《大规模分布式存储系统》 第4章 分布式文件系统【4.1】

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分布式文件系统的主要功能有两个：一个是存储文档、图像、视频之类的Blob
类型数据；另外一个是作为分布式表格系统的持久化层。
& v$ z0 s* {3 g3 t分布式文件系统中最为著名的莫过于Google File System（GFS），它构建在廉价
的普通PC服务器之上，支持自动容错。GFS内部将大文件划分为大小约为64MB的数
; e$ v9 [: D6 r% p# R据块（chunk），并通过主控服务器（Master）实现元数据管理、副本管理、自动负
载均衡等操作。其他文件系统，例如Taobao File System（TFS）、Facebook Haystack
$ f4 e& q# L0 N* z或多或少借鉴了GFS的思路，架构上都比较相近。
  [9 J9 d7 q8 R( @) b, ]9 m: [本章首先重点介绍GFS的内部实现机制，接着介绍TFS和Face book Haystack的内
1 v0 J+ C9 y9 a# n3 L部实现。最后，本章还会简单介绍内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）技
术，这种技术能够将图像、视频之类的数据缓存在离用户“最近”的网络节点上，从
" B( o, F; D: E而降低访问延时，节省带宽。
; K' f0 C6 W4 }0 ^" r/ c$ F$ F: A4.1　Google文件系统
Google文件系统（GFS）是构建在廉价服务器之上的大型分布式系统。它将服务
器故障视为正常现象，通过软件的方式自动容错，在保证系统可靠性和可用性的同
3 s7 f  O2 W) _' W, A时，大大降低系统的成本。
1 g# y, k& l1 C/ L- I. k+ o2 HGFS是Google分布式存储的基石，其他存储系统，如Google Bigtable、Google
9 a0 a! j/ A* N9 H# M5 P) PMegastore、Google Percolator均直接或者间接地构建在GFS之上。另外，Google大规
模批处理系统MapReduce也需要利用GFS作为海量数据的输入输出。
4.1.1　系统架构
如图4-1所示，GFS系统的节点可分为三种角色：GFS Master（主控服务器）、
GFS ChunkServer（CS，数据块服务器）以及GFS客户端。
图　4-1　GFS整体架构
GFS文件被划分为固定大小的数据块（chunk），由主服务器在创建时分配一个
& S, p" i/ t# Z4 w& m( {1 {64位全局唯一的chunk句柄。CS以普通的Linux文件的形式将chunk存储在磁盘中。为
' ]. H- w% s, G2 }1 f了保证可靠性，chunk在不同的机器中复制多份，默认为三份。
主控服务器中维护了系统的元数据，包括文件及chunk命名空间、文件到chunk之
间的映射、chunk位置信息。它也负责整个系统的全局控制，如chunk租约管理、垃圾
  I1 x) T/ e9 R6 F- ]1 k回收无用chunk、chunk复制等。主控服务器会定期与CS通过心跳的方式交换信息。
客户端是GFS提供给应用程序的访问接口，它是一组专用接口，不遵循POSIX规
范，以库文件的形式提供。客户端访问GFS时，首先访问主控服务器节点，获取与之
进行交互的CS信息，然后直接访问这些CS，完成数据存取工作。
: D6 K- Z' y# j" ^4 H* I需要注意的是，GFS中的客户端不缓存文件数据，只缓存主控服务器中获取的元
! s. S' Z$ M) Q, @$ C1 j" Z& p数据，这是由GFS的应用特点决定的。GFS最主要的应用有两个：MapReduce与
Bigtable。对于MapReduce,GFS客户端使用方式为顺序读写，没有缓存文件数据的必
0 E4 Z% u9 L" N! l9 l要；而Bigtable作为分布式表格系统，内部实现了一套缓存机制。另外，如何维护客
! ^7 }/ G5 g8 j6 y# D/ Z户端缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题。
$ D" O0 \6 _, Q0 ~& c' l) @4.1.2　关键问题
1 a( P7 y! I/ X, A" p2 X/ i& j1.租约机制
; i* V  K$ ~0 Y, UGFS数据追加以记录为单位，每个记录的大小为几十KB到几MB不等，如果每次
记录追加都需要请求Master，那么Master显然会成为系统的性能瓶颈，因此，GFS系
7 W- H/ X% M  j. m! Y统中通过租约（lease）机制将chunk写操作授权给ChunkServer。拥有租约授权的
ChunkServe称为主ChunkServer，其他副本所在的ChunkServer称为备ChunkServer。租
0 L4 |" k" _3 c1 K$ G约授权针对单个chunk，在租约有效期内，对该chunk的写操作都由主ChunkServer负
责，从而减轻Master的负载。一般来说，租约的有效期比较长，比如60秒，只要没有
出现异常，主ChunkServer可以不断向Master请求延长租约的有效期直到整个chunk写
' z2 ]+ Z  t2 \+ N7 X# ?) y' B- p4 U满。
假设chunk A在GFS中保存了三个副本A1、A2、A3，其中，A1是主副本。如果副
本A2所在ChunkServer下线后又重新上线，并且在A2下线的过程中，副本A1和A3有
8 O+ x8 Z* K4 N5 E# g4 v# W* w更新，那么A2需要被Master当成垃圾回收掉。GFS通过对每个chunk维护一个版本号
- Y+ ?* c) r- r/ k5 y) R7 T来解决，每次给chunk进行租约授权或者主ChunkServer重新延长租约有效期时，
Master会将chunk的版本号加1。A2下线的过程中，副本A1和A3有更新，说明主
ChunkServer向Master重新申请租约并增加了A1和A3的版本号，等到A2重新上线后，
Master能够发现A2的版本号太低，从而将A2标记为可删除的chunk,Master的垃圾回收
任务会定时检查，并通知ChunkServer将A2回收掉。
) G2 `$ {) j2 p) i  M  P2.一致性模型
GFS主要是为了追加（append）而不是改写（overwrite）而设计的。一方面是因
  p9 C' h: r, {$ m; A为改写的需求比较少，或者可以通过追加来实现，比如可以只使用GFS的追加功能构
建分布式表格系统Bigtable；另一方面是因为追加的一致性模型相比改写要更加简单
& p3 G. h% p7 h; l' r有效。考虑chunk A的三个副本A1、A2、A3，有一个改写操作修改了A1、A2但没有
修改A3，这样，落到副本A3的读操作可能读到不正确的数据；相应地，如果有一个
追加操作往A1、A2上追加了一个记录，但是追加A3失败，那么即使读操作落到副本
/ C6 e! q9 |: M  N, C  C7 ]A3也只是读到过期而不是错误的数据。
我们只讨论追加的一致性。如果不发生异常，追加成功的记录在GFS的各个副本
8 d% T, E( \3 `5 C  Y中是确定并且严格一致的；但是如果出现了异常，可能出现某些副本追加成功而某
些副本没有成功的情况，失败的副本可能会出现一些可识别的填充（padding）记
* |3 D6 w9 Y, x  |录。GFS客户端追加失败将重试，只要返回用户追加成功，说明在所有副本中都至少
9 u" u  S  _) m& p4 p7 q2 i$ W追加成功了一次。当然，可能出现记录在某些副本中被追加了多次，即重复记录；
4 M- |) u; Q* ~4 ~也可能出现一些可识别的填充记录，应用层需要能够处理这些问题。
另外，由于GFS支持多个客户端并发追加，多个客户端之间的顺序是无法保证
) u4 L( I5 A; s0 O的，同一个客户端连续追加成功的多个记录也可能被打断，比如客户端先后追加成
功记录R1和R2，由于追加R1和R2这两条记录的过程不是原子的，中途可能被其他客
9 ]/ r: ^* S; s" Z3 Q) F户端打断，那么GFS的chunk中记录的R1和R2可能不连续，中间夹杂着其他客户端追
加的数据。
GFS的这种一致性模型是追求性能导致的，这增加了应用程序开发的难度。对于
MapReduce应用，由于其批处理特性，可以先将数据追加到一个临时文件，在临时文
件中维护索引记录每个追加成功的记录的偏移，等到文件关闭时一次性将临时文件
改名为最终文件。对于上层的Bigtable，有两种处理方式，后面将会介绍。
- h; P% q7 i1 }% ~3.追加流程
追加流程是GFS系统中最为复杂的地方，而且，高效支持记录追加对基于GFS实
+ X1 U2 W3 E' T" r现的分布式表格系统Bigtable是至关重要的。如图4-2所示，追加流程大致如下：
图　4-2　GFS追加流程
1）客户端向Master请求chunk每个副本所在的ChunkServer，其中主ChunkServer持
有修改租约。如果没有ChunkServer持有租约，说明该chunk最近没有写操作，Master
1 E# M1 n6 K$ N% f1 K& t6 y' A会发起一个任务，按照一定的策略将chunk的租约授权给其中一台ChunkServer。
2）Master返回客户端主副本和备副本所在的ChunkServer的位置信息，客户端将
缓存这些信息供以后使用。如果不出现故障，客户端以后读写该chunk都不需要再次
请求Master。
  T# u: j' Y1 c1 f3）客户端将要追加的记录发送到每一个副本，每一个ChunkServer会在内部的
4 _2 p1 B, L9 R2 a3 c4 PLRU结构中缓存这些数据。GFS中采用数据流和控制流分离的方法，从而能够基于网
3 Q" d/ u+ }: _络拓扑结构更好地调度数据流的传输。
4）当所有副本都确认收到了数据，客户端发起一个写请求控制命令给主副本。
: N+ u* F4 \  Y; [1 W: j由于主副本可能收到多个客户端对同一个chunk的并发追加操作，主副本将确定这些
9 F5 w5 k/ ^! v操作的顺序并写入本地。
& s; t. n5 i( @! ~5 f- O" O5）主副本把写请求提交给所有的备副本。每一个备副本会根据主副本确定的顺
序执行写操作。
# _0 `) {3 Y0 u& c6）备副本成功完成后应答主副本。
7）主副本应答客户端，如果有副本发生错误，将出现主副本写成功但是某些备
副本不成功的情况，客户端将重试。
$ N0 [5 [; @) `8 U* sGFS追加流程有两个特色：流水线及分离数据流与控制流。流水线操作用来减少
延时。当一个ChunkServer接收到一些数据，它就立即开始转发。由于采用全双工网
6 W  i7 l. F$ a9 ]4 H  `- k络，立即发送数据并不会降低接收数据的速率。抛开网络阻塞，传输B个字节到R个
副本的理想时间是B/T+RL，其中T是网络吞吐量，L是节点之间的延时。假设采用千
兆网络，L通常小于1ms，传输1MB数据到多个副本的时间小于80ms。分离数据流与
% e/ V& T- L2 ^8 K* [' R控制流主要是为了优化数据传输，每一台机器都是把数据发送给网络拓扑图上“最
) E# L+ G8 {# x7 f8 ]" L; r& O近”的尚未收到数据的数据。举个例子，假设有三台ChunkServer：S1、S2和S3，S1与
: r& U, Y  u( _% V/ ~S3在同一个机架上，S2在另外一个机架上，客户端部署在机器S1上。如果数据先从
# U/ W0 ^, _+ m9 H7 C7 K+ q: iS1转发到S2，再从S2转发到S3，需要经历两次跨机架数据传输；相对地，按照GFS
1 e5 P! I0 s. O9 c( [5 z% |中的策略，数据先发送到S1，接着从S1转发到S3，最后转发到S2，只需要一次跨机
9 T& @0 Q; q1 M, Z4 u& c架数据传输。
- o4 K( G8 A, w8 x2 A. g5 E分离数据流与控制流的前提是每次追加的数据都比较大，比如MapReduce批处理
7 H6 V1 `- ~5 n3 m& B系统，而且这种分离增加了追加流程的复杂度。如果采用传统的主备复制方法，追
加流程会在一定程度上得到简化，如图4-3所示：
图　4-3　GFS追加流程（数据流与控制流合并）
2 a& |% u& j7 j8 c( C' V1）同图4-2 GFS追加流程：客户端向Master请求chunk每个副本所在的
9 h/ F" T, H: {- U; d6 LChunkServer。
2）同图4-2 GFS追加流程：Master返回客户端主副本和备副本所在ChunkServer的
1 p; h- D+ G3 n& u位置信息。
3 ?: {( _5 k$ H- v0 z3）Client将待追加数据发送到主副本，主副本可能收到多个客户端的并发追加
请求，需要确定操作顺序，并写入本地。
+ i) C8 L7 v7 M$ g% [3 i& O' K) S0 M, u4）主副本将数据通过流水线的方式转发给所有的备副本。
0 R' g. o/ `6 d6 F  A5 o" b5）每个备副本收到待追加的记录数据后写入本地，所有副本都在本地写成功并
且收到后一个副本的应答消息时向前一个副本回应，比如图4-3中备副本A需要等待
备副本B应答成功且本地写成功后才可以应答主副本。
6）主副本应答客户端。如果客户端在超时时间之内没有收到主副本的应答，说
3 l5 P  ~2 t9 v明发生了错误，需要重试。
当然，实际的追加流程远远没有这么简单。追加的过程中可能出现主副本租约
过期而失去chunk修改操作的授权，以及主副本或者备副本所在的ChunkServer出现故
2 f' |0 H5 D. U. ~障，等等。由于篇幅有限，追加流程的异常处理留作读者思考。
4.容错机制
（1）Master容错
Master容错与传统方法类似，通过操作日志加checkpoint的方式进行，并且有一
台称为"Shadow Master"的实时热备。
# X. |; Z! Z& {" M: DMaster上保存了三种元数据信息：
2 Y( O+ p, [; n; y●命名空间（Name Space），也就是整个文件系统的目录结构以及chunk基本信
+ h8 ~' ^8 Z+ ^9 q, f4 C' Q+ q: Z$ }息；
●文件到chunk之间的映射；
●chunk副本的位置信息，每个chunk通常有三个副本。
GFS Master的修改操作总是先记录操作日志，然后修改内存。当Master发生故障
! R9 |/ z7 m5 v! a重启时，可以通过磁盘中的操作日志恢复内存数据结构。另外，为了减少Master宕机
' J% {- V4 R$ k: ~2 Z3 Y恢复时间，Master会定期将内存中的数据以checkpoint文件的形式转储到磁盘中，从
$ x+ t: z8 [; q- {" E) U& D- B3 F4 l/ f而减少回放的日志量。为了进一步提高Master的可靠性和可用性，GFS中还会执行实
时热备，所有的元数据修改操作都必须保证发送到实时热备才算成功。远程的实时
% d3 B2 c6 J3 \4 o8 \热备将实时接收Master发送的操作日志并在内存中回放这些元数据操作。如果Master
宕机，还可以秒级切换到实时备机继续提供服务。为了保证同一时刻只有一台
7 ^# _0 Y4 G) _+ zMaster,GFS依赖Google内部的Chubby服务进行选主操作。
Master需要持久化前两种元数据，即命名空间及文件到chunk之间的映射；对于
第三种元数据，即chunk副本的位置信息，Master可以选择不进行持久化，这是因为
ChunkServer维护了这些信息，即使Master发生故障，也可以在重启时通过
ChunkServer汇报来获取。
（2）ChunkServer容错
GFS采用复制多个副本的方式实现ChunkServer的容错，每个chunk有多个存储副
本，分别存储在不同的ChunkServer上。对于每个chunk，必须将所有的副本全部写入
2 z8 S) H$ Z! R% R' @4 q) j4 H成功，才视为成功写入。如果相关的副本出现丢失或不可恢复的情况，Master自动将
& R" ?( L- y  D, `! F* r副本复制到其他ChunkServer，从而确保副本保持一定的个数。
另外，ChunkServer会对存储的数据维持校验和。GFS以64MB为chunk大小来划分
文件，每个chunk又以Block为单位进行划分，Block大小为64KB，每个Block对应一个
) a: i$ _* W- |# n* [' O2 F$ l& l32位的校验和。当读取一个chunk副本时，ChunkServer会将读取的数据和校验和进行
. t) C' N, o0 a- G比较，如果不匹配，就会返回错误，客户端将选择其他ChunkServer上的副本。
' A& X, i% o+ ]. ~2 G+ M  Z4.1.3　Master设计
6 O3 Z8 I2 B5 B4 V! R1.Master内存占用
3 E7 r/ y) v! r% A0 s) [3 k% w  n2 JMaster维护了系统中的元数据，包括文件及chunk命名空间、文件到chunk之间的
映射、chunk副本的位置信息。其中前两种元数据需要持久化到磁盘，chunk副本的位
置信息不需要持久化，可以通过ChunkServer汇报获取。
; P" l4 C6 x, N1 i内存是Master的稀有资源，接下来介绍如何估算Master的内存使用量。chunk的元
" ?9 v' R% P7 C' v信息包括全局唯一的ID、版本号、每个副本所在的ChunkServer编号、引用计数等。
GFS系统中每个chunk大小为64MB，默认存储3份，每个chunk的元数据小于64字节。
' U5 z9 K  w& o' E. q那么1PB数据的chunk元信息大小不超过1PB×3/64MB×64=3GB。另外，Master对命名
/ T  I1 R# a  F- j空间进行了压缩存储，例如有两个文件foo1和foo2都存放在目
: w2 K; `9 T( W0 ^( `6 ]! s录/home/very_long_directory_name/中，那么目录名在内存中只需要存放一次。压缩存
* v; `/ a7 p- Q7 y: v0 u储后，每个文件在文件命名空间的元数据也不超过64字节，由于GFS中的文件一般都
是大文件，因此，文件命名空间占用内存不多。这也就说明了Master内存容量不会成
3 s  i- v- E" `: s3 H为GFS的系统瓶颈。
2.负载均衡
GFS中副本的分布策略需要考虑多种因素，如网络拓扑、机架分布、磁盘利用率
等。为了提高系统的可用性，GFS会避免将同一个chunk的所有副本都存放在同一个
( m2 `* {) {: Z& I$ R: [/ g机架的情况。
系统中需要创建chunk副本的情况有三种：chunk创建、chunk复制（re-
replication）以及负载均衡（rebalancing）。
6 A+ c! L! ^/ ?8 c" V2 m当Master创建了一个chunk，它会根据如下因素来选择chunk副本的初始位置：1）
7 T% c  M9 V  V2 b; a新副本所在的ChunkServer的磁盘利用率低于平均水平；2）限制每个Chunk-Server“最
- ?$ u7 ^7 J1 q0 C近”创建的数量；3）每个chunk的所有副本不能在同一个机架。第二点容易忽略但却
- z& \% q! B2 t1 I很重要，因为创建完chunk以后通常需要马上写入数据，如果不限制“最近”创建的数
量，当一台空的ChunkServer上线时，由于磁盘利用率低，可能导致大量的chunk瞬间
! d" }; _. B' W" ?4 ?迁移到这台机器从而将它压垮。
& i% m5 w( V" S当chunk的副本数量小于一定的数量后，Master会尝试重新复制一个chunk副本。
8 x  \  e' `& Q" Z可能的原因包括ChunkServer宕机或者ChunkServer报告自己的副本损坏，或者
; F+ K  n% h. Y/ dChunkServer的某个磁盘故障，或者用户动态增加了chunk的副本数，等等。每个chunk
% r) a7 E! p9 H' Q6 v复制任务都有一个优先级，按照优先级从高到低在Master排队等待执行。例如，只有
一个副本的chunk需要优先复制。另外，GFS会提高所有阻塞客户端操作的chunk复制
任务的优先级，例如客户端正在往一个只有一个副本的chunk追加数据，如果限制至
少需要追加成功两个副本，那么这个chunk复制任务会阻塞客户端写操作，需要提高
优先级。
最后，Master会定期扫描当前副本的分布情况，如果发现磁盘使用量或者机器负
" `. E, f0 O, ]! n  W9 Q载不均衡，将执行重新负载均衡操作。
无论是chunk创建，chunk重新复制，还是重新负载均衡，这些操作选择chunk副本
; ]9 B, `) g) K2 ~, q% b7 A$ }位置的策略都是相同的，并且需要限制重新复制和重新负载均衡任务的拷贝速度，
否则可能影响系统正常的读写服务。
! J! \9 ?' A8 C3.垃圾回收
GFS采用延迟删除的机制，也就是说，当删除文件后，GFS并不要求立即归还可
- v6 ?) D( t, c0 z6 Z* v0 a用的物理存储，而是在元数据中将文件改名为一个隐藏的名字，并且包含一个删除
时间戳。Master定时检查，如果发现文件删除超过一段时间（默认为3天，可配
% b! }3 q; v, r) g% C  E% S$ ]置），那么它会把文件从内存元数据中删除，以后ChunkServer和Master的心跳消息
中，每一个ChunkServer都将报告自己的chunk集合，Master会回复在Master元数据中
已经不存在的chunk信息，这时，ChunkServer会释放这些chunk副本。为了减轻系统的
# X% b/ Q4 p) O. |负载，垃圾回收一般在服务低峰期执行，比如每天晚上凌晨1:00开始。
+ w9 ~1 N( ^/ U  ]另外，chunk副本可能会因为ChunkServer失效期间丢失了对chunk的修改操作而导
致过期。系统对每个chunk都维护了版本号，过期的chunk可以通过版本号检测出来。
: o' i0 ]! r* [- b* ^Master仍然通过正常的垃圾回收机制来删除过期的副本。
4.快照
$ ?! Y* z+ E9 B4 i; R( H快照（Snapshot）操作是对源文件/目录进行一个“快照”操作，生成该时刻源文
件/目录的一个瞬间状态存放于目标文件/目录中。GFS中使用标准的写时复制机制生
3 i" j8 z1 T$ {% z% N& I成快照，也就是说，“快照”只是增加GFS中chunk的引用计数，表示这个chunk被快照
0 q* c/ M8 W9 ^- S& M( K( |文件引用了，等到客户端修改这个chunk时，才需要在ChunkServer中拷贝chunk的数据
; @% \' V5 r" G: ~  |生成新的chunk，后续的修改操作落到新生成的chunk上。
为了对某个文件做快照，首先需要停止这个文件的写服务，接着增加这个文件
的所有chunk的引用计数，以后修改这些chunk时会拷贝生成新的chunk。对某个文件执
行快照的大致步骤如下：
1）通过租约机制收回对文件的每个chunk写权限，停止对文件的写服务；
2）Master拷贝文件名等元数据生成一个新的快照文件；
) V3 f' @$ v/ D/ V" c  ~5 B5 x7 R3）对执行快照的文件的所有chunk增加引用计数。
( P& a0 n6 y" S1 `/ e$ i/ r例如，对文件foo执行快照操作生成foo_backup,foo在GFS中有三个chunk：C1、C2
5 J$ }- {) h0 `6 d& L和C3（简单起见，假设每个chunk只有一个副本）。Master首先需要收回C1、C2和C3
的写租约，从而保证文件foo处于一致的状态，接着Master复制foo文件的元数据用于
生成foo_backup,foo_backup同样指向C1、C2和C3。快照前，C1、C2和C3只被一个文
件foo引用，因此引用计数为1；执行快照操作后，这些chunk的引用计数增加为2。以
后客户端再次向C3追加数据时，Master发现C3的引用计数大于1，通知C3所在的
9 Y/ E; i- }6 p& SChunkServer本次拷贝C3生成C3'，客户端的追加操作也相应地转向C3'。
9 R$ }0 y( T/ B4.1.4　ChunkServer设计
ChunkServer管理大小约为64MB的chunk，存储的时候需要保证chunk尽可能均匀
, o# ]- B( r# e地分布在不同的磁盘之中，需要考虑的可能因素包括磁盘空间、最近新建chunk数
6 y2 x/ f0 U: Q  Q等。另外，Linux文件系统删除64MB大文件消耗的时间太长且没有必要，因此，删除
# j: r/ D; j2 H( Zchunk时可以只将对应的chunk文件移动到每个磁盘的回收站，以后新建chunk的时候可
以重用。
+ E& P7 z8 j5 h- |% i4 JChunkServer是一个磁盘和网络IO密集型应用，为了最大限度地发挥机器性能，
0 a: R4 G) [  c需要能够做到将磁盘和网络操作异步化，但这会增加代码实现的难度。
4.1.5　讨论
, q5 e. o5 \  n1 X& [从GFS的架构设计可以看出，GFS是一个具有良好可扩展性并能够在软件层面自
3 J  \+ y6 u: X7 V) `动处理各种异常情况的系统。Google是一家很重视自动化的公司，从早期的GFS，再
到Bigtable、Megastore，以及最近的Spanner,Google的分布式存储系统在这一点上一脉
相承。由于Google的系统一开始能很好地解决可扩展性问题，所以后续的系统能够
% K! Z" m% R9 {& c( U构建在前一个系统之上并且一步一步引入新的功能，如Bigtable在GFS之上将海量数
据组织成表格形式，Megastore、Spanner又进一步在Bigtable之上融合一些关系型数据
) a5 t; C" r# ]- ^2 D库的功能，整个解决方案完美华丽。
$ S4 }: k- ^: e/ S自动化对系统的容错能力提出了很高的要求，在设计GFS时认为节点失效是常
$ b  {. ]9 p9 j& X5 ?态，通过在软件层面进行故障检测，并且通过chunk复制操作将原有故障节点的服务
迁移到新的节点。系统还会根据一定的策略，如磁盘使用情况、机器负载等执行负
载均衡操作。Google在软件层面的努力获得了巨大的回报，由于软件层面能够做到
4 ~: |) F) O  O% K- ?9 O2 D9 `自动化容错，底层的硬件可以采用廉价的错误率较高的硬件，比如廉价的SATA盘，
这大大降低了云服务的成本，在和其他厂商的竞争中表现出价格优势。比较典型的
; a% d0 k2 t% G0 {$ u4 |例子就是Google的邮箱服务，由于基础设施成本低，Gmail服务能够免费给用户提供
" r3 v! J( ~8 {3 M: h更大的容量，令其他厂商望尘莫及。
2 [! u: J$ z3 i5 U7 FGoogle的成功经验也表明了一点：单Master的设计是可行的。单Master的设计不
7 q0 Q$ ^/ `8 |0 y" |  a2 U仅简化了系统，而且能够较好地实现一致性，后面我们将要看到的绝大多数分布式
, ?8 G) F" w2 J" n" C- G存储系统都和GFS一样依赖单总控节点。然而，单Master的设计并不意味着实现GFS
1 u  ^4 E/ |# |- \5 D5 Q2 k只是一些比较简单琐碎的工作。基于性能考虑，GFS提出了“记录至少原子性追加一
, s; P" Z4 m" y8 t* u- Q0 m次”的一致性模型，通过租约的方式将每个chunk的修改授权下放到ChunkServer从而减
少Master的负载，通过流水线的方式复制多个副本以减少延时，追加流程复杂繁琐。
另外，Master维护的元数据有很多，需要设计高效的数据结构，占用内存小，并且能
够支持快照操作。支持写时复制的B树能够满足Master的元数据管理需求，然而，它
的实现是相当复杂的。
& ~8 ]: Q/ D$ V, I+ L/ K8 I