分布式文件系统概要设计-10.docx

分布式文件系统概要设计（初稿）三人行研发组2011-9-10修订历史日期版本描述作者2011-9-100.1概要设计初稿张琨2011-10-100.2概要设计完善熊书宜2012-02-131.0初步实现方案熊书宜需求分析与目标设定业务需求：提供整站的UGC文件存储与读取为后期在线网络存储打下基础技术目标：方便读写海量规模的大文件易于掌握，对外接口统一而简单易于运维和扩展服务稳定同时数据安全系统架构设计主流选型1、MogileFSKey-Value型元文件系统，不支持FUSE，应用程序访问它时需要API，主要用在web领域处理海量小图片，效率相比mooseFS高很多。2、FastDFS国人在mogileFS的基础上进行改进的key-value型文件系统，同样不支持FUSE，提供比mogileFS更好的性能。3、MooseFS(我目前使用的)支持FUSE，相对比较轻量级，对master服务器有单点依赖，用perl编写，性能相对较差，其master非常占内存?(测试结果貌似是chunkserver)国内用的人比较两者的区别主要在于：1、HBase依赖于HDFS；MongoDB直接存储在本地磁盘中2、HBase按照列族将数据存储在不同的文件中；MongoDB不分列，整个文档都存储在一个（或者说一组）文件中，通过一个有一个通用的.ns文件保存名称空间（Column-based和Document-Based之间的区别应该是指这个地方吧）3、HBase一个region只有一个HRegionServer对外提供服务（没有负载均衡的概念）；MongoDB的shards（类似于region）支持负载均衡（主从结构，通过日志进行同步，这个HBase也在开发计划当中）4、HBase根据文件的大小来控制region的分裂；MongoDB根据负载来决定shards的分裂架构设计调研mongodb的Auto-Sharding能够做到：。当各Sharding间负载和数据分布不平衡时，自动rebalancing//这是我需要测试的。简单方便的添加和删除节点。自动故障转移。可扩展至上千台节点MongoDB集群包括一定数量的mongod（分片存储数据）、mongos（路由处理）、configserver、clients。以下会一一介绍。1>shards：一个shard为一组mongod，通常一组为两台，主从或互为主从，这一组mongod中的数据是相同的，具体可见《mongodb分布式之数据复制》。数据分割按有序分割方式，每个分片上的数据为某一范围的数据块，故可支持指定分片的范围查询，这同google的BigTable类似。数据块有指定的最大容量，一旦某个数据块的容量增长到最大容量时，这个数据块会切分成为两块；当分片的数据过多时，数据块将被迁移到系统的其他分片中。另外，新的分片加入时，数据块也会迁移。2>mongos：可以有多个，相当于一个控制中心，负责路由和协调操作，使得集群像一个整体的系统。mongos可以运行在任何一台服务器上，有些选择放在shards服务器上，也有放在client服务器上的。mongos启动时需要从configservers上获取基本信息，然后接受client端的请求，路由到shards服务器上，然后整理返回的结果发回给client服务器。3>configserver：存储集群的信息，包括分片和块数据信息。主要存储块数据信息，每个configserver上都有一份所有块数据信息的拷贝，以保证每台configserver上的数据的一致性。4>shardkey：为了分割数据集，需要制定分片key的格式，类似于用于索引的key格式，通常由一个或多个字段组成以分发数据与mysql对比跟mysqld一样，一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binaryjson）的形式存放于硬盘中。跟关系型数据库不一样的地方是，它是的以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。可以说是兼备了key-value数据库的方便高效与关系型数据库的强大功能。Nginx按照db到collection（相当于表的概念）做的配置location/pics/{gridfspicsfield=filenametype=string;mongo127.0.0.1:27017;}gridfs：ngin