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Google File System

  • 更新:2021-01-31 11:19:42
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  • 审核:曹商丽
  • 类别:技术文章
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Google File System介绍了关于Google、文件系统方面知识点,目前在文件系统类资源综合评分为:7.3分。

资源介绍

2 设计概述

2.1 设计预期

在设计满足我们需求的文件系统时候,我们的设计目标既有机会、又有挑战。之前我们已经提到了一些需要关注的关键点,这里我们将设计的预期目标的细节展开讨论。

系统由许多廉价的普通组件组成,组件失效是一种常态。系统必须持续监控自身的状态,它必须将组件失效作为一种常态,能够迅速地侦测、冗余并恢复失效的组件。

系统存储一定数量的大文件。我们预期会有几百万文件,文件的大小通常在 100MB 或者以上。数个 GB大小的文件也是普遍存在,并且要能够被有效的管理。系统也必须支持小文件,但是不需要针对小文件做专门的优化。

Google File System 中文版 1.0 版

系统的工作负载主要由两种读操作组成:大规模的流式读取和小规模的随机读取。大规模的流式读取通常一次读取数百 KB 的数据,更常见的是一次读取 1MB 甚至更多的数据。来自同一个客户机的连续操作通常是读取同一个文件中连续的一个区域。小规模的随机读取通常是在文件某个随机的位置读取几个 KB 数据。如果应用程序对性能非常关注,通常的做法是把小规模的随机读取操作合并并排序,之后按顺序批量读取,这样就避免了在文件中前后来回的移动读取位置。

系统的工作负载还包括许多大规模的、顺序的、数据追加方式的写操作。一般情况下,每次写入的数据的大小和大规模读类似。数据一旦被写入后,文件就很少会被修改了。系统支持小规模的随机位置写入操作,但是可能效率不彰。

系统必须高效的、行为定义明确的2实现多客户端并行追加数据到同一个文件里的语意。我们的文件通常被用于“生产者-消费者”队列,或者其它多路文件合并操作。通常会有数百个生产者,每个生产者进程运行在一台机器上,同时对一个文件进行追加操作。使用最小的同步开销来实现的原子的多路追加数据操作是必不可少的。文件可以在稍后读取,或者是消费者在追加的操作的同时读取文件。

高性能的稳定网络带宽远比低延迟重要。我们的目标程序绝大部分要求能够高速率的、大批量的处理数据,极少有程序对单一的读写操作有严格的响应时间要求。

2.2 接口

GFS 提供了一套类似传统文件系统的 API 接口函数,虽然并不是严格按照 POSIX 等标准 API 的形式实现的。文件以分层目录的形式组织,用路径名来标识。我们支持常用的操作,如创建新文件、删除文件、打开文件、关闭文件、读和写文件。

另外,GFS 提供了快照和记录追加操作。快照以很低的成本创建一个文件或者目录树的拷贝。记录追加操作允许多个客户端同时对一个文件进行数据追加操作,同时保证每个客户端的追加操作都是原子性的。这对于实现多路结果合并,以及“生产者-消费者”队列非常有用,多个客户端可以在不需要额外的同步锁定的情况下,同时对一个文件追加数据。我们发现这些类型的文件对于构建大型分布应用是非常重要的。快照和记录追加操作将在 3.4 和 3.3 节分别讨论。


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