https://www.cnblogs.com/yswenli/p/7234579.html

https://blog.csdn.net/zollty/article/details/108463141

 

选型需要考虑，但不限于如下几个方面:

  • 自建 nfs 选型，moosefs，ceph，seaweedfs，lustre，glusterfs，FastDFS 等。
  • 如何平滑迁移？大文件、软链不少，小文件较多，迁移耗时长，且迁移过程中要保证不停服运行。
  • 要考虑做隔离，除了给平台提供服务，还会给其他产品提供服务，各自挂了不影响其他的。
  • 容错恢复能力和监控。

https://blog.csdn.net/metaxen/article/details/7108958
这篇博客有简单明了的表格对比，不再赘述。

针对上述问题，概括对比结果:

  • 首先排除 FastDFS，它不支持挂载使用，要用专有API访问。
  • 资料显示lustre部署，需要改内核，补丁不方便，且社区活跃度低。
  • GlusterFS 元数据服务器，有元数据性能和小文件问题。
  • seaweedfs支持海量小文件，服务器挂了之后的运维不便。
  • ceph 性能高，对内核和btrfs文件系统有特殊需求，运维复杂。
  • moosefs 支持FUSE，可直接挂载使用，访问接口为POSIX，支持随机读写，可做多副本冗余存储，可以在线扩容，并有cgi web监控功能。

 

首先，看下这几篇文章：

 

总体思路：

《分布式文件存储选型考虑点》

 

专题分析：

1、SeaweedFS

    参见我的这篇文章《分布式文件存储SeaweedFS试用对比总结》。

2、MinIO

    参见我的这篇文章《分布式文件存储MinIO试用对比总结》

3、FastDFS

    参见我的这几篇文章《FastDFS的一些缺点（强烈需要注意）》《FastDFS集群部署和使用》

 

4、还有一些我没仔细看过的，简单分析一下

比如：

    Ceph：https://github.com/ceph/ceph

    GlusterFS：https://github.com/gluster/glusterfs，https://www.gluster.org

    MooseFS：https://github.com/moosefs/moosefs

    GridFS：https://docs.mongodb.com/manual/core/gridfs/

    简单看了下MooseFS社区，不够活跃，而且有些高级功能要Pro版才有。

    而GridFS，是MongoDB的一部分，不像是专业的分布式文件系统。

 

    总之，目前来看，开源的分布式文件存储，目前就4选一吧：MinIO、SeaWeedfs、GlusterFS、Ceph！

 

    但是据说，GlusterFS小文件存储不如SeaWeedfs，参见：https://blog.csdn.net/karamos/article/details/80130751

 

    另外，有人不建议用Ceph：“After working with Ceph for 11 months I came to conclusion that it utterly sucks(糟糕透了) so I suggest to avoid it.”，参见：https://stackoverflow.com/questions/17425153/distributed-file-systems-gridfs-vs-glusterfs-vs-ceph-vs-hekafs-benchmarks，另外我发现SeaWeedfs居然是2013年开始的，也算非常老牌的了，毕竟2012年Golang才发布第一版！

 

    SeaWeedFS官方有与Ceph的对比，参见：

https://github.com/chrislusf/seaweedfs#compared-to-other-file-systems

https://github.com/chrislusf/seaweedfs/issues/120

 

    综合了很多意见，我优先选择了 MinIO 和 SeaweedFS进行试用。

 

MinIO 和 SeaweedFS 简单对比

    MinIO是N个磁盘，可以任意损坏N/2个，而数据不会丢失，但是这种情况下只能读，不能写，如果有N/2+1个磁盘完好，则可以读写。实际磁盘空间占用，我的测试结果为：一个31,294,295 b的文件，10个磁盘的情况下，每个磁盘分到恰好6258955 b，占用总磁盘空间是单个文件size的恰好2倍。另外，我还测过4个磁盘的情形，总size也是单个文件的2倍。

    而SeaweedFS的说明如下：

    SeaweedFS implemented RS(10,4), which allows loss of 4 shards of data with 1.4x data size. Compared to replicating data 5 times to achieve the same robustness, it saves 3.6x disk space.

    If up to 4 shards are down, the data is still accessible with reasonable speed.

    翻译：SeaweedFS允许10个分片，挂掉4个，而数据仍然可以读，数据size为单个的1.4倍。如果要通过全量复制达到相同的效果，允许挂掉一个，那就需要4+1=5个分片。

    换句话说，一个10M的文件，SeaweedFS将其存放在10个分片上，一共才占用14M的空间，达到的效果是可以挂掉4个分片。而如果要通过全量复制的方式，要5个分片，占用的空间为50M。节省了36M磁盘空间，节省了36/50=72%，同样，分片越多，节省得越多。

    和MinIO对比一下，MinIO要达到挂掉4个分片可以，只需要8个分片，但是占用空间为20M，节省了60%的空间。这方面不如SeaweedFS的72%，但是可以节省2个分片。

    另外，说一下我遇到的问题，MinIO在10个分片的时候，启动非常慢，也可能是我虚拟机的配置非常低问题（1cpu+1G内存，带动10个分片的MinIO），但是侧面也说明MinIO资源占用非常低，1G内存居然可以带动10个分片！

 

SeaweedFS

    SeaweedFS将磁盘进行了分组，分为DataCenters、Racks（机架），Servers和Hard Drive，从而保证了更高的可用性。像MinIO那样，volume是没有分组的，文件分布没有权重，感觉是要差一点。

    SeaweedFS兼容Amazon S3的大多数常用API，同样SeaweedFS也支持命令行管理文件，以及HTTP API，且支持将虚拟文件系统挂载到操作系统上（FUSE），这样的话，操作文件甚至比Browser更方便有木有！

    另外，SeaweedFS支持两个集群之间的数据全量或实时同步（借助Kafka等MQ），这在跨数据中心同步文件时很重要。同时，这个功能可以将数据实时备份到云存储（Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure,阿里云等）。

    还支持纠删码（Erasure Coding for warm storage），貌似是很牛逼的功能。

 

    说下SeaweedFS的缺点吧：中小型文件效率非常高，但是它的单卷最大容量被程序限制到30GB，对超大文件（比如500MB以上），我感觉它的设计不是很占优势。我建议存储的文件以100MB以内的为主（当然，有少数较大的文件也没任何问题）。

 

    具体参见我的这篇文章《分布式文件存储SeaweedFS试用对比总结》。

系统整体对比

 

对比说明

/文件系统

TFSFastDFSMogileFSMooseFSGlusterFSCeph
开发语言C++CPerlCCC++
开源协议GPL V2GPL V3GPLGPL V3GPL V3LGPL
数据存储方式块文件/Trunk文件块文件/块对象/文件/块
集群节点通信协议私有协议（TCP）私有协议（TCP）HTTP私有协议（TCP）私有协议（TCP）/ RDAM(远程直接访问内存)私有协议（TCP）
专用元数据存储点占用NS无占用DB占用MFS无占用MDS
在线扩容支持支持支持支持支持支持
冗余备份支持支持-支持支持支持
单点故障存在不存在存在存在不存在存在
跨集群同步支持部分支持--支持不适用
易用性安装复杂，官方文档少安装简单，社区相对活跃-安装简单，官方文档多安装简单，官方文档专业化安装简单，官方文档专业化
适用场景跨集群的小文件单集群的中小文件-单集群的大中文件跨集群云存储单集群的大中小文件

开源协议说明

 

GPL:不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售，修改后该软件产品必须也采用GPL协议；
GPL V2：修改文本的整体就必须按照GPL流通，不仅该修改文本的源码必须向社 会公开，而且对于这种修改文本的流通不准许附加修改者自己作出的限制;
GPL V3：要求用户公布修改的源代码，还要求公布相关硬件;LGPL：更宽松的GPL

TFS

TFS（Taobao File System）是由淘宝开发的一个分布式文件系统，其内部经过特殊的优化处理，适用于海量的小文件存储，目前已经对外开源；

TFS采用自有的文件系统格式存储，因此需要专用的API接口去访问，目前官方提供的客户端版本有：C++/JAVA/PHP。

 

  • 特性

1）在TFS文件系统中，NameServer负责管理文件元数据，通过HA机制实现主备热切换，由于所有元数据都是在内存中，其处理效率非常高效，系统架构也非常简单，管理也很方便；
2）TFS的DataServer作为分部署数据存储节点，同时也具备负载均衡和冗余备份的功能，由于采用自有的文件系统，对小文件会采取合并策略，减少数据碎片，从而提升IO性能；
3）TFS将元数据信息（BlockID、FileID）直接映射至文件名中，这一设计大大降低了存储元数据的内存空间；

  • 优点

1）针对小文件量身定做，随机IO性能比较高；
2）支持在线扩容机制，增强系统的可扩展性；
3）实现了软RAID，增强系统的并发处理能力及数据容错恢复能力；
4）支持主备热倒换，提升系统的可用性；
5）支持主从集群部署，其中从集群主要提供读/备功能；

  • 缺点

1）TFS只对小文件做优化，不适合大文件的存储；
2）不支持POSIX通用接口访问，通用性较低；
3）不支持自定义目录结构，及文件权限控制；
4）通过API下载，存在单点的性能瓶颈；
5）官方文档非常少，学习成本高；

  • 应用场景

1）多集群部署的应用
2）存储后基本不做改动
3）海量小型文件
根据目前官方提供的材料，对单个集群节点，存储节点在1000台以内可以良好工作，如存储节点扩大可能会出现NameServer的性能瓶颈

  • 安装及使用

 源代码路径：http://code.taobao.org/p/tfs/src/

 参考

 http://rdc.taobao.com/blog/cs/?p=128

 http://elf8848.iteye.com/blog/1724423

 http://baike.baidu.com/view/1030880.htm

 http://blog.yunnotes.net/index.php/install_document_for_tfs/

 

 

FastDFS

FastDFS是国人开发的一款分布式文件系统，目前社区比较活跃。如上图所示系统中存在三种节点：Client、Tracker、Storage，在底层存储上通过逻辑的分组概念，使得通过在同组内配置多个Storage，从而实现软RAID10,提升并发IO的性能、简单负载均衡及数据的冗余备份；同时通过线性的添加新的逻辑存储组，从容实现存储容量的线性扩容。

文件下载上，除了支持通过API方式，目前还提供了apache和nginx的插件支持，同时也可以不使用对应的插件，直接以Web静态资源方式对外提供下载。

目前FastDFS(V4.x)代码量大概6w多行，内部的网络模型使用比较成熟的libevent三方库，具备高并发的处理能力。

  • 特性

1）在上述介绍中Tracker服务器是整个系统的核心枢纽，其完成了访问调度（负载均衡），监控管理Storage服务器，由此可见Tracker的作用至关重要，也就增加了系统的单点故障，为此FastDFS支持多个备用的Tracker，虽然实际测试发现备用Tracker运行不是非常完美，但还是能保证系统可用。
2）在文件同步上，只有同组的Storage才做同步，由文件所在的源Storage服务器push至其它Storage服务器，目前同步是采用Binlog方式实现，由于目前底层对同步后的文件不做正确性校验，因此这种同步方式仅适用单个集群点的局部内部网络，如果在公网上使用，肯定会出现损坏文件的情况，需要自行添加文件校验机制。
3）支持主从文件，非常适合存在关联关系的图片，在存储方式上，FastDFS在主从文件ID上做取巧，完成了关联关系的存储。

  • 优点

1）系统无需支持POSIX(可移植操作系统)，降低了系统的复杂度，处理效率更高
2）支持在线扩容机制，增强系统的可扩展性
3）实现了软RAID，增强系统的并发处理能力及数据容错恢复能力
4）支持主从文件，支持自定义扩展名
5）主备Tracker服务，增强系统的可用性

  • 缺点

1）不支持断点续传，对大文件将是噩梦（FastDFS不适合大文件存储）
2）不支持POSIX通用接口访问，通用性较低
3）对跨公网的文件同步，存在较大延迟，需要应用做相应的容错策略
4）同步机制不支持文件正确性校验，降低了系统的可用性
5）通过API下载，存在单点的性能瓶颈

  • 应用场景

1）单集群部署的应用
2）存储后基本不做改动
3）小中型文件根据
目前官方提供的材料，现有的使用FastDFS系统存储容量已经达到900T，物理机器已经达到100台（50个组）
 安装指导_FastDFS
fastdfs-wubo https://blog.csdn.net/Michaelwubo/article/details/113109569
源码路径：https://github.com/happyfish100/fastdfs参考
 https://code.google.com/p/fastdfs/ 
 http://bbs.chinaunix.net/forum-240-1.html
 http://portal.ucweb.local/docz/spec/platform/datastore/fastdfs

 

MooseFS

MooseFS是一个高可用的故障容错分布式文件系统，它支持通过FUSE方式将文件挂载操作，同时其提供的web管理界面非常方便查看当前的文件存储状态。

  • 特性

1）从下图中我们可以看到MooseFS文件系统由四部分组成：Managing Server 、Data Server 、Metadata Backup Server 及Client
2）其中所有的元数据都是由Managing Server管理，为了提高整个系统的可用性，Metadata Backup Server记录文件元数据操作日志，用于数据的及时恢复
3）Data Server可以分布式部署，存储的数据是以块的方式分布至各存储节点的，因此提升了系统的整体性能，同时Data Server提供了冗余备份的能力，提升系统的可靠性
4）Client通过FUSE方式挂载，提供了类似POSIX的访问方式，从而降低了Client端的开发难度，增强系统的通用性

  • 元数据服务器（master）:负责各个数据存储服务器的管理，文件读写调度，文件空间回收以及恢复

  • 元数据日志服务器（metalogger）:负责备份master服务器的变化日志文件，以便于在master server出问题的时候接替其进行工作

  • 数据存储服务器（chunkserver）:数据实际存储的地方，由多个物理服务器组成，负责连接管理服务器，听从管理服务器调度，提供存储空间，并为客户提供数据传输；多节点拷贝;在数据存储目录，看不见实际的数据

  • 优点

1）部署安装非常简单，管理方便
2）支持在线扩容机制，增强系统的可扩展性
3）实现了软RAID，增强系统的 并发处理能力及数据容错恢复能力
4）数据恢复比较容易，增强系统的可用性5）有回收站功能，方便业务定制

  • 缺点

1）存在单点性能瓶颈及单点故障
2）MFS Master节点很消耗内存
3）对于小于64KB的文件，存储利用率较低

  • 应用场景

1）单集群部署的应用
2）中、大型文件

  • 参考

 http://portal.ucweb.local/docz/spec/platform/datastore/moosefsh 

 http://www.moosefs.org/ 

 http://sourceforge.net/projects/moosefs/?source=directory

GlusterFS

GlusterFS是Red Hat旗下的一款开源分布式文件系统，它具备高扩展、高可用及高性能等特性，由于其无元数据服务器的设计，使其真正实现了线性的扩展能力，使存储总容量可 轻松达到PB级别，支持数千客户端并发访问；对跨集群，其强大的Geo-Replication可以实现集群间数据镜像，而且是支持链式复制，这非常适用 于垮集群的应用场景

  • 特性

1）目前GlusterFS支持FUSE方式挂载，可以通过标准的NFS/SMB/CIFS协议像访问本体文件一样访问文件系统，同时其也支持HTTP/FTP/GlusterFS访问，同时最新版本支持接入Amazon的AWS系统
2）GlusterFS系统通过基于SSH的命令行管理界面，可以远程添加、删除存储节点，也可以监控当前存储节点的使用状态
3）GlusterFS支持集群节点中存储虚拟卷的扩容动态扩容；同时在分布式冗余模式下，具备自愈管理功能，在Geo冗余模式下，文件支持断点续传、异步传输及增量传送等特点

Yuyj GlusterFS.png

 

  • 优点

1）系统支持POSIX(可移植操作系统)，支持FUSE挂载通过多种协议访问，通用性比较高
2）支持在线扩容机制，增强系统的可扩展性
3）实现了软RAID，增强系统的 并发处理能力及数据容错恢复能力
4）强大的命令行管理，降低学习、部署成本
5）支持整个集群镜像拷贝，方便根据业务压力，增加集群节点
6）官方资料文档专业化，该文件系统由Red Hat企业级做维护，版本质量有保障

  • 缺点

1）通用性越强，其跨越的层次就越多，影响其IO处理效率
2）频繁读写下，会产生垃圾文件，占用磁盘空间

  • 应用场景

1）多集群部署的应用
2）中大型文件根据目前官方提供的材料，现有的使用GlusterFS系统存储容量可轻松达到PB

  • 术语：

brick：分配到卷上的文件系统块；
client：挂载卷，并对外提供服务；
server：实际文件存储的地方；
subvolume：被转换过的文件系统块；
volume：最终转换后的文件系统卷。

  • 参考

  http://www.gluster.org/

  http://www.gluster.org/wp-content/uploads/2012/05/Gluster_File_System-3.3.0-Administration_Guide-en-US.pdf

  http://blog.csdn.net/liuben/article/details/6284551

 

Ceph

Ceph是一个可以按对象/块/文件方式存储的开源分布式文件系统，其设计之初，就将单点故障作为首先要解决的问题，因此该系统具备高可用性、高性能及可 扩展等特点。该文件系统支持目前还处于试验阶段的高性能文件系统BTRFS(B-Tree文件系统)，同时支持按OSD方式存储，因此其性能是很卓越的， 因为该系统处于试商用阶段，需谨慎引入到生产环境

  • 特性

1）Ceph底层存储是基于RADOS（可靠的、自动的分布式对象存储），它提供了LIBRADOS/RADOSGW/RBD/CEPH FS方式访问底层的存储系统，如下图所示
2）通过FUSE，Ceph支持类似的POSIX访问方式；Ceph分布式系统中最关键的MDS节点是可以部署多台，无单点故障的问题，且处理性能大大提升
3）Ceph通过使用CRUSH算法动态完成文件inode number到object number的转换，从而避免再存储文件metadata信息，增强系统的灵活性

  • 优点

1）支持对象存储（OSD）集群，通过CRUSH算法，完成文件动态定位， 处理效率更高
2）支持通过FUSE方式挂载，降低客户端的开发成本，通用性高
3）支持分布式的MDS/MON，无单点故障
4）强大的容错处理和自愈能力5）支持在线扩容和冗余备份，增强系统的可靠性

  • 缺点

1）目前处于试验阶段，系统稳定性有待考究

  • 应用场景

1）全网分布式部署的应用
2）对实时性、可靠性要求比较高官方宣传，存储容量可轻松达到PB级别

 

 源码路径：https://github.com/ceph/ceph

 

 

  • 参考

     

  http://ceph.com/

 

MogileFS

  • 开发语言：perl

  • 开源协议：GPL

  • 依赖数据库

  • Trackers(控制中心):负责读写数据库，作为代理复制storage间同步的数据

  • Database:存储源数据（默认mysql）

  • Storage:文件存储

  • 除了API，可以通过与nginx集成，对外提供下载服务

     

     

 

 源码路径：https://github.com/mogilefs

 

  • 参考

 https://code.google.com/p/mogilefs/wiki/Start?tm=6

 

 其它参考

 http://blog.csdn.net/qiangweiloveforever/ariticle/details/7566779

 http://weiruoyu.blog.51cto.com/951650/786607 

 http://m.blog.csdn.net/blog/junefsh/18079733

 

Seaweedfs

https://blog.csdn.net/Michaelwubo/article/details/113611983

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