本地文件系統如ext3，reiserfs等 （這裡不討論基於記憶體的文件系統），它們管理本地的磁碟存儲資源、提供文件到存儲位置的映射，並抽象出一套文件訪問介面供用戶使用。但隨著互聯網企業的高 速發展，這些企業對數據存儲的要求越來越高，而且模式各異，如淘寶主站的大量商品圖片，其特點是文件較小，但數量巨大 ...
本地文件系統如ext3，reiserfs等 （這裡不討論基於記憶體的文件系統），它們管理本地的磁碟存儲資源、提供文件到存儲位置的映射，並抽象出一套文件訪問介面供用戶使用。但隨著互聯網企業的高 速發展，這些企業對數據存儲的要求越來越高，而且模式各異，如淘寶主站的大量商品圖片，其特點是文件較小，但數量巨大；而類似於youtube， 優酷這樣的視頻服務網站，其後臺存儲著大量的視頻文件，尺寸大多在數十兆到數吉位元組不等。這些應用場景都是傳統文件系統不能解決的。分散式文件系統將數據 存儲在物理上分散的多個存儲節點上，對這些節點的資源進行統一的管理與分配，並向用戶提供文件系統訪問介面，其主要解決了本地文件系統在文件大小、文件數 量、打開文件數等的限制問題
典型架構
目 前比較主流的一種分散式文件系統架構，如下圖所示，通常包括主控伺服器（或稱元數據伺服器、名字伺服器等，通常會配置備用主控伺服器以便在故障時接管服 務，也可以兩個都為主的模式），多個數據伺服器（或稱存儲伺服器，存儲節點等），以及多個客戶端，客戶端可以是各種應用伺服器，也可以是終端用戶。
分 布式文件系統的數據存儲解決方案，歸根結底是將將大問題劃分為小問題。大量的文件，均勻分佈到多個數據伺服器上後，每個數據伺服器存儲的文件數量就少了， 另外通過使用大文件存儲多個小文件的方式，總能把單個數據伺服器上存儲的文件數降到單機能解決的規模；對於很大的文件，將大文件劃分成多個相對較小的片 段，存儲在多個數據伺服器上（目前，很多本地文件系統對超大文件的支持已經不存在問題了，如ext3文件系統使用4k塊時，文件最大能到4T，ext4則能支持更大的文件，只是受限於磁碟的存儲空間）。
理 論上，分散式文件系統可以只有客戶端和多個數據伺服器組成，客戶端根據文件名決定將文件存儲到哪個數據伺服器，但一旦有數據伺服器失效時，問題就變得復 雜，客戶端並不知道數據伺服器宕機的消息，仍然連接它進行數據存取，導致整個系統的可靠性極大的降低，而且完全有客戶端決定數據分配時非常不靈活的，其不 能根據文件特性制定不同的分佈策略。
於 是，我們迫切的需要能知道各個數據伺服器的服務狀態，數據伺服器的狀態管理可分為分散式和集中式兩種方式，前者是讓多個數據伺服器相互管理，如每個伺服器 向其他所有的伺服器發送心跳信息，但這種方式開銷較大，控制不好容易影響到正常的數據服務，而且工程實現較為複雜；後者是指通過一個獨立的伺服器（如上圖 中的主控伺服器）來管理數據伺服器，每個伺服器向其彙報服務狀態來達到集中管理的目的，這種方式簡單易實現，目前很多分散式文件系統都採用這種方式如GFS、TFS(http://code.taobao.org/p/tfs/wiki/index/ )、MooseFS (http://www.moosefs.org/ )等。主控伺服器在負載較大時會出現單點，較多的解決方案是配置備用伺服器，以便在故障時接管服務，如果需要，主備之間需要進行數據的同步。
問題及解決方法
本文主要討論基於上圖架構的分散式文件系統的相關原理，工程實現時需要解決的問題和解決問題的基本方法，分散式文件系統涉及的主要問題及解決方法如下圖所示。為方便描述以下主控伺服器簡稱Master，數據伺服器簡稱DS（DataServer）。
主控伺服器
l 命名空間的維護
Master負責維護整個文件系統的命名空間，並暴露給用戶使用，命名空間的結構主要有典型目錄樹結構如MooseFS等，扁平化結構如淘寶TFS（目前已提供目錄樹結構支持），圖結構（主要面向終端用戶，方便用戶根據文件關聯性組織文件，只在論文中看到過）。
為了維護名字空間，需要存儲一些輔助的元數據如文件（塊）到數據伺服器的映射關係，文件之間的關係等，為了提升效率，很多文件系統採取將元數據全部記憶體化（元數據通常較小）的方式如GFS, TFS；有些系統借則助資料庫來存儲元數據如DBFS，還有些系統則採用本地文件來存儲元數據如MooseFS。
一種簡單的實現目錄樹結構的方式是，在Master上存儲與客戶端完全一樣的命名空間，對應的文件內容為該文件的元數據，並通過在Master上採用ReiserFS來進行小文件存儲優化，對於大文件的存儲（文件數量不會成為Master的瓶頸），這種方式簡單易實現。曾經參與的DNFS系統的開發就是使用這種方式，DNFS主要用於存儲視頻文件，視頻數量在百萬級別，Master採用這種方式文件數量上不會成為瓶頸。
l 數據伺服器管理
除了維護文件系統的命名空間，Master還需要集中管理數據DS， 可通過輪詢DS或由DS報告心跳的方式實現。在接收到客戶端寫請求時，Master需要根據各個DS的負載等信息選擇一組（根據系統配置的副本數）DS為其服務；當Master發現有DS宕機時，需要對一些副本數不足的文件（塊）執行複製計劃；當有新的DS加入集群或是某個DS上負載過高，Master也可根據需要執行一些副本遷移計劃。
如果Master的元數據存儲是非持久化的，則在DS啟動時還需要把自己的文件（塊）信息彙報給Master。在分配DS時，基本的分配方法有隨機選取，RR輪轉、低負載優先等，還可以將伺服器的部署作為參考（如HDFS分配的策略），也可以根據客戶端的信息，將分配的DS按照與客戶端的遠近排序，使得客戶端優先選取離自己近的DS進行數據存取.
l 服務調度
Master最終的目的還是要服務好客戶端的請求，除了一些周期性線程任務外，Master需要服務來自客戶端和DS的請求，通常的服務模型包括單線程、每請求一線程、線程池（通常配合任務隊列）。單線程模型下，Master只 能順序的服務請求，該方式效率低，不能充分利用好系統資源；每請求一線程的方式雖能併發的處理請求，但由於系統資源的限制，導致創建線程數存在限制，從而 限制同時服務的請求數量，另外，線程太多，線程間的調度效率也是個大問題；線程池的方式目前使用較多，通常由單獨的線程接受請求，並將其加入到任務隊列 中，而線程池中的線程則從任務隊列中不斷的取出任務進行處理。
l 主備（主）容災
Master在整個分散式文件系統中的作用非常重要，其維護文件（塊）到DS的映射、管理所有的DS狀態併在某些條件觸發時執行負載均衡計劃等。為了避免Master的單點問題，通常會為其配置備用伺服器，以保證在主控伺服器節點失效時接管其工作。通常的實現方式是通過HA、UCARP等軟體為主備伺服器提供一個虛擬IP提供服務，當備用伺服器檢測到主宕機時，會接管主的資源及服務。
如果Master需要持久化一些數據，則需要將數據同步到備用Master，對於元數據記憶體化的情況，為了加速元數據的構建，有時也需將主上的操作同步到備Master。處理方式可分為同步和非同步兩種。同步方式將每次請求同步轉發至備Master，這樣理論上主備時刻保持一致的狀態，但這種方式會增加客戶端的響應延遲（在客戶端對響應延遲要求不高時可使用這種方式），當備Master宕機時，可採取不做任何處理，等備Master起來後再同步數據，或是暫時停止寫服務，管理員介入啟動備Master再正常服務（需業務能容忍）；非同步方式則是先暫存客戶端的請求信息（如追加至操作日誌），後臺線程重放日誌到備Master，這種方式會使得主備的數據存在不一致的情況，具體策略需針對需求制定。
數據伺服器
l 數據本地存儲
數據伺服器負責文件數據在本地的持久化存儲，最簡單的方式是將客戶每個文件數據分配到一個單獨的DS上作為一個本地文件存儲，但這種方式並不能很好的利用分散式文件系統的特性，很多文件系統使用固定大小的塊來存儲數據如GFS, TFS, HDFS，典型的塊大小為64M。
對於小文件的存儲，可以將多個文件的數據存儲在一個塊中，併為塊內的文件建立索引，這樣可以極大的提高存儲空間利用率。Facebook用於存儲照片的HayStack系統的本地存儲方式為，將多個圖片對象存儲在一個大文件中，併為每個文件的存儲位置建立索引，其支持文件的創建和刪除，不支持更新（通過刪除和創建完成），新創建的圖片追加到大文件的末尾並更新索引，文件刪除時，簡單的設置文件頭的刪除標記，系統在空閑時會對大文件進行compact把設置刪除標記且超過一定時限的文件存儲空間回收（延遲刪除策略）。淘寶的TFS系統採用了類似的方式，對小文件的存儲進行了優化，TFS使用擴展塊的方式支持文件的更新。對小文件的存儲也可直接藉助一些開源的KV存儲解決方案，如Tokyo Cabinet（HDB, FDB, BDB, TDB）、Redis等。
對於大文件的存儲，則可將文件存儲到多個塊上，多個塊所在的DS可以並行服務，這種需求通常不需要對本地存儲做太多優化。
l 狀態維護
DS除了簡單的存儲數據外，還需要維護一些狀態，首先它需要將自己的狀態以心跳包的方式周期性的報告給Master，使得Master知道自己是否正常工作，通常心跳包中還會包含DS當前的負載狀況（CPU、記憶體、磁碟IO、磁碟存儲空間、網路IO等、進程資源，視具體需求而定），這些信息可以幫助Master更好的制定負載均衡策略。
很多分散式文件系統如HDFS在外圍提供一套監控系統，可以實時的獲取DS或Master的負載狀況，管理員可根據監控信息進行故障預防。
l 副本管理
為了保證數據的安全性，分散式文件系統中的文件會存儲多個副本到DS上，寫多個副本的方式，主要分為3種。最簡單的方式是客戶端分別向多個DS寫同一份數據，如DNFS採用這種方式；第2種方式是客戶端向主DS寫數據，主DS向其他DS轉發數據，如TFS採用這種方式；第三種方式採用流水複製的方式，client向某個DS寫數據，該DS向副本鏈中下一個DS轉發數據，依次類推，如HDFS、GFS採取這種方式。
當有節點宕機或節點間負載極不均勻的情況下，Master會制定一些副本複製或遷移計劃，而DS實際執行這些計劃，將副本轉發或遷移至其他的DS。DS也可提供管理工具，在需要的情況下由管理員手動的執行一些複製或遷移計劃。
l 服務模型
參考主控伺服器::服務模型一節
客戶端
l 介面
用戶最終通過文件系統提供的介面來存取數據，linux環境下，最好莫過於能提供POSIX介面的支持，這樣很多應用（各種語言皆可，最終都是系統調用）能不加修改的將本地文件存儲替換為分散式文件存儲。
要想文件系統支持POSIX介面，一種方式時按照VFS介面規範實現文件系統，這種方式需要文件系統開發者對內核有一定的瞭解；另一種方式是藉助FUSE(http://fuse.sourceforge.net)軟體，在用戶態實現文件系統並能支持POSIX介面，但是用該軟體包開發的文件系統會有額外的用戶態內核態的切換、數據拷貝過程，從而導致其效率不高。很多文件系統的開發藉助了fuse，參考http://sourceforge.net/apps/mediawiki/fuse/index.php?title=FileSystems。
如果不能支持POSIX介面，則為了支持不同語言的開發者，需要提供多種語言的客戶端支持，如常用的C/C++、java、php、python客戶端。使用客戶端的方式較難處理的一種情況時，當客戶端升級時，使用客戶端介面的應用要使用新的功能，也需要進行升級，當應用較多時，升級過程非常麻煩。目前一種趨勢是提供Restful介面的支持，使用http協議的方式給應用（用戶）訪問文件資源，這樣就避免功能升級帶來的問題。
另外，在客戶端介面的支持上，也需根據系統需求權衡，比如write介面，在分散式實現上較麻煩，很難解決數據一致性的問題，應該考慮能否只支持create（update通過delete和create組合實現），或折中支持append，以降低系統的複雜性。
l 緩存
分散式文件系統的文件存取，要求客戶端先連接Master獲取一些用於文件訪問的元信息，這一過程一方面加重了Master的負擔，一方面增加了客戶端的請求的響應延遲。為了加速該過程，同時減小Master的負擔，可將元信息進行緩存，數據可根據業務特性緩存在本地記憶體或磁碟，也可緩存在遠端的cache系統上如淘寶的TFS可利用tair作為緩存（減小Master負擔、降低客戶端資源占用）。
維護緩存需考慮如何解決一致性問題及緩存替換演算法，一致性的維護可由客戶端也可由伺服器完成，一種方式是客戶端周期性的使cache失效或檢查cache有效性（需業務上能容忍），或由伺服器在元數據更新後通知客戶端使cache失效（需維護客戶端狀態）。使用得較多的替換演算法如LRU、隨機替換等。
l 其他
客戶端還可以根據需要支持一些擴展特性，如將數據進行加密保證數據的安全性、將數據進行壓縮後存儲降低存儲空間使用，或是在介面中封裝一些訪問統計行為，以支持系統對應用的行為進行監控和統計。
