浅谈分布式存储的发展和演进

注：本文来源于组内的一次分享，属于综述性质，内容由互联网资料整理所得，感谢阅读。

发展历史

Google、Amazon、Alibaba等互联网公司的发展催生了大数据和云计算两大热门领域。今天我们使用的各种互联网产品，其底层的基础存储设施都是建立在低成本、高性能、高可靠、高可用、可扩展的分布式存储系统之上。分布式系统从最早的数据共享需求，发展到现在的 serverless 架构。它伴随着技术的发展与公司实际需求变化而演进。现在的云服务提供商简化了分布式系统开发的复杂性，让应用开发者只需关注开发，而把基础设施管理交给大型的云服务提供商。
分布式存储发挥在那历史大致分为5个阶段：

1. 1980s 网络文件系统
   研究重点：网络环境下的文件共享，解决客户端与文件服务器交互问题。

   • 代表成果：CMU/IBM 的 AFS 文件系统、SUN 的 NFS 文件系统。

2. 1990s 共享 SAN 文件系统
   研究重点：存储系统可扩展性及面向 SAN（Storage Area Network）的共享文件系统。

   • 代表产品：IBM 的 GPFS、Redhat 支持的开源 GFS（Global File System）。
   • SAN 特点：以网络为中心，位于服务器后端，连接服务器、磁盘阵列等设备，包含适配器、磁盘阵列、交换机等。

3. 2000s 面向对象并行文件系统
   研究重点：突破容量和性能瓶颈，关注对象存储技术、元数据管理和并发访问。

   • 特点：结合 NAS 和 SAN 优点，提供高性能、高可靠性、跨平台、安全的数据共享架构。

4. 2010s 云存储系统
   研究重点：EB 级大规模存储、数据高可用性（复制、HA、纠错码）、高效智能存储（消重、压缩、分层）、计算存储融合及应用感知存储。

   • 特点：支持弹性扩展、高可用、高性能、多租户和 QoS 保证。

5. 2015s 基于区块链的分布式存储系统
   研究重点：利用区块链去中心化特性，通过广域网聚合边缘节点存储空间，构建大规模存储池。

   • 代表方案：YottaChain、IPFS。
   • 特点：数据可靠性、服务可用性远超云存储，自带容灾和抗 DDoS 能力。

数据量说明

• 1 KB = 1,024 Bytes
• 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
• 1 GB = 1,024 MB = 1,073,741,824 Bytes
• 1 TB = 1,024 GB = 1,099,511,627,776 Bytes
• 1 PB = 1,024 TB = 1,125,899,906,842,624 Bytes
• 1 EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
• 1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
• 1 YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
• 预测：根据中国信通院《大数据白皮书 (2019)》，2025 年全球数据量将达 163 ZB。

分布式存储概念

定义

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络利用每台机器的磁盘空间，构成虚拟存储设备，数据分散存储在网络各处。

数据分类

1. 非结构化数据：无规律的数据，如文本、图像、声音、视频等。
2. 半结构化数据：介于结构化和非结构化之间，自描述，结构与内容混合，如 HTML 文档。
3. 结构化数据：存储在数据库中，以二维表结构表达，模式需预定义。

分布式存储系统类型

1. 分布式文件系统：存储非结构化数据（如文件、图片、音频、视频），以对象形式组织，典型如 GFS、HDFS。
2. 分布式 Key-Value 系统：存储半结构化数据，提供基于 Key 的增删改查，典型如 Memcached、Redis、DynamoDB。
3. 分布式数据库系统：存储结构化数据，支持 SQL 关系查询，典型如 MySQL Sharding 集群、MongoDB。
4. 分布式消息队列系统：解决应用耦合、异步消息、流量削峰，典型如 ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ。
5. 分布式全文检索系统：基于全文索引的实时搜索和分析引擎，典型如 Elasticsearch、Solr。

分布式存储的特点

1. 高可用性：系统在异常情况下仍能提供正常服务。
2. 高可靠性：通过链上存储，数据不易丢失，抵御恶意访问和攻击。
3. 可扩展性：通过扩展集群规模提升存储容量、计算和性能，集群性能与服务器数量呈线性关系。
4. 高性能：以吞吐量和响应延迟衡量性能。
5. 高稳定性：综合指标，系统能应对各种异常。
6. 低成本：利用软件架构的容错和负载均衡机制，在低成本服务器上构建，结合自动化运维实现动态扩缩容。

分布式架构设计要素

• 一致性：保证数据节点副本同步和数据一致性。
• 数据分布：确保各节点数据均匀分布。
• 容错性：故障节点的 failover 机制。
• 负载均衡：各节点请求流量均衡。
• 数据压缩：合理压缩解压算法。
• 数据存储：选择适合应用场景的存储引擎和数据结构。

分布式存储基础

存储介质

• HDD（硬盘驱动器）

  • 历史：1956 年 IBM 推出首款硬盘 350 RAMAC（5MB 容量，50 个 24 英寸盘片）。1979 年薄膜磁头技术提升数据密度，1980 年首款 GB 级硬盘诞生，1997 年 GMR 磁头提升存储密度 8 倍，2007 年突破 TB 级。
  • 逻辑结构：盘片分为磁道、扇区、柱面，容量计算公式：
    存储容量 = 磁头数 × 磁道数 × 每道扇区数 × 每扇区字节数。
  • 磁盘阵列 (RAID)：多块磁盘组成大磁盘系统，提升性能和可靠性。

• SSD（固态驱动器）

  • 历史：1970 年代出现基于 RAM 的 SSD，后因 Flash 掉电不丢失数据取代 RAM-SSD。工艺进步使 SSD 性能和容量持续提升，逐渐取代 HDD。
  • 内部原理：
    • 最小存储单位为 Page（4KB 或 8KB），以 Block 为单位擦写。
    • 通过 mapping table 维护逻辑到物理地址映射，省去寻道和旋转时间。
  • 性能对比：
    • 顺序读写：HDD 顺序读约 200MB/s，SSD 约为其两倍。
    • 随机读写：HDD 性能远低于 SSD（随机读为 SSD 的几十分之一）。
  • 性能优势：
    • 定位数据快：通过 mapping table 直接计算地址。
    • 读取速度快：无需机械旋转，直接加电压读取。
  • 读写与垃圾回收 (GC)：
    • 新写入：找到空闲 Page 写入，更新 mapping table。
    • 覆盖写：因不支持覆盖写，需写入新 Page 并标记旧 Page 无效。
    • GC：整理无效 Page，擦写 Block 回收空间，可能导致写放大和寿命减少。
  • 损耗均衡策略：动态和静态损耗均衡，减少擦写次数高的 Block 使用。

• 总结：

  • HDD 适合顺序读写，成本低；SSD 适合随机读写，低延迟。
  • 大型存储系统：热数据用 SSD，冷数据用 HDD。

索引引擎

1. Hash 引擎 (Bitcask)

   • 特点：写操作仅追加，活跃文件唯一可写，定期 Compaction 合并冗余数据。
   • 内存占用：32GB 内存可索引 1TB 数据（磁盘内存比 1:32）。

2. B 树引擎 (B+ 树)

   • 特点：支持随机读和范围查询，MySQL 的 InnoDB 使用 B+ 树（聚簇索引）。
   • B+ 树优势：
     • 叶子节点存储数据，非叶子节点存储索引，降低树高，减少 I/O。
     • 顺序访问指针支持范围查询。
   • InnoDB 的 Page 结构：16KB 页面，B+ 树节点对应一个 Page。

3. 倒排引擎

   • 正排索引：以文档 ID 为索引，记录文档内容。
   • 倒排索引：以单词为索引，记录包含该词的文档 ID，适合快速搜索。

4. LSM 引擎 (Log-Structured Merge-Tree)

   • 核心思想：
     • MemTable：内存中按 Key 有序存储最近更新数据。
     • Immutable MemTable：MemTable 满后转为中间状态，写入 SSTable。
     • SSTable：磁盘中有序键值对集合，带索引和布隆过滤器加速查找。
   • 特点：顺序写、数据冗余（需定期 Compaction）、读放大。
   • Compact 机制：
     • Size-tiered：每层 SSTable 大小相近，数量受限，合并后写入下一层。
     • Leveled：每层 Key 不重复，空间放大小，但写放大可能更严重。

数据分布（数据分片）

• 目标：
  • 均匀性：节点负载均衡。
  • 稳定性：节点变化时数据迁移最小化。
• 算法：
  1. 简单 Hash：Key 哈希后对节点数取模，均匀性好但稳定性差。
  2. 一致性 Hash：Hash 空间为 2^32 圆环，节点变化仅影响顺时针相邻节点，但均匀性可能不足。
  3. 带虚节点的一致性 Hash：引入虚拟节点，按权重分配，改善均匀性。
  4. Hash 分片：将 Hash 环切分为固定大小分片，分配灵活，迁移以分片为单位。
  5. CRUSH 算法：基于分片，优化映射信息量和故障域划分，客户端/节点独立计算分片位置。

数据压缩

• 常用算法对比（基于《HBase: The Definitive Guide》）：

  算法	压缩率 (% remaining)	编码速度	解码速度
  GZIP	13.4%	21 MB/s	118 MB/s
  LZO	20.5%	135 MB/s	410 MB/s
  Zippy/Snappy	22.2%	172 MB/s	409 MB/s

  • GZIP：高压缩率，CPU 密集，速度慢。
  • LZO：压缩率中等，速度快。
  • Snappy：压缩率最低，速度最快，CPU 消耗低。
  • BigTable 和 HBase 选择：
  • BigTable：使用 Zippy/Snappy，追求速度和低 CPU 消耗。
  • HBase：早期用 LZO，后推荐 Snappy。

列式存储

• 行式存储：
  • 优点：本地读取快，无网络开销。
  • 缺点：读取整行数据增加 I/O，压缩效率低。
• 列式存储：
  • 优点：只读有用列，压缩率高，节省磁盘空间。
  • 缺点：跨节点访问增加网络开销。

CAP 理论 & Base 理论

• CAP 理论：分布式系统无法同时满足一致性 (C)、可用性 (A)、分区容错性 (P)，最多满足两项。
  • 一致性 (C)：数据副本保持一致。
  • 可用性 (A)：系统始终返回正常响应。
  • 分区容错性 (P)：网络分区时仍提供服务。
• Base 理论：基于 CAP 的权衡，强调基本可用 (Basically Available)、软状态 (Soft-state)、最终一致性 (Eventual Consistency)。
  • 核心思想：牺牲强一致性，追求高可用性和最终一致性。

分布式一致性算法

1. 2PC (二阶段提交)

   • 阶段：表决 (Vote) 和提交 (Commit)。
   • 问题：单点 Coordinator 故障、同步阻塞、极端场景下数据不一致。

2. 3PC (三阶段提交)

   • 阶段：CanCommit、PreCommit、DoCommit。
   • 优点：通过 CanCommit 缩短阻塞时间，超时机制缓解不一致问题。
   • 缺点：协议复杂，网络分区仍可能导致不一致。

3. Percolator

   • 背景：Google 设计用于支持海量数据索引创建和实时更新。
   • 特点：基于 Bigtable，支持跨行/表 ACID 事务，快照隔离 (Snapshot Isolation)。
   • 事务模型：基于时间戳的多版本数据，锁管理确保高吞吐和低延迟。
   • 写流程：Prewrite（上锁、写数据）、Commit（写提交信息、删除锁）。
   • 读流程：检查锁，读取最新可见数据。

4. Paxos

   • 角色：Proposer、Acceptor、Learner。
   • 流程：Prepare（承诺）、Accept（接受提案）、Learn（学习决议）。
   • 问题：选票瓜分、循环覆盖（活锁）。
   • Multi-Paxos：通过 Leader 选举优化，跳过 Prepare 阶段。

5. Raft

   • 角色：Leader、Follower、Candidate。
   • 流程：选举（心跳触发）、日志复制（同步日志并提交）。
   • 安全性：仅提交当前 term 的日志，间接提交旧日志。
   • 开源实现：ETCD、TiDB、RocketMQ 等。

6. Gossip

   • 特点：去中心化，节点随机传播消息，指数级收敛。
   • 优点：扩展性、容错、简单。
   • 缺点：消息延迟、冗余。

7. ISR (Kafka)

   • 概念：In-Sync Replicas，副本同步队列，动态维护。
   • 同步原理：介于同步和异步复制，平衡数据可靠性与吞吐率。
   • 关键指标：LEO（日志末端位移）、HW（高水印）。

高性能分布式存储设计要点（以 RocketMQ 为例）

• 框架原理：
  • NameServer：轻量级服务发现和路由，记录完整路由信息。
  • Broker：支持消息存储、容错、Push/Pull 模式。
  • Producer/Consumer：分布式部署，支持负载均衡和实时订阅。
• 网络与线程模型：基于 Netty 的主从 Reactor 模型，线程池隔离不同业务。
• 读写分离：CommitLog 存储元信息，ConsumeQueue 存储索引，优化读性能。
• 异步刷盘：默认异步刷盘，每 200ms 持久化数据，降低延迟。
• 零拷贝与页缓存预读：通过 mmap 映射和文件预热优化写入性能。
• 故障恢复：引入 Dledger（基于 Raft）实现自动故障转移。

常见分布式存储系统详解

HDFS（文件系统）

• 发展历史：
  • 2002-2005：Doug Cutting 开发 Nutch，基于 Google GFS 实现 NDFS，后演变为 HDFS。
  • 2006：Hadoop 正式面世，Yahoo! 采用并扩展集群。
  • 2008：Hadoop 成为 Apache 顶级项目，生态系统（HBase、Hive 等）形成。
• 存储架构：Master/Slave 架构，包含 Client、NameNode、DataNode、Secondary NameNode。
  • Client：文件切分、与 NameNode/DataNode 交互。
  • NameNode：管理名称空间、数据块映射、配置副本策略。
  • DataNode：存储数据块，执行读写操作。
  • Secondary NameNode：辅助 NameNode，合并元数据。
• 数据读写：
  • 读：通过 RPC 获取 block 位置，连接最近 DataNode 读取数据。
  • 写：客户端与 DataNode 建立管道，强一致性需所有副本写完后确认。
• HA 机制：通过 Zookeeper 和 QJM（Quorum Journal Node）实现选主和脑裂防护。
• 优缺点：
  • 优点：高容错、流式访问、适合大规模数据和批处理。
  • 缺点：高延迟、不适合小文件、不支持并发写或随机修改。
• 与盘古区别：
  • 盘古支持显式 commit、多 Master 热备、RAID 编码、灵活数据分布等。

TiDB（分布式数据库）

• 发展历史：2015 年开源，2020 年发布 4.0 GA 版本，社区活跃，应用于近 1000 家企业。
• 架构：
  • 计算层 (TiDB)：SQL 解析，生成分布式执行计划，无状态。
  • 存储层 (TiKV)：分布式 KV 存储，支持事务和高可用，TiFlash 提供列式存储加速分析。
  • 元数据层 (PD)：管理集群拓扑、数据分布，分配事务 ID。
• 数据分片：基于 Range 分片，Region 默认 96MB，动态均衡，Raft 复制。
• 分布式 ACID 事务：基于 Percolator 模型，通过时间戳和两阶段提交实现快照隔离。
• 优势：分布式架构、兼容 MySQL、高可用、支持 ACID 事务、丰富工具链。

Ceph（小文件存储）

• 背景：2004 年始于 Sage 博士论文，RADOS 设计支持块存储、对象存储、文件系统。
• 概念模型：
  • Monitor：管理 OSD 元数据，通过 Paxos 同步。
  • OSD：存储数据，响应客户端请求。
  • PG：逻辑分组，组织和映射数据。
  • CRUSH：数据分布算法，类似一致性 Hash。
• 数据读取：客户端通过 CRUSH 算法定位主 OSD，读写涉及副本同步。
• 特性：高性能（CRUSH 算法、并行度高）、高可用（副本灵活、故障自愈）、高可扩展、支持多种存储接口。

IPFS

• 发展历史：2014 年胡安发起，2015 年发布，2017 年 Filecoin ICO 融资 2.57 亿美元，2020 年主网上线。
• 工作原理：
  • 基于内容寻址，文件生成唯一 Hash 值。
  • 去重处理，节点存储感兴趣内容，通过 IPNS 命名系统简化寻址。
• 与 HDFS 区别：
  • 应用对象：HDFS 适合企业大文件，IPFS 面向个人用户。
  • 读写频次：HDFS 适合低写高读，IPFS 支持高频读写。
  • 存储环境：HDFS 使用 X86 服务器，IPFS 支持个人设备。
  • 存储系统：HDFS 封闭，IPFS 去中心化。
  • 寻址方式：HDFS 通过 NameNode，IPFS 基于内容直接获取。
• Filecoin：IPFS 激励层，通过复制证明 (PoRep) 奖励矿工存储数据。
• 前景：整合至 Brave 浏览器、与 Hadoop 结合，支持协作应用，Gartner 预测 2023-2028 年进入成熟阶段。

分布式存储与云原生

• 云原生技术：包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施、声明式 API，支持弹性扩展和自动化运维。
• 公有云存储：如阿里云，提供对象存储、块存储、文件存储、数据库，具备规模效应和低成本优势。
• CSI（容器存储接口）：支持数据卷全生命周期管理（创建、挂载、卸载、删除、扩容）。
• 现状与挑战：
  • 敏捷化：需快速挂载/卸载、自愈、灵活配置卷大小。
  • 监控能力：需细粒度监控（目录级、读写时延等）。
  • 性能：优化高性能存储（如 CPFS、GPFS）和调度。
  • 共享存储隔离：多租户场景需增强隔离性。
• 未来格局：分布式存储推动 5G 和新基建，与区块链结合解决数据确权和激励问题。
• 生物存储：DNA 和小分子（如糖、氨基酸）可用于数字存储，布朗大学研究存储 10 万比特图像，准确率达 98%。

总结

分布式存储的未来趋势关键词：分布式、云存储、容器存储、全闪存、AI 存储、区块链存储、边缘存储。
量子存储、生物存储和基因存储尚处于早期阶段。