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存儲系統是存放程序和數據的重要系統，存儲這個詞非常平凡，存儲 + 計算（操作）就構成了一個樸素的計算機模型。簡單來說，存儲就是負責維持計算系統的狀態(tài)的單元。從維持狀態(tài)的角度，我們會有最樸素的可靠性要求。
存儲系統是指計算機中由存放程序和數據的各種存儲設備、控制部件及管理信息調度的設備（硬件）和算法（軟件）所組成的系統。計算機的主存儲器不能同時滿足存取速度快、存儲容量大和成本低的要求，在計算機中必須有速度由慢到快、容量由大到小的多級層次存儲器，以最優(yōu)的控制調度算法和合理的成本，構成具有性能可接受的存儲系統。
存儲系統
存儲系統的性能在計算機中的地位日趨重要，主要原因是：①馮諾伊曼體系結構是建筑在存儲程序概念的基礎上，訪存操作約占中央處理器（CPU）時間的70%左右。②存儲管理與組織的好壞影響到整機效率。③現代的信息處理，如圖像處理、數據庫、知識庫、語音識別、多媒體等對存儲系統的要求很高。
存儲系統是指計算機中由存放程序和數據的各種存儲設備、控制部件及管理信息調度的設備（硬件）和算法（軟件）所組成的系統。計算機的主存儲器不能同時滿足存取速度快、存儲容量大和成本低的要求，在計算機中必須有速度由慢到快、容量由大到小的多級層次存儲器，以最優(yōu)的控制調度算法和合理的成本，構成具有性能可接受的存儲系統。
存儲系統
存儲系統的性能在計算機中的地位日趨重要，主要原因是：①馮諾伊曼體系結構是建筑在存儲程序概念的基礎上，訪存操作約占中央處理器（CPU）時間的70%左右。②存儲管理與組織的好壞影響到整機效率。③現代的信息處理，如圖像處理、數據庫、知識庫、語音識別、多媒體等對存儲系統的要求很高。
存儲器的那些事
存儲系統從其與生俱來的使命來說，就難以擺脫復雜系統的魔咒。無論是從單機時代的文件系統，還是后來C/S或B/S結構下數據庫這樣的存儲中間件興起，還是如今炙手可熱的云存儲服務來說，存儲都很復雜，而且是越來越復雜。存儲為什么會復雜，要從什么是存儲談起。存儲這個詞非常平凡，存儲 + 計算（操作）就構成了一個樸素的計算機模型。簡單來說，存儲就是負責維持計算系統的狀態(tài)的單元。從維持狀態(tài)的角度，我們會有最樸素的可靠性要求。比如單機時代的文件系統，機器斷電、程序故障、系統重啟等常規(guī)的異常，文件系統必須可以正確地應對，甚至對于磁盤扇區(qū)損壞，文件系統也需要考慮盡量將損失降到最低。對于大部分的業(yè)務程序而言，你只需要重點關注業(yè)務的正常分支流程就行，對于出乎意料的情況，通常只需拋出一個錯誤，告訴用戶你不該這么玩。但是對于存儲系統，你需要花費絕大部分精力在各種異常情況的處理上，甚至你應該認為，這些龐雜的、多樣的錯誤分支處理，才是存儲系統的“正常業(yè)務邏輯”。到了互聯網時代，有了C/S或B/S結構，存儲系統又有了新指標：可用性。為了保證服務質量，那些用戶看不見的服務器程序必須時時保持在線，最好做到邏輯上是不宕機的（可用性100%）。服務器程序怎么才能做到高可用性？答案是存儲中間件。沒有存儲中間件，意味著所有的業(yè)務程序，都必須考慮每做一步就對狀態(tài)進行持久化，以便自己掛掉后另一臺服務器（或者自己重啟后），知道之前工作到哪里了，接下去應該做些什么。但是對狀態(tài)進行持久化（也就是存儲）會非常繁瑣，如果每個業(yè)務都自己實現，負擔無疑非常沉重。但如果有了高可用的存儲中間件，服務器端的業(yè)務程序就只需操作存儲中間件來更新狀態(tài)，通過同時啟動多份業(yè)務程序的實例做互備和負載均衡，很容易實現業(yè)務邏輯上不宕機。相關廠商內容QCon北京2018全新開啟深度學習框架演進漫談－by老師木智能寫手——智能文本生成在雙十一的應用深度學習在紅豆Live直播推薦系統中的應用美團騎手智能助手的技術與實踐相關贊助商
所以，數據庫這樣的存儲中間件出現基本上是歷史必然。盡管數據庫很通用，但它決不會是唯一的存儲中間件。比如業(yè)務中用到的富媒體（圖片、音視頻、Office文檔等），我們很少會去存儲到數據庫中，更多的時候我們會把它們放在文件系統里。但是單機時代誕生的文件系統，真的是最適合存儲這些富媒體數據的么？不，文件系統需要改變，因為：伸縮性。單機文件系統的第一個問題是單機容量有限，在存儲規(guī)模超過一臺機器可管理的時候，應該怎么辦。
性能瓶頸。通常，單機文件系統在文件數目達到臨界點后，性能會快速下降。在4TB的大容量磁盤越來越普及的今天，這個臨界點相當容易到達。
可靠性要求。單機文件系統通常只是單副本的方案，但是今天單副本的存儲早已無法滿足業(yè)務的可靠性要求。數據需要有冗余（比較經典的做法是3副本），并且在磁盤損壞時及早修復丟失的數據，以避免所有的副本損壞造成數據丟失。
可用性要求。單機文件系統通常只是單副本的方案，在該機器宕機后，數據就不可讀取，也不可寫入。
在分布式存儲系統出現前，有一些基于單機文件系統的改良版本被一些應用采納。比如在單機文件系統上加 RAID5 做數據冗余，來解決單機文件系統的可靠性問題。假設 RAID5 的數據修復時間是1天（實際上往往做不到，尤其是業(yè)務系統本身壓力比較大的情況下，留給 RAID 修復用的磁盤讀寫帶寬很有限），這種方案單機的可靠性大概是100年丟失一次數據（即可靠性是2個9）。看起來尚可？但是你得小心兩種情況。一種是你的集群規(guī)模變大，你仍然沿用這個土方法，比如你現在有 100 臺這樣的機器，那么就會變成1年就丟失一次數據。另一種情況是如果實際數據修復時間是 3 天，那么單機的可靠性就直降至4年丟失一次數據，100臺就會是15天丟失一次數據。這個數字顯然無法讓人接受。Google GFS 是很多人閱讀的第一份分布式存儲的論文，這篇論文奠定了 3 副本在分布式存儲系統里的地位。隨后 Hadoop 參考此論文實現了開源版的 GFS —— HDFS。但關于 Hadoop 的 HDFS 實際上業(yè)界有不少誤區(qū)。GFS 的設計有很強的業(yè)務背景特征，本身是用來做搜索引擎的。HDFS 更適合做日志存儲和日志分析（數據挖掘），而不是存儲海量的富媒體文件。因為：HDFS 的 block 大小為 64M，如果文件不足 64M 也會占用 64M。而富媒體文件大部分仍然很小，比如圖片常規(guī)尺寸在 100K 左右。有人可能會說我可以調小 block 的尺寸來適應，但這是不正確的做法，HDFS 的架構是為大文件而設計的，不可能簡單通過調整 block 大小就可以滿足海量小文件存儲的需求。
HDFS 是單 Master 結構，這決定了它能夠存儲的元數據條目數有限，伸縮性存在問題。當然作為大文件日志型存儲，這個瓶頸會非常晚才遇到；但是如果作為海量小文件的存儲，這個瓶頸很快就會碰上。
HDFS 仍然沿用文件系統的 API 形式，比如它有目錄這樣的概念。在分布式系統中維護文件系統的目錄樹結構，會遭遇諸多難題。所以 HDFS 想把 Master 擴展為分布式的元數據集群并不容易。
分布式存儲最容易處理的問題域還是單鍵值的存儲，也就是所謂的 Key-Value 存儲。只有一個 Key，就意味著我們可以通過對 Key 做 Hash，或者對 Key 做分區(qū)，都能夠讓請求快速定位到特定某一臺存儲機器上，從而轉化為單機問題。這也是為什么在數據庫之后，會冒出來那么多 NoSQL 數據庫。因為數據庫和文件系統一樣，最早都是單機的，在伸縮性、性能瓶頸（在單機數據量太大時）、可靠性、可用性上遇到了相同的麻煩。NoSQL 數據庫的名字其實并不恰當，他們更多的不是去 SQL，而是去關系（我們知道數據庫更完整的稱呼是關系型數據庫）。有關系意味著有多個索引，也就是有多個 Key，而這對數據庫轉為分布式存儲系統來說非常不利。七牛云存儲的設計目標是針對海量小文件的存儲，所以它對文件系統的第一個改變也是去關系，也就是去目錄結構（有目錄意味著有父子關系）。所以七牛云存儲不是文件系統（File System），而是鍵值存儲（Key-Value Storage），用時髦點的話說是對象存儲（Object Storage）。不過七牛自己喜歡把它叫做資源存儲（Resource Storage），因為它是用來存儲靜態(tài)資源文件的。蠻多七牛云存儲的新手會問，為什么我在七牛的 API 中找不到創(chuàng)建目錄這樣的 API，根本原因還是受文件系統這個經典存儲系統的影響。七牛云存儲的第一個實現版本，從技術上來說是經典的 3 副本的鍵值存儲。它由元數據集群和數據塊集群組成。每個文件被切成了 4M 為單位的一個個數據塊，各個數據塊按 3 副本做冗余。但是作為云存儲，它并不僅僅是一個分布式存儲集群，它需要額外考慮：網絡問題，也就是文件的上傳下載問題。文件上傳方面，我們得考慮在相對比較差的網絡條件下（比如2G/3G網絡）如何確保文件能夠上傳成功，大文件（七牛云存儲的單文件大小理論極限是1TB）如何能夠上傳成功，如何能夠更快上傳。文件下載加速方面，考慮到 CDN 已經發(fā)展了 10 多年的歷史，非常成熟，我們決定基于 CDN 來做下載加速。
數據處理。當用戶文件托管到了七牛，那么針對文件內容的數據處理需求也會自然衍生。比如我們第一個客戶就給我們提了圖片縮略圖相關的需求。在音視頻內容越來越多的時候，自然就有了音視頻轉碼的需求。可以預見在Office文檔多了后，也就會有 Office 文檔轉換的需求。
所以從技術上來說，七牛云存儲是這樣的：七牛云存儲 = 分布式存儲集群 + 上傳加速網絡（下載外包給CDN） + 數據處理集群網絡問題并不是七牛要解決的核心問題，只是我們要面對的現實困難。所以在這個問題上如果能夠有足夠專業(yè)的供應商，能夠外包我們會盡可能外包。而分布式存儲集群的演進和優(yōu)化，才是我們最核心的事情。早在 2012 年 2 月，我們就啟動了新一代基于糾刪碼算術冗余的存儲系統的研發(fā)。新存儲系統的關注焦點在：成本。經典的 3 副本存儲系統雖然經典，但是代價也是高昂的，需要我們投入 3 倍的存儲成本。那么有沒有保證高可靠和高可用的前提下把成本做下來？
可靠性。如何進一步提升存儲系統的可靠性？答案是更高的容錯能力（從允許同時損壞2塊盤到允許同時損壞4塊盤），更快的修復速度（從原先3小時修復一塊壞盤到30分鐘修復一塊壞盤）。
伸縮性。如何從系統設計容量、IO吞吐能力、網絡拓撲結構等角度，讓系統能夠支持EB級別的數據存儲規(guī)模？關于伸縮性這個話題，涉及的點是全方位的，本文不展開討論，后面我們另外獨立探討這個話題（讓我們把焦點放在成本和可靠性上）。
在經過了四個大的版本迭代，七牛新一代云存儲（v2）終于上線。新存儲的第一大亮點是引入了糾刪碼（EC）這樣的算術冗余方案，而不再是經典的 3 副本冗余方案。我們的 EC 采用的是 28 + 4，也就是把文件切分為 28 份，然后再根據這 28 份數據計算出 4 份冗余數據，最后把這 32 份數據存儲在 32 臺不同的機器上。這樣做的好處是既便宜，又提升了可靠性和可用性。從成本角度，同樣是要存儲 1PB 的數據，要買的存儲服務器只需 3 副本存儲的 36.5%，經濟效益相當好。從可靠性方面，以前 3 副本只能允許同時損壞2塊盤，現在能夠允許同時損壞4塊盤，直觀來說這大大改善了可靠性（后面討論可靠性的時候我們給出具體的數據）。從可用性角度，以前能夠接受 2 臺服務器下線，現在能夠同時允許 4 臺服務器下線。新存儲的第二大亮點是修復速度，我們把單盤修復時間從 3 小時提升到了 30 分鐘以內。修復時間同樣對提升可靠性有著重要意義（后面討論可靠性的時候我們給出具體的數據）。這個原因是比較容易理解的。假設我們的存儲允許同時壞 M 塊盤而不丟失數據，那么集群可靠性，就是看在單位修復時間內，同時損壞 M+1 塊盤的概率。例如，假設我們修復時間是 3 小時，那么 3 副本集群的可靠性就是看 3 小時內同時損壞 3 塊盤的概率（也就是丟數據的概率）。讓我們回到存儲系統最核心的指標 —— 可靠性。首先，可靠性和集群規(guī)模是相關的。假設我們有 1000 塊磁盤的集群，對于 3 副本存儲系統來說，這 1000 塊盤同時壞 3 塊就會發(fā)生數據丟失，這個概率顯然比 3 塊盤同時壞 3 塊要高很多。基于這一點，有些人會想這樣的土方法：那我要不把集群分為 3 塊磁盤一組互為鏡像，1000 塊盤就是 333 組（不好意思多了1塊，我們忽略這個細節(jié)），是不是可以提升可靠性？這些同學忽略了這樣一些關鍵點：3 塊盤同時壞 3 塊盤（從而丟失數據）的概率為 p，那么 333 組這樣的集群，丟失數據的概率是 1-（1-p）^333 ≈ p * 333，而不是 p。
互為鏡像的麻煩之處是修復速度存在瓶頸。壞一塊盤后你需要找一個新盤進行數據對拷，而一塊大容量磁盤數據對拷的典型時間是 15 小時（我們后面將給出 15 小時同時壞 3 塊盤的概率）。要想提升這個修復速度，第一步我們就需要打破鏡像帶來的束縛。
如果一個存儲系統的修復時間是恒定的，那么這個存儲集群在規(guī)模擴大的時候，必然伴隨著可靠性的降低。所以最理想的情況是集群越大，修復速度越快。這樣才能抵消因集群增大導致壞盤概率增加帶來負面影響。計算表明，如果我們修復速度和集群規(guī)模成正比（線性關系），那么集群隨著規(guī)模增大，可靠性會越來越高。下表列出了1000塊硬盤的存儲集群在不同存儲方案、不同修復時間下的可靠性計算結果：副本存儲方案容錯度（M）修復時間數據丟失概率（P）可靠性
3副本方案230分鐘1.00E-088個9
3小時1.00E-055個9
15小時1.00E-022個9
28+4算術冗余方案430分鐘1.00E-1616個9
3小時1.00E-1111個9
15小時1.00E-077個9
對于數據丟失概率具體的計算公式和計算方法，由于篇幅所限，本文中不做展開，我會另找機會討論。對我個人而言，七牛新一代云存儲（v2）的完成，了了我多年的夙愿。但七牛不會就此停止腳步。我們在存儲系統上又有了一些好玩的想法。從長遠來說，單位存儲的成本會越來越廉價（硬件和軟件系統都會推動這個發(fā)展趨勢）。而存儲系統肯定會越來越復雜。例如，有賴于超高的容錯能力，七牛對單塊磁盤的可靠性要求降低了很多，這就為未來我們采用桌面硬盤而不是企業(yè)硬盤作為存儲介質打下基礎。但是單塊磁盤可靠性的降低，則會進一步推動存儲系統往復雜的方向發(fā)展。基于這個推理，我認為存儲必然需要轉為云服務，成為水電煤一樣的基礎設施。存儲系統越來越復雜，越來越專業(yè)，這就導致自建存儲的難度和成本越來越高，自建存儲的必要性也越來越低。必然有那么一天，你會發(fā)現云存儲的成本遠低于自建存儲的成本，到時自建存儲就會是純投入而無產出，也就沒有多少人會去熱衷于干這樣的事情了。
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