分布式文件系统：百亿级文件的分布式文件存储系统架构设计_设计一个存储系统用来存放地图数据,这些数据有数百亿的规模-优快云博客

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本文探讨了设计一个支持百亿级文件的分布式文件系统的要点，包括采用中心元数据服务器（MDS）、数据存储（DSS）的策略、集群管理和副本机制。文中提到，为应对大规模文件存储，需要对元数据和数据服务进行分层和分池存储，并考虑性能和数据一致性。同时，文章强调了灵活性和功能开关的重要性，以适应不同业务场景的需求。

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文章目录

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1 前言

2 方法论

3 要点设计

采用中心元数据服务器（即 MDS）

数据存储（即 DSS）要点

集群管理要点

副本机制和 CAP 开关

4. “瑞士军刀”式功能开关

分池存储

分层存储

数据压缩

5 后记

其他

1 前言

文件系统是最常用的数据存储形式，所以，常用 Linux 操作系统的用户必然知道 ext4、xfs 等单机文件系统，用 Windows 操作系统的用户也都知道 NTFS 单机文件系统。各种业务场景下，不同的数据都存储于文件系统之上，大量业务逻辑就是基于文件系统而设计和开发的。提供最常用的存储访问方式，这是我们做文件系统的出发点之一。

另一方面，单机文件系统有其明显限制，主要是容量、文件数量限制，以及可靠、可用性限制。单机文件系统毕竟存储空间有限，且掉电或坏盘等故障会带来数据不可达或丢失。通过分布式文件系统解决这些问题，这是我们的出发点之二。

但做分布式文件系统会面临很多挑战，也会面临非常多的选择。

Google GFS 论文面世之后，Hadoop HDFS 随之诞生，HDFS 的选择是处理大文件，面向 MapReduce 这种非在线数据分析业务，重吞吐而非延时，对 HDFS 内部存储的数据进行访问，需要借助其提供的专有命令行和 SDK，意味着它并不是一个通用型的文件系统。它的主要架构是元数据服务（本文统一用 MetaData Service 的缩写 MDS 来指代元数据服务）和数据服务（本文统一用 Data Storage Service 的缩写 DSS 来指代数据服务），其中 MDS 是单点的，单点的 MDS 能做出一致的决策，为了保证 MDS 可靠性，一般会选择再做一个备份。HDFS 的 DSS 则可以是很多个。因为文件大小和形式固定，元数据量不会太大，因而理论上单点 MDS 就可以支撑，不过单 MDS 仍限制了集群的规模。

HDFS 之后，出