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创新科存储技术有限公司华东区副总经理

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块存储，文件存储，对象存储的层次关系

(2017-05-12 21:44:42)

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分布式存储

应用的角度聊过了，我们再看看这三种存储的一些技术细节，首先看看在系统层级的分布。

我们从底层往上看，最底层就是硬盘，多个硬盘可以做成RAID组，无论是单个硬盘还是RAID组，都可以做成PV，多个PV物理卷捏在一起构成VG卷组，这就做成一块大蛋糕了。接下来，可以从蛋糕上切下很多块LV逻辑卷，这就到了存储用户最熟悉的卷这层。到这一层为止，数据一直都是以Block块的形式存在的，这时候提供出来的服务就是块存储服务。你可以通过FC协议或者iSCSI协议对卷访问，映射到主机端本地，成为一个裸设备。在主机端可以直接在上面安装数据库，也可以格式化成文件系统后交给应用程序使用，这时候就是一个标准的SAN存储设备的访问模式，网络间传送的是块。

如果不急着访问，也可以在本地做文件系统，之后以NFS/CIFS协议挂载，映射到本地目录，直接以文件形式访问，这就成了NAS访问的模式，在网络间传送的是文件。

如果不走NAS，在本地文件系统上面部署OSD服务端，把整个设备做成一个OSD，这样的节点多来几个，再加上必要的MDS节点，互联网另一端的应用程序再通过HTTP协议直接进行访问，这就变成了对象存储的访问模式。当然对象存储通常不需要专业的存储设备，前面那些LV/VG/PV层也可以统统不要，直接在硬盘上做本地文件系统，之后再做成OSD，这种才是对象存储的标准模式，对象存储的硬件设备通常就用大盘位的服务器。

从系统层级上来说，这三种存储是按照块->文件->对象逐级向上的。文件一定是基于块上面去做，不管是远端还是本地。而对象存储的底层或者说后端存储通常是基于一个本地文件系统（XFS/Ext4..）。这样做是比较合理顺畅的架构。但是大家想法很多，还有各种特异的产品出现，我们逐个来看看：

对象存储除了基于文件，可以直接基于块，但是做这个实现的很少，毕竟你还是得把文件系统的活给干了，自己实现一套元数据管理，也挺麻烦的，目前我只看到Nutanix宣称支持。另外对象存储还能基于对象存储，这就有点尴尬了，就是转一下，何必呢？但是这都不算最奇怪的，最奇怪的是把对象存储放在最底层，那就是这两年大红的Ceph。

Ceph是个开源的分布式存储，相信类似的架构图大家都见过，我把底层细节也画出来，方便分析。

底层是RADOS，这是个标准的对象存储。以RADOS为基础，Ceph 能够提供文件，块和对象三种存储服务。其中通过RBD提供出来的块存储是比较有价值的地方，毕竟因为市面上开源的分布式块存储少见嘛（以前倒是有个sheepdog，但是现在不当红了）。当然它也通过CephFS模块和相应的私有Client提供了文件服务，这也是很多人认为Ceph是个文件系统的原因。另外它自己原生的对象存储可以通过RadosGW存储网关模块向外提供对象存储服务，并且和对象存储的事实标准Amazon S3以及Swift兼容。所以能看出来这其实是个大一统解决方案，啥都齐全。

上面讲的大家或多或少都有所了解，但底层的RADOS的细节可能会忽略，RADOS也是个标准对象存储，里面也有MDS的元数据管理和OSD的数据存储，而OSD本身是可以基于一个本地文件系统的，比如XFS/EXT4/Brtfs。在早期版本，你在部署Ceph的时候，是不是要给OSD创建数据目录啊？这一步其实就已经在本地文件系统上做操作了（现在的版本Ceph可以直接使用硬盘）。

现在我们来看数据访问路径，如果看Ceph的文件接口，自底层向上，经过了硬盘（块）->文件->对象->文件的路径；如果看RBD的块存储服务，则经过了硬盘（块）->文件->对象->块，也可能是硬盘（块）->对象->块的路径；再看看对象接口（虽然用的不多），则是经过了硬盘（块）->文件->对象或者硬盘（块）->对象的路径。

是不是各种组合差不多齐全了？如果你觉得只有Ceph一个这么玩，再给你介绍另一个狠角色，老牌的开源分布式文件系统GlusterFS最近也宣布要支持对象存储。它打算使用swift的上层PUT、GET等接口，支持对象存储。这是文件存储去兼容对象存储。对象存储Swift也没闲着，有人在研究Swift和hadoop的兼容性，要知道MapReduce标准是用原生的HDFS做存储的，这相当是对象存储去兼容文件存储，看来混搭真是潮流啊。

虽说现在大家都这么随便结合，但是这三种存储本质上还是有不同的，我们回到计算机的基础课程，从数据结构来看，这三种存储有着根本不同。块存储的数据结构是数组，而文件存储是二叉树（B,B-,B+,B*各种树），对象存储基本上都是哈希表。

数组和二叉树都是老生常谈，没有太多值得说的，而对象存储使用的哈希表也就是常听说的键值（KeyVaule型）存储的核心数据结构，每个对象找一个UID（所谓的“键”KEY），算哈希值（所谓的“值Vaule”）以后和目标对应。找了一个哈希表例子如下：

关键字	内部编码	内部编码的平方值	H(k)关键字的哈希地址
KEYA	11050201	122157778355001	778
KYAB	11250102	126564795010404	795
AKEY	01110525	001233265775625	265
BKEY	02110525	004454315775625	315

键值对应关系简单粗暴，毕竟算个hash值是很快的，这种扁平化组织形式可以做得非常大，避免了二叉树的深度，对于真.海量的数据存储和大规模访问都能给力支持。所以不仅是对象存储，很多NoSQL的分布式数据库都会使用它，比如Redis，MongoDB，Cassandra 还有Dynamo等等。顺便说一句，这类NoSQL的出现有点打破了数据库和文件存储的天然屏障，原本关系数据库里面是不会存放太大的数据的，但是现在像MongoDB这种NoSQL都支持直接往里扔大个的“文档”数据，所以从应用角度上，有时候会把对象存储，分布式文件系统，分布式数据库放到一个台面上来比较，这才是混搭。

当然实际上几个开源对象存储比如swift和ceph都是用的一致性哈希，进阶版，最后变成了一个环，首首尾相接，避免了节点故障时大量数据迁移的尴尬，这个几年前写Swift的时候就提过。这里不再深入细节。

今天先写到这里，改天再聊聊分布式存储，软件定义存储和云存储啥的。