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    MassCloud云存儲系統(tǒng)構(gòu)架及可靠性機制

    2011-03-14 06:49:54馬瑋駿吳海佳
    關(guān)鍵詞:副本存儲系統(tǒng)分塊

    馬瑋駿,吳海佳,劉 鵬

    (1.解放軍理工大學(xué)指揮自動化學(xué)院,江蘇南京 210007;2.解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院,江蘇南京 211101)

    隨著計算機與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對于信息存儲的要求越來越高,數(shù)據(jù)文件的大小呈指數(shù)級增長,數(shù)據(jù)存儲已經(jīng)發(fā)展為TB,PB,ZB級,存儲需求對存儲系統(tǒng)的設(shè)計和存儲可靠性、存儲效率形成了巨大的挑戰(zhàn).

    縱觀存儲系統(tǒng)的發(fā)展,從早期的單磁盤存儲、RAID,逐步發(fā)展為以DAS,NAS,SAN[1]為代表的網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng),近年來比較流行的多為分布式文件系統(tǒng)以及存儲系統(tǒng).如:Antiquity[2]是一個旨在為文件系統(tǒng)或者備份應(yīng)用提供存儲服務(wù)的大規(guī)模分布式存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)采用安全日志技術(shù)保證數(shù)據(jù)完整性和系統(tǒng)的可靠性,保存日志的多個副本,同時基于拜占庭容錯協(xié)議保證副本之間的一致性;Cassandra[3]是一個用于存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式海量存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)借鑒了很多數(shù)據(jù)庫的設(shè)計和實現(xiàn)思想,避免了大規(guī)模分布式存儲系統(tǒng)中的單點故障問題,旨在提供高可靠性、高性能的存儲服務(wù);文獻[4]介紹了一種使用dCache進行存儲資源管理的、在網(wǎng)格環(huán)境下基于GridFTP提供分布式存儲服務(wù)的部署和實現(xiàn)方式;HYDRAstor[5]是一個可擴展的商用分布式存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)的特點在于能夠自我維護,自動地進行故障恢復(fù),對數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)進行重建;SandStone[6]是一個P2P環(huán)境下基于DHT的分布式存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)旨在解決電信基礎(chǔ)設(shè)施與一般DHT之間的性能問題,為用戶提供一個強一致性的、高可靠性和伸縮性的存儲系統(tǒng);CRAQ[7]是一個基于對象存儲技術(shù)的分布式存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)將負載分布到多個對象副本的方式來提高系統(tǒng)的性能和可靠性,同時采用優(yōu)化的復(fù)制鏈來保證副本之間的強一致性;“藍鯨”[8-9]是中科院計算技術(shù)研究所研究的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)致力于解決高性能計算環(huán)境中的存儲子系統(tǒng)的瓶頸問題,充分利用存儲空間和并發(fā)數(shù)據(jù)傳輸能力,實現(xiàn)高性能、低成本的海量存儲;文獻[10]設(shè)計了一個基于P2P的分布式存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)采用結(jié)構(gòu)化P2P路由機制、動態(tài)自適應(yīng)的副本管理、信任機制和激勵機制為用戶提供高效、可靠的分布式存儲服務(wù);分布式網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng)DNSS[11]結(jié)合了CDN和P2P的技術(shù)優(yōu)勢,存儲節(jié)點以P2P方式工作以快速完成用戶對文件數(shù)據(jù)的請求任務(wù);文獻[12]提出了一種基于對等計算模式的云存儲文件系統(tǒng)通用模型,并采用Kademlia算法構(gòu)建了原型系統(tǒng)MingCloud.

    從以上對存儲系統(tǒng)以及相關(guān)可靠性策略的描述中可以看出,不同的存儲系統(tǒng)所使用的可靠性策略存在較多的不一致性,因而對于存儲系統(tǒng)可靠性的研究工作從未停止.本文提出一種高可靠性的云存儲系統(tǒng)MassCloud,對分布式環(huán)境下基于糾刪碼的可靠性保證機制進行了研究,根據(jù)廣域網(wǎng)的特點提出基于糾刪碼的優(yōu)化編解碼算法——雙表法,對該算法進行了分析和測試,并分析了MassCloud所采用的可靠性保證機制.

    1 MassCloud分層可擴展構(gòu)架

    MassCloud是筆者提出的一個基于云存儲技術(shù)的新型分布式存儲系統(tǒng),該系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)在于使用最小的成本為用戶提供透明、海量、高可靠的存儲服務(wù).針對設(shè)計目標(biāo),給出MassCloud的分層體系結(jié)構(gòu)以及物理部署結(jié)構(gòu)分別如圖1和圖2所示.該體系結(jié)構(gòu)主要分為3層:資源節(jié)點層、云存儲站點層、分布式存儲層.MassCloud采用分層的設(shè)計思想,將各類硬件、網(wǎng)絡(luò)資源與實際的存儲系統(tǒng)邏輯相分離,每層都處理自身所關(guān)注的主要問題,便于系統(tǒng)實現(xiàn)以及適應(yīng)用戶對存儲系統(tǒng)的需求.

    圖1 MassCloud體系結(jié)構(gòu)Fig.1 Architecture of MassCloud

    圖2 MassCloud物理部署結(jié)構(gòu)Fig.2 Deployment of MassCloud

    MassCloud的特點在于:(a)采用分層的體系結(jié)構(gòu),可以靈活地擴展整個存儲體系,使得系統(tǒng)具有海量數(shù)據(jù)的存儲能力;(b)采用低功耗存儲節(jié)點作為底層存儲設(shè)備,極大地降低了系統(tǒng)的總體硬件開銷以及成本;(c)創(chuàng)造性地在不同層次運用不同的可靠性機制,綜合運用各類可靠性機制的優(yōu)勢,在保證系統(tǒng)高可靠性的同時又兼顧了運行效率.

    1.1 資源節(jié)點層

    該層主要包含各類存儲資源、硬件以及網(wǎng)絡(luò)資源,其中比較關(guān)鍵的是MassCloud特有的低功耗、低成本存儲節(jié)點,該設(shè)備可以一次性掛載4塊以上SATA硬盤,多個設(shè)備可以提供海量的存儲空間,并且可以任意擴展.系統(tǒng)運行功耗在典型應(yīng)用和最大應(yīng)用時5~10W.存儲節(jié)點每TB成本低于1000元.除了低功耗、低成本存儲節(jié)點,該層還包含各類元數(shù)據(jù)服務(wù)器,負責(zé)元數(shù)據(jù)的存儲;存儲代理,負責(zé)與用戶與元數(shù)據(jù)服務(wù)器、存儲節(jié)點之間的交互;資源節(jié)點層還包含大量的網(wǎng)絡(luò)通信資源,負責(zé)存儲節(jié)點、站點、元數(shù)據(jù)服務(wù)器、存儲代理、用戶之間通信.

    1.2 云存儲站點層

    MassCloud將多個低功耗、低成本存儲節(jié)點相連接組成一個個存儲服務(wù)器,然后再由多個存儲服務(wù)器構(gòu)成海量的存儲空間,采用元數(shù)據(jù)服務(wù)器進行管理,通過可靠性管理、存儲負載均衡、元數(shù)據(jù)管理、存儲副本管理、數(shù)據(jù)容錯管理、節(jié)點緩存等多種軟件技術(shù),為用戶提供可靠的海量云存儲服務(wù),稱之為云存儲站點.云存儲站點在物理上可以是一個或多個數(shù)據(jù)中心,部署在一個單位或者一個城市,為本地或者遠地用戶提供云存儲服務(wù).云存儲站點中的元數(shù)據(jù)服務(wù)器邏輯上只有一個,但是在物理上卻是多個備份相互鏡像提供負載均衡,元數(shù)據(jù)服務(wù)器保存系統(tǒng)的元數(shù)據(jù),負責(zé)整個云存儲系統(tǒng)的管理.存儲服務(wù)器負責(zé)具體的存儲工作,數(shù)據(jù)以文件的形式存儲在存儲服務(wù)器上.

    客戶端在訪問云存儲站點時,首先訪問元數(shù)據(jù)服務(wù)器節(jié)點,獲取將要與之進行交互的存儲服務(wù)器信息,然后直接訪問這些存儲服務(wù)器完成數(shù)據(jù)存取.客戶端與存儲服務(wù)器之間直接傳輸數(shù)據(jù)流,同時由于文件被分成多個分塊進行分布式存儲,客戶端可以同時訪問多個存儲服務(wù)器,從而使得整個系統(tǒng)的I/O高度并行,系統(tǒng)整體性能得到提高.相對于傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng),云存儲站點在一定規(guī)模下達到成本、可靠性和性能的最佳平衡.

    1.3 分布式存儲層

    MassCloud認為云存儲站點可能存在錯誤相關(guān)性,即一旦發(fā)生地震、火災(zāi)等自然災(zāi)害,某個云存儲站點中的數(shù)據(jù)可能會全部毀壞,這樣就必須在云存儲站點層之上,再通過廣域分布式存儲策略構(gòu)建一個分布式存儲層,重點負責(zé)在整個云存儲站點發(fā)生故障時,保證系統(tǒng)的可靠性.

    分布式存儲層的對象主要就是云存儲站點、元數(shù)據(jù)服務(wù)器、存儲代理,每個云存儲站點對于分布式存儲層來說就是一個海量存儲設(shè)備,通過元數(shù)據(jù)服務(wù)器的管理,由存儲代理為用戶提供分布式抗毀的可靠存儲服務(wù).

    分布式存儲層采用糾刪碼的方式提供數(shù)據(jù)可靠性保證,因為糾刪碼技術(shù)在理論上被證明可靠性要優(yōu)于完全副本技術(shù)[13],該層主要解決的問題便是進一步提高系統(tǒng)在災(zāi)難條件下的數(shù)據(jù)可靠問題.元數(shù)據(jù)服務(wù)器除了管理由糾刪碼技術(shù)生成的所有數(shù)據(jù)塊,還提供對于所有云存儲站點的負載均衡,同時可以靈活地處理云存儲站點的加入和退出.考慮到減輕元數(shù)據(jù)服務(wù)器的壓力,糾刪碼技術(shù)編碼和解碼的工作都由存儲代理實現(xiàn).

    2 分布式環(huán)境下基于糾刪碼的可靠性保證機制及優(yōu)化算法

    MassCloud通過設(shè)計一種糾刪能力強、編譯碼速度快的糾刪碼來滿足實時傳輸大容量數(shù)據(jù)需要,這也是一個難點問題.根據(jù)糾錯碼理論[14],對(n,k,d)線性分組碼(d為該分組碼的最小碼距),只要其中的刪除位不超過d-1個,就可以通過適當(dāng)?shù)乃惴▽h除位全部恢復(fù).如果一個線性分組碼能夠保證從 n個編碼數(shù)據(jù)中任選k個都能恢復(fù)所有的刪除錯誤,則稱此碼為最優(yōu)糾刪碼.

    設(shè)A為某(n,k)線性分組碼C的生成矩陣,則C為最優(yōu)糾刪碼的充要條件是A的任意k列組成的子矩陣A′均可逆[15].

    在差錯控制編碼[16]中,最大距離可分(MDS)碼的定義[17]為:設(shè)C為伽羅瓦域GF(pr)上的(n,k)線性分組碼,當(dāng)且僅當(dāng)其生成矩陣的任意k列線性無關(guān)時,C為MDS碼.

    由最優(yōu)糾刪碼的充要條件和MDS碼的定義可以推出最優(yōu)線性糾刪碼為MDS碼.MassCloud使用Reed-Solomon碼(簡稱RS碼)構(gòu)造MDS碼.構(gòu)造MDS碼的關(guān)鍵是尋找一個生成矩陣Ak×n,使Ak×n中任意k列均線性無關(guān).RS編碼技術(shù)中,比較常用的生成矩陣是范德蒙矩陣和柯西矩陣.使用范德蒙矩陣生成的編碼叫范德蒙碼,使用柯西矩陣生成的編碼叫柯西碼.文獻[18]保證柯西碼為最優(yōu)糾刪碼.

    柯西碼的譯碼過程需要矩陣求逆運算,柯西碼的構(gòu)造中涉及求乘法逆元的運算,這些運算在實數(shù)域內(nèi)存在無法整除的情況,因此需要將運算限定在伽羅瓦域內(nèi)進行.伽羅瓦域?qū)λ阈g(shù)運算是閉包的.由此,可以設(shè)計一種快速的雙表計算法.

    從表1可以看出,GF(2m)中的元素可以表示為指數(shù)形式,或者二進制形式.進行伽羅瓦域內(nèi)的算術(shù)運算時,指數(shù)形式適合于乘除法運算,二進制形式適合于加減法運算,因此,可以將伽羅瓦域內(nèi)的算術(shù)運算轉(zhuǎn)變?yōu)椴楸碛嬎?

    首先構(gòu)造兩張表 T1和T2.表T1存放由多項式形式到二進制形式的對應(yīng)關(guān)系,T1的第i個元素T1i表示αi對應(yīng)的二進制數(shù)值;表T2存放由二進制形式到多項式形式的對應(yīng)關(guān)系,若T1j=i,則T2i= j,即表T2中的第i個元素T2i表示二進制形式伽羅瓦域內(nèi)的元素i對應(yīng)的多項式形式的指數(shù),對表 T1循環(huán)搜索一次就可構(gòu)造出表T2.

    若將1Byte的數(shù)值看作GF(28)內(nèi)的元素,則數(shù)值間的加減法運算直接轉(zhuǎn)變?yōu)檫M行異或運算,數(shù)值間的乘除法運算利用表 T1和T2轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

    表1 GF(23)元素Table 1 Elements of GF(23)

    可見,使用雙表法完成GF(2m)內(nèi)元素的一次乘(除)運算只需要3次查表運算、1次加(減)運算和1次模運算,合計5次基本操作,因而計算效率非常高.

    將雙表法應(yīng)用于分布式環(huán)境下的分布式存儲層,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸存在一定的時耗.由于文件分塊合并算法與數(shù)據(jù)的上傳/下載可并行進行,因此只有雙表法的時耗超過網(wǎng)絡(luò)傳輸時耗,才會對系統(tǒng)性能產(chǎn)生影響.通過實驗方法統(tǒng)計對不同長度的文件進行分塊與合并所需要的時耗,并計算相應(yīng)的編解碼速率.實驗計算機配置:CPU為Intel雙核2.33GHz,內(nèi)存為2GB.實驗數(shù)據(jù)見表2.

    表2 時耗對比Table 2 Comparison of time consumption

    從表2可以看出:當(dāng)k=4,n=6時編碼平均速率約為18Mb/s,譯碼平均速率約為15Mb/s;當(dāng)k=5,n= 10時,編碼平均速率約為11Mb/s,譯碼平均速率約為14Mb/s;當(dāng)k=8,n=12時,編碼平均速率約為15Mb/s,譯碼平均速率約為11Mb/s.對于分布式環(huán)境,多為廣域網(wǎng),雙表法的編/譯碼速率遠遠高于接入網(wǎng)速率,因此,算法對系統(tǒng)性能不會產(chǎn)生影響.編碼速率隨k的增大而增大,隨n的增大而減小;譯碼速率隨k的增大而減小,而與n的取值無關(guān).

    3 基于糾刪碼、副本冗余和RAID相結(jié)合的可靠性機制分析

    MassCloud在分布式存儲層使用糾刪碼,在云存儲站點層使用副本冗余,在資源節(jié)點層使用RAID分別保證各個層次的可靠性,下面就各個層次的可靠性以及系統(tǒng)可靠性進行分析.

    3.1 RAID可靠性分析

    RAID機制迄今為止已經(jīng)發(fā)展了較長時間,技術(shù)相對較為成熟,常用的RAID級別主要有RAID0,RAID1,RAID0+1,RAID10,RAID3,RAID5,RAID6,RAID7等[19-20].綜合考慮成本、可靠性、訪問效率、恢復(fù)時間、實現(xiàn)復(fù)雜度等因素,RAID0,RAID1,RAID0+1,RAID3,RAID5的可靠性相對不高,RAID6和RAID7的實現(xiàn)成本較高,雖然RAID5+Hotspare可提供較高的可靠性,但實現(xiàn)機制較復(fù)雜.RAID10能夠提供較高的可靠性,并且效率較高,雖然磁盤利用率較RAID5+Hotspare低,但是考慮低功耗存儲節(jié)點本身的成本較低,故可以接受,因此MassCloud的資源節(jié)點層采用RAID10作為低功耗存儲節(jié)點的可靠性保證技術(shù).

    假設(shè)構(gòu)成一個低功耗存儲節(jié)點的RAID10的磁盤組數(shù)為p(2個磁盤一組),第j組磁盤中每個磁盤的可靠性為RHDDj,構(gòu)成一個低功耗存儲節(jié)點的RAID10可靠性為RRAID10,則RAID10的可靠性模型為

    圖3 采用RAID10的低功耗存儲節(jié)點可靠性Fig.3 Reliability of low cost storage node using RAID10

    假設(shè)每組磁盤的可靠性相同,取RHDDj=0.9,p=1~10,則構(gòu)成一個低功耗存儲節(jié)點的RAID10的可靠性如圖3所示.

    從圖3可以看出,采用RAID10方式構(gòu)建的低功耗存儲節(jié)點的可靠性隨磁盤組數(shù)的增加而降低,因此每個低功耗存儲節(jié)點包含的磁盤組數(shù)不宜太多,當(dāng)取4組(8塊硬盤)時,低功耗節(jié)點的可靠性約為0.96,在提供足夠的存儲容量與可靠性之間進行權(quán)衡,MassCloud采用4組(8塊硬盤)作為每個低功耗存儲節(jié)點包含的磁盤數(shù).

    3.2 副本冗余可靠性分析

    副本冗余技術(shù)即保存多個要存儲的數(shù)據(jù)的完整副本,一個云存儲站點由多個低功耗存儲節(jié)點構(gòu)成,設(shè)云存儲站點可靠性為RCOPY,低功耗存儲節(jié)點可靠性為RRAID10,數(shù)據(jù)冗余倍數(shù)為r,對于云存儲站點使用副本模式的冗余存儲,在不同的低功耗存儲節(jié)點上保存數(shù)據(jù)的多個完整副本,云存儲站點中任何低功耗存儲節(jié)點有效即可滿足云存儲站點有效,因此,由低功耗存儲節(jié)點構(gòu)成的云存儲站點的可靠性模型為

    圖4 采用副本冗余方式的云存儲站點可靠性Fig.4 Reliability of cloud storage site using duplicate redundancy

    取RR AID10=0.9,r=1~5,則采用副本冗余方式的云存儲站點可靠性如圖4所示.

    從圖4可以看出,當(dāng)副本數(shù)等于1和2時,云存儲站點的可靠性小于0.98;當(dāng)副本數(shù)大于或等于3時,云存儲站點的可靠性大于0.99,而且可靠性隨副本數(shù)增加已變化不明顯,考慮云存儲站點的資源利用率,兼顧可靠性,MassCloud在云存儲站點層采用3個副本.

    3.3 糾刪碼可靠性分析

    將k個文件分塊數(shù)據(jù)生成為n(n>k)個帶有一定冗余的編碼數(shù)據(jù),然后將n個冗余的編碼數(shù)據(jù)分散存儲到多個云存儲站點中,其中任意k個部分可以用來恢復(fù)原始數(shù)據(jù).設(shè)分布式環(huán)境下使用糾刪碼(MassCloud采用基于雙表計算的快速編碼技術(shù))的系統(tǒng)可靠性為RRS,云存儲站點可靠性為RCOPY,糾刪碼數(shù)據(jù)冗余倍數(shù)為s(s=n/k),文件分塊數(shù)為k,只要分布式環(huán)境下任意m(m≥k)個云存儲站點有效,即可滿足分布式存儲層的數(shù)據(jù)有效.因此,分布式存儲層的可靠性模型為

    圖5 分布式環(huán)境下采用糾刪碼方式的分布式存儲層可靠性Fig.5 Reliability of distributed storage using erasure code

    式中C為組合運算符.取RCOPY=0.9,k=4~10,s=1~5,則分布式環(huán)境下采用糾刪碼方式的分布式存儲層可靠性如圖5所示.

    從圖5可以看出,在低冗余度條件下(冗余倍數(shù)小于2),糾刪碼方式提供較低的系統(tǒng)可靠性,并且文件分塊數(shù)越多,可靠性越低;當(dāng)冗余度大于2時,糾刪碼將提供較高的可靠性,并且變化不再明顯,保持在0.999以上.分布式存儲層的冗余度以及文件分塊數(shù)將在下文給出.

    3.4 系統(tǒng)可靠性分析

    根據(jù)以上對RAID、副本冗余和糾刪碼等技術(shù)的分析,可以得出MassCloud可以提供的系統(tǒng)可靠性模型.設(shè)MassCloud系統(tǒng)可靠性為RMassCloud,將式(1)和式(2)代入式(3)得

    取RHDDj=0.9,p=4,k=1~20,s=1~4,r=3,假定云存儲站點可靠性為定值,考察系統(tǒng)可靠性與分布式環(huán)境下冗余倍數(shù)以及文件分塊數(shù)的關(guān)系如圖6所示.

    假設(shè)在云存儲站點副本數(shù)取3,可以看出分布式環(huán)境下MassCloud的可靠性與冗余倍數(shù)以及文件分塊數(shù)之間的關(guān)系,當(dāng)冗余倍數(shù)等于1時(即不冗余),MassCloud可靠性隨文件分塊數(shù)增加而降低,當(dāng)冗余倍數(shù)大于或等于2時,系統(tǒng)可靠性隨文件分塊數(shù)增加而增加,當(dāng)文件分塊數(shù)達到5塊以上時,MassCloud可靠性大于0.999,并且增加不再明顯,因此綜合考慮存儲空間資源利用率以及系統(tǒng)可靠性,MassCloud冗余倍數(shù)取2,文件分塊數(shù)取8.

    圖6 系統(tǒng)可靠性與分布式環(huán)境下冗余倍數(shù)以及文件分塊數(shù)的關(guān)系Fig.6 Relationship among system reliability,times of duplicate redundancy in distributed environment and number of file segments

    4 結(jié) 語

    本文介紹了高可靠性云存儲系統(tǒng)MassCloud的構(gòu)架以及其可靠性機制,提出了基于RS糾刪碼的快速編解碼算法——雙表法,該方法在分布式環(huán)境中的廣域網(wǎng)體現(xiàn)出較好的性能,并且不會成為系統(tǒng)的效率瓶頸.通過對各個MassCloud的各個層次所采用的可靠性機制的分析,在保證系統(tǒng)高可靠性的同時兼顧系統(tǒng)存儲空間的利用率,得出了保證各個層次可靠性的基本參數(shù),使得低功耗存儲節(jié)點的可靠性可以達到0.96,云存儲站點和分布式存儲可靠性都可以達到0.99以上.

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