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高阶面试-存储系统的设计

news 2025/7/11 14:53:48

概述

分类

块存储 block storage
文件存储 file storage
对象存储 object storage

区别：

块存储

概述

位于最底层，块，是物理存储设备上数据存储的最小单位。硬盘(Hard Disk Drive，HDD)就属于块存储。常见的还有固态硬盘(SSD)、存储区域网络(SAN)，操作系统和应用程序可以通过块级接口来访问这些数据。主要应用程序：数据库。

生产上，除了磁盘挂载，要么就是用云厂商提供的块存储，如AWS EBS，要么就是Ceph这种文件存储系统的块存储。

如何存储？

将数据分成固定大小的块(或扇区)，每个块都有唯一的地址或编号标识。

假设有个硬盘，被分割为大小1MB的块，来存储数据。

硬盘初始化(10GB分为1w个1MB的块)–>数据写入(系统给数据分配一个或多个空闲的块)–>块分配(系统维护映射表记录块是否空闲)–>数据读取(应用程序请求包含数据的块的地址，系统检索后返回给应用程序)–>块管理(垃圾回收、压缩空间、快照、克隆、备份等)

物理磁盘 (Disk)
└── 分区 (Partition)├── 主分区 (Primary Partition)└── 扩展分区 (Extended Partition)└── 逻辑分区 (Logical Partition)└── 物理卷 (Physical Volume)└── 卷组 (Volume Group)└── 逻辑卷 (Logical Volume)└── 文件系统 (Filesystem)└── 块 (Block)

磁盘挂载示例

使用 fdisk 创建分区
```
[root@72agent ~]# fdisk /dev/xvde
```
进入 fdisk 工具，开始对 /dev/xvde 设备进行分区操作。

创建新的分区

输入 n 创建新分区
```
Command (m for help): n
```
选择分区类型 p (主分区)
```
Select (default p): p
```
设置分区编号，默认是 1
```
Partition number (1-4, default 1): 1
```

设置起始扇区，默认是 2048

First sector (2048-629145599, default 2048):

设置结束扇区，默认是最大值

Last sector, +sectors or +size{K,M,G} (2048-629145599, default 629145599):

更改分区类型
- 输入 t 更改分区类型
```
Command (m for help): t
```
- 选择分区 1
```
Selected partition 1
```
- 输入类型代码 83 (Linux原生分区，可以格式化为 ext4、xfs 等 Linux 文件系统并用于普通的数据存储)
```
Hex code (type L to list all codes): 83
```
保存分区表并退出
```
Command (m for help): w
```
创建物理卷 (验证设备、写入LVM元数据包括物理卷标识符UUID、卷组信息、数据区描述、更新设备信息)
```
[root@72agent ~]# pvcreate /dev/xvde1
```
创建卷组(将一个或多个物理卷PV组合成一个卷组VG，会写入LVM卷组元数据，包括卷组名、物理卷列表、物理扩展块大小等)
```
[root@72agent ~]# vgcreate appvg /dev/xvde1
```
创建逻辑卷(将卷组中的物理存储空间组织成灵活易用的逻辑卷)
```
[root@72agent ~]# lvcreate -l 100%VG -n applv appvg
```
格式化逻辑卷为 XFS 文件系统(在逻辑卷上创建必要的文件系统结构如超级块、块组、inode表)
```
[root@72agent ~]# mkfs.xfs /dev/appvg/applv
```
创建挂载点(访问文件系统的路径，用于组织和管理文件)
```
[root@72agent ~]# mkdir /app
```

挂载逻辑卷到挂载点

[root@72agent ~]# mount /dev/appvg/applv /app/

添加挂载信息到 /etc/fstab，以便开机自动挂载

[root@72agent ~]# echo "/dev/mapper/appvg-applv /app xfs defaults 0 0" >> /etc/fstab

验证挂载情况
```
[root@72agent ~]# df -h
```

以上步骤依次执行，可以成功将 /dev/xvde 挂载到 /app 目录，并确保系统重启后自动挂载。请注意检查每个步骤的输出，以确保没有错误发生。

当然，也可以挂载逻辑卷

# 安装必要的工具（例如，使用LVM管理块存储）
sudo apt-get update
sudo apt-get install lvm2# 使用fdisk或parted创建新的分区
sudo fdisk /dev/sdx
# 创建一个新的分区并退出# 创建物理卷
sudo pvcreate /dev/sdx1# 创建卷组
sudo vgcreate vg_myvolume /dev/sdx1# 创建逻辑卷
sudo lvcreate -l 100%FREE -n lv_mydata vg_myvolume# 格式化逻辑卷
sudo mkfs.ext4 /dev/vg_myvolume/lv_mydata# 挂载逻辑卷
sudo mount /dev/vg_myvolume/lv_mydata /mnt/mydata# 写入数据到挂载的卷
echo "Hello, block storage!" | sudo tee /mnt/mydata/hello.txt# 查看数据
cat /mnt/mydata/hello.txt# 卸载卷
sudo umount /mnt/mydata

如上，可写数据到挂载的卷

文件存储

在块存储的基础上，提供更高层次的抽象。最常见，相关协议如ftp、nfs、smb、scp、rsync等

文件存储的分类：

基于磁盘的普通本地文件系统，如ext4、xfs等
网络文件系统，如nfs
分布式文件系统如ceph、glusterFS等

读取 `/home/user/document.txt` 文件

查找目录 /home/user：
- 查找根目录 /，找到 home 目录的 inode。
- 读取 home 目录的数据块，找到 user 目录的 inode。
- 读取 user 目录的数据块，找到 document.txt 文件的 inode 编号。
读取 inode：
- 根据 document.txt 文件的 inode 编号，从 inode 表中读取 inode 元数据。
读取数据块：
- 读取 inode 中指向的数据块，获取文件的实际内容
  如果目录项和 inode 信息已经在内存中缓存，则可以减少磁盘访问次数

主要优化：

缓存目录项和 inode 信息放入内存
预读读取文件，系统会预读后续的数据块，提高顺序读性能
写回文件系统缓冲区会延迟将写操作的数据写入磁盘，减少磁盘写操作次数
索引优化 ext4采用B+树的变体做目录索引，inode索引沿用unix系统的inode结构

对象存储

文件存储系统的特点，对文件访问，需要先访问元数据inode，再访问用户数据也就是存储文件的数据。整个过程涉及2-3次的磁盘访问，而互联网领域有大量的图片等存储需求，多次磁盘访问会显著降低性能；文件系统的方式，应用访问数据的整个访问路径较长，用户无法直接访问，必须经过nginx-应用(接口、权限、文件系统接口)-远程文件系统，而随着互联网应用的发展，有海量图片等资源，和文件存储系统不同，只需要一次存储多次访问，不需要文件锁、对文件内容的修改等，因此对象存储应运而生。如AWS S3、七牛云、腾讯云对象存储等。

如何设计对象存储

需求

mindmaproot((需求))功能性需求创建bucketbucket上传下载bucket版本控制列出bucket的对象非功能性需求大文件和很多小文件一年数据量100PB数据持久性6个9，服务可用性4个9

需求如上，假设20%小对象(小于1MB)，60%中等对象(1MB-64MB),20%大对象(大于64MB)。计算得到对象总数大概0.68 billion个，一个对象的元数据1KB，那需要0.68TB空间存储元数据。

对象存储：metadata(ObjectName->ObjectId) dataStorage(objectId->Object)

分离元数据和对象数据，数据存储包含不可变数据，元数据存储包含可变数据

![[Pasted image 20240605212521.png]]

架构图

![[Pasted image 20240605213257.png]]

上传

![[Pasted image 20240605214007.png]]

对象必须在桶里面

http put请求创建桶–>LB–>API–>IAM确保授权且有写权限–>metadata存储，db中创建bucket_info
http put请求创建script.txt的对象–>LB–>API–>IAM–>将payload的对象数据发送到数据存储，返回对象uuid
API调用metadataDB存储record，包含object_name、object_id(uuid)、bucket_id

下载

![[Pasted image 20240605231357.png]]

client-(GET /bucket-to-share/script.txt)->LB–>API–>IAM验证是否有读权限–>metadataDB检索uuid–>从数据存储中检索对象数据–>返回给client

数据存储服务

![[Pasted image 20240605233125.png]]

三个部分：

数据路由 data routing service，提供restfulAPI访问数据节点集群，无状态服务，查询placement service获取最佳数据节点读写
存储分布服务 placement service，负责将对象放置在不同的存储节点和数据中心，如下虚拟集群图，实现冗余存储和高可用通过心跳监控所有数据节点。集群的话，使用paxos或raft协议构建5到7个节点的集群，保证服务的高可用。
数据节点 data node，也叫复制组，通过将数据复制到多个数据节点确保可靠性和持久性。每个数据节点都运行一个数据服务守护进程，给存储分布服务发送心跳，包含数据节点管理多少个磁盘驱动器，每个驱动器存储多少数据。存储分布服务给数据节点分配ID，添加到虚拟集群映射中，并返回唯一id、虚拟集群map、去哪复制数据

![[Pasted image 20240605233813.png]]

流程：

API-对象数据->dataStorage
data routing service 生成对象的uuid，请求placement service存储
placement service检查虚拟集群map，返回主节点
data routing service将数据和uuid发给主节点
主节点保存并复制给两个副本节点(CAP的三种取舍)，返回响应给data routing service
uuid返回给API

数据的管理

最简单：每个对象存储到单独的文件
缺点：很多小文件，性能受影响，1.浪费数据块，典型的块是4KB，对于小文件也是占用整个磁盘块；2.inode会太多，有耗尽inode的风险；3.操作系统对大量inode的处理不好

采用方案：在一个大文件中存储多个小对象
注意：读写文件的写入访问必须串行化。现代多核处理，为每个传入请求提供专用的读写文件
![[Pasted image 20240605235652.png]]

需要知道：

包含小对象的数据文件
对象在文件中的开始下标

需要object_mapping表，object_id、file_name、start_offset、object_size

可以部署单个大型集群支持所有数据节点，但没必要，因为映射数据在每个数据节点都是孤立的，不需要共享，每个数据节点部署一个简单的RDB如sqlite
更新后如下：
![[Pasted image 20240606105245.png]]

如何保证高可用

多数据中心复制

擦除编码(erasure coding) 创建奇偶校验，对应数学公式保证在最多4个节点宕机的情况下可以重建原始数据。假设i个节点每年0.81%的故障率，根据backblaze计算，擦出编码可实现11个9的高可用。缺点：极大的复杂了数据节点的设计。

校验和checksum，在每个对象的末尾附加校验和，在将文件标记为只读之前，在末尾添加整个文件的校验和，如下
![[Pasted image 20240606133808.png]]

metadata schema

需要支持3个查询：

find object_id by object_name
insert and delete object by object_name
list objects in a bucket sharing the same prefix

需要两个表
![[Pasted image 20240606134349.png]]

规模：假设100w客户，每个客户10个bucket，每个记录1kb，也就是需要 100w*10*1kb=10GB的存储空间

上规模最好不要单个数据库实例，分片扩展对象表

分片方案：

按bucket_id，但bucket可能包含数十亿个对象，导致热点分片hotspot shard
按object_id，无法快速执行1和2了
按bucket_name和object_name组合的hash分片呢，前两个快速，但最后一个查询不好

最后一个怎么处理？
select * from object where bucket_id='123' and object_name like 'a/b/%'
元数据服务聚合每个分片的所有对象，再将结果返回给调用者。

分页有点复杂，单个的可以用offset和limit限制，但分片的话要跟踪每个分片的游标，每个分片偏移量也可能不一样。

解决方案：将列表数据放入一个由bucket_id分片的表，仅用来列出对象，简化实现。

版本控制

![[Pasted image 20240606140115.png]]

object_version，这个字段控制，用户删除特定版本的对象时，增加删除标记

优化大文件上传

![[Pasted image 20240606141500.png]]

client-调用InitiateMultipartUpload->object storage，返回唯一标识uploadId
client-UploadPart->object storage，返回etag，也就是该部分的md5校验和
全部上传完成，client-(uploadId、part No,ETags)->object storage
data store重新组装，返回成功消息

问题：
重新组装后，旧部件没用了，需要GC

惰性对象回收
孤儿数据，如一半上传的数据

具体回收过程：

gc将对象从/data/b复制到/data/d 的列表，跳过object2和object5，因为他们删除标志是true
更新object_mapping表，更新object3的file_name和start_offset，通常是有大量的只读文件时才会压缩

![[Pasted image 20240606165718.png]]

背景

当时用的是moosefs，选型很简单，就是考虑支持 POSIX 接口，方便查看

文件系统 --》网络文件系统 --》分布式文件存储系统 --》S3等对象存储系统

ceph

架构

概述

块存储

概述