存儲(chǔ)，是各大電子設(shè)備不可缺少的組成之一。缺少存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)將無(wú)法得以保存。上篇文章中，小編對(duì)塊存儲(chǔ)以及文件存儲(chǔ)做過(guò)初步介紹。本文中，將繼續(xù)對(duì)兩種存儲(chǔ)方式予以介紹。如果你對(duì)存儲(chǔ)具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、GlusterFS 和對(duì)象存儲(chǔ)

GlusterFS是目前做得最好的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)之一，而且已經(jīng)開(kāi)始商業(yè)化運(yùn)行。但是，目前GlusterFS3.2.5版本還不支持對(duì)象存儲(chǔ)。如果要實(shí)現(xiàn)海量存儲(chǔ)，那么GlusterFS需要用對(duì)象存儲(chǔ)。值得高興的是，GlusterFS最近宣布要支持對(duì)象存儲(chǔ)。它使用openstack的對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)swift的上層PUT、GET等接口，支持對(duì)象存儲(chǔ)。

20世紀(jì)電子與信息技術(shù)迅速發(fā)展，機(jī)器計(jì)算迅速普及，馮·諾依曼在1945年6月30日，提出了存儲(chǔ)程序邏輯架構(gòu)，即現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)都遵循的“馮·諾依曼體系架構(gòu)。

馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)與人腦(生物)計(jì)算模型匹配度相當(dāng)準(zhǔn)確。我們通常把運(yùn)算器和控制器合并成中央處理器(CPU)，內(nèi)部小容量的存儲(chǔ)提供快速的訪(fǎng)問(wèn)，外部存儲(chǔ)器提供大容量的存儲(chǔ)空間。在不同的計(jì)算機(jī)時(shí)代，我們可以按照不同的角度來(lái)理解馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)。在單機(jī)計(jì)算時(shí)代(包括大型機(jī)、小型機(jī)、微機(jī))內(nèi)部存儲(chǔ)器可理解為內(nèi)存(即Memory)，外部存儲(chǔ)器可理解為物理硬盤(pán)(包括本地硬盤(pán)和通過(guò)網(wǎng)絡(luò)映射的邏輯卷)。在本地硬盤(pán)空間不足，可靠性無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的情況下，SAN存儲(chǔ)出現(xiàn)了，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)映射的邏輯卷(即SAN存儲(chǔ)提供的LUN)成為增強(qiáng)版的硬盤(pán)。為了解決數(shù)據(jù)共享的問(wèn)題，NAS存儲(chǔ)隨之誕生。

但馮諾依曼體系架構(gòu)沒(méi)有考慮并行計(jì)算和數(shù)據(jù)共享情形，在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，大量計(jì)算設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)形成一個(gè)龐大、相互獨(dú)立但又邏輯統(tǒng)一的計(jì)算系統(tǒng)，因此我們可以總結(jié)出一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的通用模型，這個(gè)模型包括兩級(jí)存儲(chǔ)，其存儲(chǔ)容量差距約1000倍：

如果將上圖中每一個(gè)計(jì)算模塊理解為一個(gè)計(jì)算內(nèi)核，那么高速存儲(chǔ)單元?jiǎng)t是CPU內(nèi)的緩存(單位為KB~MB)，海量存儲(chǔ)單元?jiǎng)t是內(nèi)存(單位為GB);如果把每一個(gè)計(jì)算模塊理解為一個(gè)CPU，那么高速存儲(chǔ)單元?jiǎng)t是內(nèi)存(單位為GB~TB)，海量存儲(chǔ)是物理硬盤(pán)或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)映射給服務(wù)器的邏輯卷(或網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，單位為T(mén)B~PB);如果把計(jì)算模塊理解為針對(duì)某一項(xiàng)任務(wù)或某一組任務(wù)提供計(jì)算能力的服務(wù)器集群，把SAN或NAS等擁有TB~PB級(jí)存儲(chǔ)規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)設(shè)備理解為高速存儲(chǔ)單元，那么具備PB~EB級(jí)存儲(chǔ)容量的海量存儲(chǔ)單元將基于什么技術(shù)和產(chǎn)品構(gòu)建呢?

SAN和NAS技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了數(shù)十年，目前單臺(tái)SAN或NAS設(shè)備最大容量已經(jīng)達(dá)到PB級(jí)別，但在應(yīng)對(duì)EB級(jí)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)時(shí)，還是顯得有些力不從心。這主要由于其架構(gòu)和服務(wù)接口決定的。

SAN使用SCSI協(xié)議作為底層協(xié)議，SCSI協(xié)議管理的粒度非常小，通常以字節(jié)(byte)或千字節(jié)(KB)為單位;同時(shí)SCSI協(xié)議沒(méi)有提供讀寫(xiě)鎖機(jī)制以確保不同應(yīng)用并發(fā)讀寫(xiě)時(shí)的數(shù)據(jù)一致性，因此難以實(shí)現(xiàn)EB級(jí)存儲(chǔ)資源管理和多個(gè)服務(wù)器/服務(wù)器集群之間數(shù)據(jù)共享。

NAS使用文件協(xié)議訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)，通過(guò)文件協(xié)議存儲(chǔ)設(shè)備能夠準(zhǔn)確識(shí)別數(shù)據(jù)內(nèi)容，并提供了非常豐富的文件訪(fǎng)問(wèn)接口，包括復(fù)雜的目錄/文件的讀寫(xiě)鎖。文件和目錄采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)管理，每個(gè)節(jié)點(diǎn)使用一種叫做inode的結(jié)構(gòu)進(jìn)行管理，每一個(gè)目錄和文件都對(duì)應(yīng)一個(gè)iNode。目錄深度或同一目錄下的子節(jié)點(diǎn)數(shù)隨著整體文件數(shù)量的增加而快速增加，通常文件數(shù)量超過(guò)億級(jí)時(shí)，文件系統(tǒng)復(fù)雜的鎖機(jī)制及頻繁的元數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)將極大降低系統(tǒng)的整體性能。

傳統(tǒng)的RAID技術(shù)和Scale-up架構(gòu)也阻止了傳統(tǒng)的SAN和NAS成為EB級(jí)高可用，高性能的海量存儲(chǔ)單元。傳統(tǒng)的RAID基于硬盤(pán)，通常一個(gè)RAID組最多包含20+塊硬盤(pán)，即使PB級(jí)規(guī)模的SAN或NAS也將被分割成多個(gè)存儲(chǔ)孤島，增加了EB級(jí)規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景下的管理復(fù)雜度;同時(shí)Scale-up架構(gòu)決定了即使SAN和NAS存儲(chǔ)容量達(dá)到EB級(jí)，性能也將成為木桶的短板。

那么如何才能應(yīng)對(duì)信息爆炸時(shí)代的數(shù)據(jù)洪流呢?我們?cè)O(shè)想能否有一種“超級(jí)數(shù)據(jù)圖書(shū)館”，它提供海量的、可共享的存儲(chǔ)空間給很多用戶(hù)(服務(wù)器/服務(wù)器集群)使用，提供超大的存儲(chǔ)容量，其存儲(chǔ)容量規(guī)模千倍于當(dāng)前的高速存儲(chǔ)單元(SAN和NAS)，用戶(hù)或應(yīng)用訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)無(wú)需知道圖書(shū)館對(duì)這些書(shū)如何擺放和管理(布局管理)，只需要提供唯一編號(hào)(ID)就可以獲取到這本書(shū)的內(nèi)容(數(shù)據(jù))。如果某一本書(shū)變得老舊殘破，系統(tǒng)自動(dòng)地將即將失效或已經(jīng)失效的書(shū)頁(yè)(存儲(chǔ)介質(zhì))上的數(shù)據(jù)抄寫(xiě)(恢復(fù)/重構(gòu))到新的紙張(存儲(chǔ)介質(zhì))上，并重新裝訂這本書(shū)，數(shù)據(jù)使用者無(wú)需關(guān)注這一過(guò)程，只是根據(jù)需要去獲取數(shù)據(jù)資源。這種“超級(jí)數(shù)據(jù)圖書(shū)館”是否真的存在呢?

二、分布式對(duì)象存儲(chǔ)的誕生

對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù)的出現(xiàn)和大量自動(dòng)化管理技術(shù)的產(chǎn)生，使得“超級(jí)數(shù)據(jù)圖書(shū)館”不再是人類(lèi)遙不可及的夢(mèng)想。對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)(Object-Based Storage System)改進(jìn)了SAN和NAS存儲(chǔ)的劣勢(shì)，保留了NAS的數(shù)據(jù)共享等優(yōu)勢(shì)，通過(guò)高級(jí)的抽象接口替代了SCSI存儲(chǔ)塊和文件訪(fǎng)問(wèn)接口(不同地區(qū)的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不同的POSIX文件系統(tǒng)，不僅浪費(fèi)時(shí)間，而且讓運(yùn)維管理變的更復(fù)雜。相對(duì)而言，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)明顯。在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)上做應(yīng)用開(kāi)發(fā)更便利，易維護(hù)和擴(kuò)容，自動(dòng)負(fù)載平衡。以 RESTful HTTP接口代替了POSIX接口和QEMU Driver接口)，屏蔽了存儲(chǔ)底層的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，將NAS垂直的樹(shù)形結(jié)構(gòu)改變成平等的扁平結(jié)構(gòu)，從而提高了擴(kuò)展性、增強(qiáng)了可靠性、具備了平臺(tái)無(wú)關(guān)性等重要存儲(chǔ)特性。(Erasure Code： 是將文件轉(zhuǎn)換成一個(gè)碎片集合，每一個(gè)碎片很小，碎片被打散分布到一組服務(wù)器資源池里。只要存留的碎片數(shù)量足夠，就可以合成為原本的文件。這可以在保持原本的數(shù)據(jù)健壯性的基礎(chǔ)上大大減少需要的存儲(chǔ)空間。不過(guò)Erasure Code并非適應(yīng)所有的場(chǎng)景，尤其不適合網(wǎng)絡(luò)延遲敏感的業(yè)務(wù)( 不過(guò)Erasure Code并非適應(yīng)所有的場(chǎng)景，尤其不適合網(wǎng)絡(luò)延遲敏感的業(yè)務(wù)))

SNIA(網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)工業(yè)協(xié)會(huì))定義的對(duì)象存儲(chǔ)設(shè)備是這樣的：

對(duì)象是自完備的，包含元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)和屬性

存儲(chǔ)設(shè)備可以自行決定對(duì)象的具體存儲(chǔ)位置和數(shù)據(jù)的分布

存儲(chǔ)設(shè)備可以對(duì)不同的對(duì)象提供不同的QoS

對(duì)象存儲(chǔ)設(shè)備相對(duì)于塊設(shè)備有更高的“智能”，上層通過(guò)對(duì)象ID來(lái)訪(fǎng)問(wèn)對(duì)象，而無(wú)需了解對(duì)象的具體空間分布情況

換句話(huà)說(shuō)對(duì)象存儲(chǔ)是智能化、封裝得更好的塊，是“文件”或其他應(yīng)用級(jí)邏輯結(jié)構(gòu)的組成部分，文件與對(duì)象的對(duì)應(yīng)關(guān)系由上層直接控制，對(duì)象存儲(chǔ)設(shè)備本身也可能是個(gè)分布式的系統(tǒng)——這就是分布式對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)了。

用對(duì)象替代傳統(tǒng)的塊的好處在于對(duì)象的內(nèi)容本身來(lái)自應(yīng)用，其具有內(nèi)在的聯(lián)系，具有“原子性”，因此可以做到：

在存儲(chǔ)層進(jìn)行更智能的空間管理

內(nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)取和緩存

可靠的多用戶(hù)共享訪(fǎng)問(wèn)

對(duì)象級(jí)別的安全性

同時(shí)，對(duì)象存儲(chǔ)架構(gòu)還具有更好的可伸縮性。一個(gè)對(duì)象除了ID和用戶(hù)數(shù)據(jù)外，還包含了屬主、時(shí)間、大小、位置等源數(shù)據(jù)信息，權(quán)限等預(yù)定義屬性，乃至很多自定義屬性。

具備EB級(jí)規(guī)模擴(kuò)展性的分布式對(duì)象存儲(chǔ)，通過(guò)對(duì)應(yīng)用提供統(tǒng)一的命名空間，構(gòu)建EB級(jí)統(tǒng)一、可共享數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)資源池，有效地填補(bǔ)上述通用計(jì)算模型中“網(wǎng)絡(luò)計(jì)算”場(chǎng)景海量存儲(chǔ)單元空白，通過(guò)高層次的數(shù)據(jù)模型抽象，可以簡(jiǎn)化應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)，同時(shí)使得海量存儲(chǔ)更加智能。

對(duì)象是數(shù)據(jù)和自描述信息的集合，是在磁盤(pán)上存儲(chǔ)的基本單元。對(duì)象存儲(chǔ)通過(guò)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的組織形式(如將樹(shù)形的“目錄”和“文件”替換為扁平化的“ID”與“對(duì)象”)、降低協(xié)議與接口的復(fù)雜度(如簡(jiǎn)化復(fù)雜的鎖機(jī)制，確保最終一致性)，從而提高系統(tǒng)的擴(kuò)展性以應(yīng)對(duì)信息爆炸時(shí)代海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。同時(shí)對(duì)象的智能自管理功能也能有效降低系統(tǒng)維護(hù)復(fù)雜度，幫助用戶(hù)降低整體擁有成本(TCO)。

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