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【linux】海量小文件的存储方案

在介绍海量文件存储之前,需要先介绍一下常见的系统里面文件是如何存储的

文件inode

在linux下,每个文件或者目录,都会分配一个inode(index node),它不存储具体的文件内容,而是记录该文件的基础信息。每个inode大小一半是100-200kb(画重点,下面会用)。inode下会记录:

  1. 文件大小、类型;
  2. 权限信息,比如所属组,用户,访问控制;
  3. 文件的操作时间;
  4. 具体数据在磁盘的位置;
    文件系统初始化的时候,磁盘空间一般都会分俩部分。一部分就是存储inode,一部分是真正的存储文件内容。需要注意的系统的inode数量是有上限的,即系统最多可以存储多少个文件。有可能磁盘空间还有很多,但inode已经被用完;那此时系统无法再分配新的inode,你也依旧无法再存储新的文件。查看文件占用多少inode,和系统还有多少inode可以用如下俩个命令:
#某一文件inode占用
[root@why /]# stat my_file
File: my_file
Size: 0               Blocks: 0          IO Block: 4096   regular empty file
Device: xx    Inode: 17          Links: 1Access: (0644/-rw-r--r--)  Uid: (    0/    root)   Gid: (    0/    root)
Access: 2024-03-26 11:30:27
Modify: 2024-03-26 11:30:27
Change: 2024-03-26 11:30:27#系统inode使用个数情况,注意是个数。
[root@why /]# df -i
Filesystem      Inodes IUsed   IFree IUse% Mounted on
tmpfs           203330     100  203230    1% /dev/shm
tmpfs           203330     100  203230    1% /run
tmpfs           203330    200  203130    1% /sys/fs/cgroup#当使用率100%,那系统则无法再新曾文件。
#

海量文件存储

海量文件的元数据管理

海量文件存储就是数亿数十亿上百亿的文件存储,在如今互联网上,海量文件基本是个常态。图片、视频、商品等,很容易达到这个量级。在这个量级下,当前单机系统存储,是肯定存不下的。比如一个100亿的文件,先不考虑inode数量,光inode的存储大概就得1个TB,再加上具体的文件内容,很容易就超出单机系统了。这是海量文件要解的第一个问题,就是海量文件的元数据管理。

海量文件下如何高速支撑文件读取

假如存储支撑了这么多的元数据,比如单独搞到机器存储元数据,1TB其实压力还是可以的;或者多找几台机器分布式存储机器。此时会引入第二个问题,海量的文件下如何快速访问文件。对于一次文件读取是要先加载inode,找到真实文件存储位置再去读具体文件。一般系统为了加速文件访问,会把inode缓存在系统里(vfscache:https://www.science.unitn.it/~fiorella/guidelinux/tlk/node110.html)。如果这么大量的inode,很难缓存住的,海量文件下如何高速支撑文件读取。

ceph存储系统

对于海量文件业务场景,当前行业一般都会采用对象存储组件。比如腾讯云的cos,其他云厂商的对象存储,还有开源的ceph。
对于ceph来说,常见的块存储,文件存储和对象存储三种业务场景,都可以很好的支持。

整体架构

直接搬运自官方
在这里插入图片描述

  • 客户端:ceph自己的客户端。
  • 监视器:Ceph监视器(Ceph-mon)维护集群状态的映射,包括监视器自身,下边提到的管理器、OSD、MDS和CRUSH。为了容灾设计,通常至少需要三个监视器。
  • 管理器:Ceph Manager守护进程(Ceph-mgr)负责跟踪运行时指标和Ceph集群的当前状态,包括存储利用率、当前性能指标和系统负载。
  • Ceph OSD:对象存储守护程序(Ceph OSD,cosd)存储数据,处理数据复制、恢复、再平衡,并通过检查其他Ceph OSD守护程序的心跳来向Ceph监视器和管理器提供一些监控信息。通常至少需要三个Ceph OSD来实现高可用。
  • MDSs:Ceph元数据服务器(MDS,Ceph-MDS)存储Ceph文件系统的元数据。Ceph元数据服务器允许CephFS用户运行基本命令(如ls、find等),而不会给Ceph存储集群带来负担。

继续补充中…

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