分布式文件存储系统研究及应用

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1、分布式存储系统研究和应用实践分布式存储系统研究和应用实践二二一二年二月一二年二月分布式存储系统研究和应用实践摘 要物质、能量和信息是自然科学研究的三个基本对象，处理、传输和存储是信息计算的三大基本任务。随着网络技术及信息处理技术的不断发展，个人数据和企业数据的产生量呈现爆炸性膨胀的趋势，IT 系统正面临着海量数据存储成本高、管理困难、可靠性低的问题，为了充分利用资源，减少重复的投资，数据存储作为 IT 系统的主要架构和基础设施之一，逐步被作为一个完整的系统从 IT 系统中独立出来，分布式存储系统因为具有海量数据存储、高扩展性、高海量数据存储、高扩展性、高性能、高可靠性、高可用性性能、高可靠性、

2、高可用性的特点，目前正被作为企业海量数据存储方案被业界所广泛讨论和应用。因此对于分布式存储系统的研究不仅紧跟目前发展的趋势，而且具有较高的应用价值。本文基于对分布式存储系统的研究，旨在通过在网络环境下构建具有高传输性能、高可靠性、高可用性的网络分布式文件系统，通过网络数据流方式实现对海量文件系统中的数据进行存储和访问，解决大规模非结构化数据大规模非结构化数据的存储、查询、高性能读取、高容错性的问题，为 IT 系统提供高性能、高可靠性、高可用性的存储应用服务，并为今后的分布式计算研究提供技术基础。本文阐述的主要内容如下：(1) 分布式架构的相关理论以及分布式存储系统的应用现状，介绍了分布式存储系

3、统概念；(2) 然后引入开源项目 Hadoop 的 HDFS 分布式文件系统，接着对 HDFS 关键运行机制进行了详细分析；(3) 并在此基础上，通过搭建基于 HDFS 0.23 版本的实验环境进行实际的测试验证，采集实验数据，并对实验结果作出进一步的分析总结，得到理论和实际结合的第一手资料；(4) 最后，通过结合实际需求，在对医学影像中心业务分析的基础上，对医学影像中心存储体系、功能结构及运行环境进行了设计和规划。关键词关键词: :分布式存储系统、分布式存储系统、HDFSHDFS、HadoopHadoop分布式存储系统研究和应用实践第一章绪论1.1 背景说明IDC 的一项预测曾指出， “数字

4、宇宙” （digital universe）项目统计得出，2006 年的数据总量为 0.18ZB，并预测在 2011 年，数据量将达到 1.8ZB。1ZB 等于 10 的 21 次方字节，或等于 1000EB，1,000,000PB，或者大家更熟悉的 10 亿TB 的数据。这相当于世界上每人一个磁盘驱动器所能够容纳的数据的数量级。在如此强大的需求下，对海量存储容量、高性能、高安全性、高可用性、可扩展性、可管理性的存储的要求不断提高。1.1.1. 关于磁盘存储目前的情况是，磁盘存储容量快速增加的同时，其访问速度-磁盘数据读取速度却未能与时俱进。目前，普通的 1TB 磁盘，其传输速率约为 100M

5、B/S 左右,写入则更慢，而 10 年前，10G 的磁盘，其传输速率也有 66M/s,即便换成基于闪存的 SSD 固态硬盘，也只是将读取速度提高 3 倍、写入速度提高 1.5 倍而已，甚至最先进的光纤通道硬盘，和内存的读取和写入数据的速率相比也不在一个数量级上。一个简单的减少磁盘读取时间的方法就是同时从多个磁盘上读取数据，假设，我们拥有 100 个磁盘，每个磁盘存储 1%的数据，并行读取，所需要的读取时间，也相当于原来的 1%左右。这种方法称之为条带化存储（Strip） ，是 RAID（Redundant Array of Independent Diskes，独立磁盘冗余阵列）技术的一项重要

6、特性，通过使用一组磁盘同时进行 I/O 操作，从而获得更大的 I/O 吞度量，并依靠存储冗余信息（镜像+奇偶校验）来保障数据的安全性。例如 RAID10 模式，数据块被分别以位或字节为单位进行分割并且并行读/写，同时，为每一块磁盘作磁盘镜像进行冗余，既保证了最高的读写存储性能，又通过镜像保护了数据，缺点是磁盘利用率比较低。设置 RAID 10 至少需要安装 4 块硬盘，当把 4 块磁盘设置成 RAID 10 后，每一对磁盘被设置成镜像，每一对磁盘之间被设置成条带以便数据快速传输。下图为 RAID10 的数据分布及镜像示意。分布式存储系统研究和应用实践1.1.2. 网络存储应用除了个人 PC 机

7、的本地存储，企业的大多数的存储应用，都是基于局域网或者广域网的文件共享和存储，目前很多简易的局域网内的文件共享和存储应用都是基于文件服务器，主要的功能是提供网络用户访问共享文件，通常是 C/S模式，基于 FTP 或 TCP/IP 连接。这样的存储服务器，在访问的高峰期，单机 IO负载很大，不能充分使用网络带宽，而且扩展性差，可靠性和容错能力需要依靠硬件来完成，比如 RAID 的磁盘阵列。随着网络技术的发展，网络的带宽已经超过了磁盘的带宽网络的带宽已经超过了磁盘的带宽，现在，很多存储系统方案采用网络存储的技术来解决传统存储的问题，针对 I/O 是整个网络系统效率低下的瓶颈问题，最有效地方法是将数

8、据从通用的服务器中分离出来，进行集中管理，形成所谓的存储网络。其中又有两种不同的实现手段，NAS（网络附加存储）和 SAN(存储器网络)，两者之间的区别在于，NAS 是每个访问客户端通过网络共享协议使用同一个文件管理系统，而 SAN 在每个访问客户端都有个文件管理系统。FC 硬盘是普通的SATA 硬盘的成本是的十倍，耗电量也是 SATA 硬盘的十倍，但是只提供 1/10 的密度，NAS 和 SAN 虽然解决了存储速度和可靠性的问题，但是其高昂的成本和复杂的管理问题局限了其应用范围。针对服务器的 I/O 效率和网络访问的问题，通过分布式系统通过在不同的节点间实现共享，提供多个访问点提高性能，来实

9、现各个节点的高效、一致的数分布式存储系统研究和应用实践据共享来解决。第二章分布式存储相关理论2.1 分布式系统概念在网络基础设施及服务器性能不断成熟和发展的背景下，分布式系统架构越来越多的为人所关注，分布式系统架构以传统信息处理架构无法比拟的优势特性，正在成为企业实现提高效率、提高灵活性、降低成本的重要选择。分布式系统（Distributed System）是建立在网络之上的支持分布式处理的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性内聚性和透明性透明性。所谓的内聚性是指每一个分布节点高度自治，有独立的程序进行管理。透明性是指每一个分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本

10、地还是远程。在一个分布式系统中，一组独立的计算资源展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。系统拥有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态的分配任务，分散的物理和逻辑资源通过计算机网络实现信息交换。在传统网络系统中，这种统一性、模型以及其中的软件都不存在。用户看到的是实际的机器，计算机网络并没有使这些机器看起来是统一的。如果这些机器有不同的硬件或者不同的操作系统，那么，这些差异对于用户来说都是完全可见的。分布式系统和传统网络系统的共同点是：多数分布式系统是建立在网络之上的，所以分布式系统与传统网络系统在物理结构上是基本相同的。他们的区别在于：分布式系统的设计思想和网络系统是不同的。网络系

11、统要求网络用户在使用网络资源时首先必须了解网络资源（比如：计算机的功能与配置、软件资源、网络文件结构等情况） ；分布式系统是以全局方式管理系统资源的，它可以任意调度网络资源，并且调度过程是“透明”的，在利用分布式系统的过程中，用户并不会意识到有多个处理器的存在，这个系统就像是一个处理器一样。2.2 分布式存储系统概念由此而知，分布式存储系统是指通过分布式技术，将网络中不同节点上的分布式存储系统研究和应用实践存储设备通过分布式应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。分布式存储系统的最大特点是，数据分散存储在分布式存储系统的各个独立节点上，供用户透明的存取。分布式存

12、储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。2.3 分布式存储系统的应用现状以高性能、高容量为主要特性的分布式存储系统，必须满足以下 4 个条件1、应用于网络环境中；2、单个文件数据分布存放在不同的节点上；3、支持多个终端多个进程并发存取；4、提供统一的目录空间和访问名称；只有这样，考虑到目前网络总带宽超过单个磁盘带宽网络总带宽超过单个磁盘带宽的特点，支持多个进程在多个磁盘上并发存取，增加文件系统的带宽，来提高存储的性能，并且通过动态增减分布节点，来实现整个存储系统容量的动态扩展性。分布式存储系

13、统因为其高容量、高性能、高并发性以及低成本的特性而被众多 IT 企业特别是互联网服务提供企业所广泛关注和支持。 下图为一部分常用的云存储产品，可谓是种类繁多、琳琅满目。随着宽带网络的发展，用户数量的不断增加，CDN（Content delivery network）内容分发、P2P、数据压缩技术的广泛运用，以及分布式技术的完善，分布式存储系统研究和应用实践分布式存储（云存储）在技术上已经趋于成熟。从厂商的解决方案来看，面对目前互联网应用 PB 级的海量存储的存储需求，频繁的数据传输，都是通过应用分布式存储系统，实现在普通 PC 机上部署节点，通过系统架构设计提供强大的容错能力，针对大型的、分布

14、式的、大量数据访问的应用给用户提供总体性能最高的服务。2.4 分布式存储系统架构分析目前，分布式系统的应用体系架构，主要有两种实现类型，一种是中心化（Centralization） ，一种是去中心化（Decentralization） 。2.4.1中心化体系架构中心化体系结构，顾名思义，就是系统中含有某些“中央节点“。中心化体系类似于我们网络拓扑中的星型拓扑，用一个节点作为中心节点，其他节点直接与中心节点相连构成的网络，中心节点维护了整个网络的元数据信息，任何对系统的分布式请求都要经过中心节点，中心节点通过处理后，给各个节点分配任务，再由分配到任务的各个节点处理完成后，直接将结果返回到目标位置

15、，因此，中心节点相当复杂，通信的负载也是最大的，而各个节点的负载比较小。中心化的结构对于系统的可扩展性有较大的影响，因为那个”中心“很可能会成为瓶颈。在互联网上，中心化的结构还是比较常见的，例如，某个新闻网站。逻辑上，所有的用户都会通过访问同一个网址来获得服务。当然，这背后早就不再是一个服务器提供服务了。大致的体系架构如下图所示：分布式存储系统研究和应用实践2.4.1.1 联邦化体系结构在中心化体系结构的基础上延伸出一种联邦式的体系架构来通过对中心节点进行水平扩展的方式解决决单个中心化体系结构的局限性的问题。因此，联邦化体系结构虽然解决了“热点”的问题，但是不能完全解决单点故障问题，如果某个分

16、区的中心节点失效，其管理的相应文件将不能访问，但是通常，中心节点都会配置有副中心节点，当主中心节点失效后，副中心节点将会接管。本次论文中要重点论述的分布式存储系统HDFS 中采用了这种联邦化的架构，NameNode 相当于一个分区主节点，每个 NameNode 加上一个 Block Pool形成一个 Namesapce Volumn（命名空间卷） ，相当于磁盘文件系统的一个逻辑卷，各个逻辑卷加起来呈现的相当于整个硬盘。分布式存储系统研究和应用实践2.4.2去中心化体系架构在这种结构中，相对于中心化架构，不再存在某类中央节点，总体上讲，每个节点的功能都是类似的或者说对称的，类似于我们网络拓扑中的环型拓扑。对于去中心化结构而言，最重要的问题之一就是如何把这些节点组织到一个网络中。一般而言，系统中的一个节点不可能知道系统中所有的节点，它只能知道在这个网络中自己的邻居并与这些邻居直接交互。去中心化体系结构，根据系统维护方式，又可以分为两类：结构化网络和非结构化网络。结构化网络结构化网络网络是通过一个确定的过程建立起来的，节点数据的划分都通过哈希算