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12年前发布

cloudxy 新一代弹性云计算平台

CLOUDXY立足于实现虚拟子网(以太网)的弹性云计算平台 该项目主要包含有两个子项目:

  • HLFS - 虚拟机分布式镜像存储 (类似于亚马逊EBS,首先发布出来)
  • ECMS - 虚拟环境管理系统

背景介绍

HLFS的使用场景是为弹性云平台提供虚拟磁盘(类似amazon的EBS)提供后台存储服务。它需要满足高可用性、高性能、能随机读写、快速故障恢复、数据快照、回滚等特性。

实现简述

hadoop dfs 可被看做一个可靠的、随时可扩展的“磁盘”;但美中不足的是其不能随机写,只能追加写入,因此还不能直接作为我们的镜像存储系统。那么我们需要借助log structrue filesystem的理念,使用追加方式在hdfs上实现随机读写的要求。

特性描述

  • 用户态文件系统 —— 和标准的内核态posix接口文件系统不同,HLFS实现于用户态,以lib形式嵌入客户端。 不必完全实现posix接口规范 ,按需实现pread\pwrite等主要语意即可。
  • 支持随机读写 —— 文件要能支持随机读写(按照offset定位位置)。
  • 支持超大文件存储 —— 单个文件需可支持上T数据存储(这里文件对应的是虚拟机的磁盘大小)。
  • 仅支持单文件 —— 在我们应用场景中每个虚拟磁盘对应一个HLFS实例,因此最简化的设计就是只需要支持一个文件(对应虚拟机里一个磁盘)。
  • 面向客户端一致性 (client - orient )—— 虚拟机磁盘同一时刻只能被挂载到一个虚拟机镜像中,因此只需要对其挂载的虚拟机客户保证数据一致
  • 支持快照、支持回滚 —— 文件可随时进行现场快照、可按需进行回滚(对于host服务的虚拟机,快照回滚是防止网站被入侵或者误操作造成数据污染、损坏的最有效手段)
  • 支持多数据多副本 —— 数据存储多份,保证数据安全性和就近访问优化(hadoop dfs为我们实现这点)
  • 集群系统可动态扩容 —— 存储节点(PC服务器)可动态添加到集群中,而不影响集群正常服务(hadoop dfs为我们实现这点)
  • 集群系统可透明故障切换 —— 存储节点出现故障,不影响服务,对用户透明(hadoop dfs为我们实现这点)

概要设计

HLFS 的磁盘数据格式与一般文件系统(FFS—fast filesystem)无多大差异,都是借助于indirect block 、inode 、directory 等结构。 所不同之处在于LFS会将磁盘(我们这里是hdfs的存储池)分割成有序的segment 进行管理,当前活跃的segment只有一个(也就是我们日志的逻辑尾的segment)。 这些segment 逻辑上头尾相连组成一个线性log,任何的文件更新(数据块、indirect block 、inode等等)都会以追加方式写入到log尾部——显然这么做的好处是保证了磁头的顺序移动,提高了吞吐;而带来的麻烦是需要回收前期写入的旧数据 (修改过的),否则磁盘迟早会写满。综上所述我们设计的最基本思路是 —— 利用hadoop dfs为我们提供可靠的、分布式的存储介质;然后在其上实现LFS。

下面就关键设计技术点做概要设计。

HLFS LOG 创建和检索

LOG 是我们数据持久化的一个基本写入单位,对于写透需求来说,实际上每次写入动作都会产生一个新的LOG,而每次的LOG大小不尽相同。

LOG的内容显然必须包含被写入的数据块,还需要包含对应的元数据(索引块等)信息,以及元数据的元信息(inode),这样才能完成对一个信息的索引。

LOG创建

任何文件或者目录的修改LFS都需要向log中写入如下几部分信息,而且要求严格“按照顺序写入(in-order semantics)”—— 其目的是为了崩溃时能尽可能恢复数据一致性。
  1. 任何修改或者新数据块 (数据块是数据实际操作的最小粒度;可配置;大小为8196字节或者更大)
  2. Indirect block 更新 (也叫做meta-data block ,是inode中的2/3/4级索引块数据)
  3. Inode 更新 (每个inode对应一个文件,如果只支持单一文件,则只用一个inode)
  4. Inode map 更新 ( 单一文件则只有一个映射项)
cloudxy 新一代弹性云计算平台

项目主页:http://www.open-open.com/lib/view/home/1338895582734

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