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是否需要多客户端强一致，如果需要强一致选择HDFS全缓存，不能满足大量元数据的诉求。选择HopsFS，Cache只作为辅助手段，将数据库的串行访问转换为并行访问，减少时延。选择类似CephFS CAP召回的办法通知客户端更新缓存，逻辑复杂很难实现。缓存(Pid, Name)->(InodeId)还是(Path)->(InodeId)选择缓存(Pid, Name)->(InodeId)，在某些情况下可能还是会大量访问数据库。

本文介绍了百度智能云文件存储 CFS 的元数据系统的核心设计，对⻓期困扰文件系统元数据领域的 POSIX 兼容性和高扩展性（特别是写扩展性）难以兼顾的问题，进行了解答。这是一个大规模分布式文件系统能否扩展到千亿级别文件数，同时保持高性能稳定性的一个关键问题。分离式元数据架构是近年来文件系统元数据领域的发展趋势，业界有潜力存储千亿文件的系统均是基于这种架构实现的。这类架构采用类似 “存算分离” 的思想，将元数据服务分为两层，分别是负责存储数据的数据库层，和偏计算逻辑、负责实现文件系统语义的元数据代理层。

HDFS架构解读。