什么是 Linux 分布式文件系统
linux分布式文件系统有:1、openafs,是一套开放源代码的分布式文件系统;2、moosefs,是一个具备容错功能的网络分布式文件统;3、googlefs,是一个可扩展分布式文件系统等。
本教程操作环境:linux5.9.8系统、Dell G3电脑。
linux分布式文件系统有哪些?
NFS(www.tldp.org/HOWTO/NFS-HOWTO/index.html)
网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种,也被称为NFS。
NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS, 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是:
1、本地工作站使用更少的磁盘空间,因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。
2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。
3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。
开发语言c/c++,可跨平台运行。
OpenAFS(www.openafs.org)
OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统,允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的,每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中,从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行,因为从用户的角度上看,他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。
文件系统内容通常都是跨cell复制,一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存,以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统,它使用访问控制列表(ACL)以便可以进行细粒度的访问,这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public,运行在linux下。
MooseFs(derf.homelinux.org)
Moose File System是一个具备容错功能的网络分布式文件统,它将数据分布在网络中的不同服务器上,MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题,它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。
pNFS(www.pnfs.com)
网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN)的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序,至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS),它是文件共享的并行实现,将传输速率提高了几个数量级。
开发语言c/c++,运行在linux下。
googleFs
据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统,用于大型的,分布式的,对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上,但可以提供容错功能,它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。
相关拓展:
常用的分布式文件系统有:GFS、TFS、HDFS、MooseFs、FastDfs、MogileFs、GridFs、MinIO、SeaweedFS、GlusterFS、Ceph、GlusterFS等。
常见分布式文件系统比对
1、GFS(Google File System)
Google公司为满足公司需求而开发的基于Linux的可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大数据进行访问和应用,成本低,应用于廉价的普通硬件上,但不开源,暂不考虑。
2、TFS(Taobao File System)
阿里巴巴为满足了淘宝对小文件存储的需求而开发的一个可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务、开源的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储,通常文件大小不超过1M,这个也暂不考虑。
3、HDFS(Hadoop Distributed File System)
Hadoop分布式文件系统,适合运行在通用硬件上做分布式存储和计算,因为它具有高容错性和可扩展性的特点,可部署在廉价的机器上,适合大数据的处理,在离线批量处理大数据上有先天的优势。
Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch,后者是一个开源的网络搜索引擎,本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用,是Google开创其帝国的重要基石。
4、MooseFS
MooseFS 是来自波兰的开源且具备冗余容错功能的分布式 POSIX 文件系统,也是参照了 GFS 的架构,实现了绝大部分 POSIX 语义和 API,它支持通过FUSE方式将文件挂载操作,同时其提供的web管理界面非常方便查看当前的文件存储状态,对master服务器有单点依赖,用perl编写,用于中、大型文件应用,但性能相对较差,由于可能会实时访问所以暂不考虑。
备注:POSIX表示可移植操作系统接口(Portable Operating System Interface of UNIX,缩写为 POSIX ),POSIX标准定义了操作系统应该为应用程序提供的接口标准
5、FastDFS
由淘宝的余庆先生所开发的一个开源分布式文件系统。它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,并注重高可用、高性能等指标,使用FastDFS搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。但是FastDFS部署有点麻烦,且它的SKD是不全的。
6、MogileFS
MogileFS是一套高效开源的文件自动备份组件,由Six Apart开发,广泛应用在包括LiveJournal等web2.0站点上。支持多节点冗余,可实现自动的文件复制。不需要RAID,应用层可以直接实现RAID,不共享任何东西,通过集群接口提供服务工作于应用层,没有特殊的组件要求。使用HTTP方式通信。
国内所知道的使用 MogileFS 的公司有图片托管网站 yupoo又拍,digg, 土豆, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站.基本很多网站容量,图片都超过 30T 以上。
7、GridFS
MongoDB是一种知名的NoSql数据库,GridFS是MongoDB的一个内置功能,它用于存储和恢复那些超过16M(BSON文件限制)的文件(如:图片、音频、视频等),是文件存储的一种方式,但是它是存储在MonoDB的集合中。它可以直接利用已建立的复制或分片机制,所以对于文件存储来说故障恢复和扩展都容易,且GridFS不产生磁盘碎片。
8、MinIO
MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等,而一个对象文件可以是任意大小,从几kb到最大5T不等。它也是一个非常轻量的服务,可以很简单的和其他应用的结合。MinIO的特色在于简单、轻量级,对开发者友好,学习成本低,安装运维简单,开箱即用。
9、SeaweedFS
SeaweedFS是基于go语言开发高度可扩展开源的分布式存储系统,能存储数十亿文件(最终受制于你的硬盘大小)、并且速度快,内存占用小。上手使用比fastDFS要简单很多,自带Rest API。对于中小型文件效率非常高,但是单卷最大容量被程序限制到30G,建议存储文件以100MB以内为主。
10、Ceph
Ceph是Red Hat旗下一个成熟的分布式文件系统,而且还是一个有企业级功能的对象存储生态环境。该系统具备高性能、高可用性、高可扩展性、实时存储性等特点。虽然ceph很强大,但是学习成本高、安装运维复杂。Ceph用C++编写,存储容量可轻松达到PB级别。
11、GlusterFS
GlusterFS 是由美国的 Gluster 公司开发的 POSIX 分布式文件系统(以 GPL 开源),它主要应用在集群系统中,具有高扩展性、高可用性、高性能、可横向扩展等特点,并且其没有元数据服务器的设计,让整个服务没有单点故障的隐患。该系统主要是为中大型文件设计的,存储容量可轻松达到PB。它存在扩容缩容影响服务器较多、遍历目录下文件耗时、小文件性能较差的缺点。
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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