件名、块句柄）、访问控制信息（权限管理），文件与块的链接（map<文件名，list of 块>，map<块，list of location>），管理块租借（primary chunk, version number），块的垃圾回收、块迁移等
  • master会定期与块服务器进行通信（ping),来收集、检查chunk server的状态
  • 客户端和块服务器都不会缓存文件数据
  • 中心化架构

单Master

  • 简化了设计，但是必须使得master在读写方面的占用最小化（防止成为热点，导致性能瓶颈）
    • 客户端本地缓存块句柄和块位置
    • Chunk Size 大小设置为64M

Chunk Size

  • 64MB的大小比一般的linux文件大
    • 降低了块的数量
    • 减小了master响应请求的压力
    • 减小了网络压力
    • 小文件（不足64MB），可能成为“热点”。

元数据

  • master将元数据保存在内存中
    • 操作速度块
    • 通过操作日志来保证元数据安全性
      • 通过远程备份操作日志来保证操作日志安全性
    • 实践中不用担心OutOfMemory,因为元数据都很小(64Bit)
    • 更换更大的内存相比整个系统的代价而言微不足道
  • master不持久化块的位置，唯一持久化的信息是操作日志
    • 在每次重启的时候，结合操作日志，向chunk server发出对于块信息的请求。返回块位置、版本号等信息。
  • 操作日志包含关键元数据的变动记录，是GFS的核心
    • 操作日志定义了并发操作顺序的逻辑线。
    • 操作日志持久化了元数据
    • 使用checkpoint来减小日志规模
    • 通过多线程来减小创建checkpoint时的影响

一致性模型

  • 轻量（弱一致性）
    • 简洁而容易实现
  • 成功的操作一定是一致的，但是不一定是已定义的

    • 通过填入冗余字符，来使得可能产生未定义范围的操作，最终结果为已定义。
    • 通过写入校验和来检查写入记录的有效性（保证已定义）
  • 在 一系列成功变动后，变动的文件范围保证是已定义的

    • 将块的变动在所有的复本上按 相同的顺序进行记录
    • 使用块版本号来检测是否因为块服务器死机造成错过了某些变动，从而复本变成失效
    • 失效的复本将不再会涉及后续的变动，Master向客户端响应块的位置时也不会返回此复本的信息
  • 不保证一定会返回正确的数据

    • 但是一般不是无效的数据，更常见的是“过期”的数据

系统交互

块租约

  • 在一个chunk和它的副本中选出一个 primary chunk
    • 主块为块的所有变动选择一个序列顺序。所有的复本在应用变动时都遵从这个顺序。
    • 全局的变动顺序首先被Master选择 的租约签署顺序所定义，在一个租约中，则由主块赋予的序列号决定
    • 一个租约有60s的时间，可以主动解约与续约
      • 可以避免由于网络导致的“多个主块”
    • 副本间强一致性——在某一个副本上的操作失效，则需要在所有块上重新执行该操作

数据流

  • 推送到网络拓扑中最近的结点
  • 原子性的记录追加
  • 数据流与控制流解耦

Master 操作

  • 加锁来支持在master上并行执行多个操作
  • 块创建、重新复制、重新负载均衡
    • 将新的复本放在磁盘空间使用率低于平均水平的块服务器 上。
    • 限制每台块服务器上的“最近”创建的数量。
    • 在机架之间分布块的复本。一旦可用的块的复本数量低于用户指定的指标，Master就将重新创建块的副本
    • 使磁盘空间利用率平均化
  • 在一个文件被删除之后，GFS不能立刻回收可用的物理存储。回收在对文件和块进行例行垃圾回收时进行
  • 当一个文件被应用系统删除，文件会被重命名为一个隐藏的名字，包含删除的时间戳。如果这些文件已经存在了三天（间隔可以配置），Master会将其进行移除。(软删除以防止误删除)
  • 通过块版本号来区分当前副本与过期副本
    • 当 Master为一个块签署一个租约时，将会递增块的版本号，然后通知当前的复本。Master和这些复本都在它们的持久化状态中记录新的版本号。
    • 发生在客户端被通知之前 也就是 data flow 的第1步与第2步之间

容错

  • chunk 与master 复制
    • 保留多个块的副本
    • 操作日志和检查点在多个机器上复制
    • shadow master
  • Data Integrity
    • 由于磁盘可能会损坏，所以必须要有能够检查数据正确性的手段（对于chunk server而言）
      • 通过校验和来检查（上文也提到过）
      • 每个服务器独立维护CheckSum

​ 读了好几次这篇论文，可以说越读问题越多，越读收获越多。虽然有许多细节论文没有交代清楚，但是总的框架是十分清晰的。

​ 简洁、高效，贴近实际场景。GFS的设计正如论文开篇的假定一样：朴实却又只能如此。

​ 单个PC->性能->集群->容错->一致性->中心化、冗余->性能->去中心化

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