海量小文件存儲訪問帶來公認難題
當今世界，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)應用迅猛發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算 技術(shù)日新月異，隨之而來的是各種企業(yè)和個人應用持續(xù)不斷地產(chǎn)生億級甚至是百億級的海量小文件。這些小文件的元數(shù)據(jù)管理、存儲性能以及訪問效率等問題因而成為學術(shù)界和工業(yè)界公認的難題。
例如，國內(nèi)目前最大的電商網(wǎng)站淘寶存儲的商品圖片超過 200 億張，這些文件的平均大小僅為 15KB 左右，國外著名的社交網(wǎng)站Facebook 存儲的圖片總量更是超過了600億張；在線視頻播放服務(wù)中，每個視頻會被切片服務(wù)器分割成 1MB 左右的分片文件，一部動畫電影所包含的圖片文件可能會超過 500 萬張，平均大小為15KB；一些在線閱讀圖書每頁內(nèi)容均會被掃描成大約幾十KB的圖片文件……
因此，在購物網(wǎng)站、廣電、網(wǎng)絡(luò)視頻等場景下的應用，存儲系統(tǒng)中小文件數(shù)量眾多，其空間占用一般在1M以下，操作特征為一次寫入，多次讀取。由于每個小文件存儲都會執(zhí)行一次全寫流程，操作頻繁，使得分布式文件系統(tǒng)的磁盤壓力劇增并導致以下兩方面的問題：
資源浪費：海量小文件的數(shù)據(jù)讀取時，往往每個小文件的大小都小于一次數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖钚K大小。也就是無論真正有用的數(shù)據(jù)量多大，都會獲取固定大小的數(shù)據(jù)，這使得有用數(shù)據(jù)占獲取數(shù)據(jù)量比例過低，從而導致內(nèi)存、帶寬的浪費。
高訪問延遲：當用戶讀取大量小文件時，首先選擇與元數(shù)據(jù)服務(wù)器交互，當訪問過于集中、信息交互過于頻繁時，所產(chǎn)生的延遲顯而易見。并且，由于很多系統(tǒng)目前并沒有提供針對高訪問延遲的預取功能，在數(shù)據(jù)存儲中沒有考慮文件之間的關(guān)聯(lián)性，因而加劇了延遲問題。
浪潮AS13000二大必殺技應對海量小文件存儲挑戰(zhàn)
針對上述難題，浪潮AS13000軟件定義存儲系統(tǒng)推出了自己的獨門絕技，來幫助用戶應對典型應用場景下的存儲挑戰(zhàn)。這其中包括：面向全局存儲資源的條帶化，確保應用數(shù)據(jù)的并發(fā)寫入、讀??；提供小文件聚合功能，有效降低小文件寫入磁盤次數(shù)、減輕寫數(shù)據(jù)壓力；提高磁盤使用率，讀小文件時將所在對象讀入緩存，提高讀命中率、縮短讀I/O路徑。本文重點闡述浪潮AS13000在小文件IO優(yōu)化方面的技術(shù)優(yōu)勢。
技術(shù)優(yōu)勢一：：小文件聚合解決存儲性能大難題
首先，浪潮AS13000小文件聚合技術(shù)將碎片化小文件聚合成一個大文件，在數(shù)據(jù)讀寫時提前讀取相關(guān)數(shù)據(jù)，提高緩存命中率，使得小文件(128KB以內(nèi))讀寫性能提高100%，讀集群性能提高50%。
圖1：小文件聚合技術(shù)示意圖1
原因在于，相比小文件，聚合文件在寫入時大幅減少了數(shù)據(jù)寫OSD（基于對象的存儲設(shè)備）的次數(shù)，減少了OSD的寫入壓力，因而大大減少了客戶端對本地緩存（內(nèi)存）的使用。小文件順序?qū)憰r，數(shù)據(jù)寫OSD次數(shù)分別可以減少99.9%（4KB），98.4%（64KB），96.8%（128KB）。
AS13000在小文件順序讀時，亦可以有效縮短IO路徑。原因是，在聚合條件下，小文件分別可以獲得99.9%（4KB），98.4%（64KB），96.8%（128KB）的緩存命中率，從而縮短IO路徑，提升讀文件性能，小文件隨機讀的緩存命中率也能達到85%以上。
其次，以重新寫代替修改寫，降低寫延遲。由于小文件一般情況下一次寫操作即可完成，同時為了降低復雜度，AS13000對于已下盤到聚合文件的小文件不采取修改寫方式，而是采取"讀取源文件->刪除聚合文件中的源文件->重新寫普通文件"的方式進行修改寫入，以降低寫延遲。第三，建立智能定時掃描、碎片整理、垃圾清理機制，提高存儲空間利用率。在聚合文件中，多個源文件共用一個對象，刪除源文件并不能真正釋放所占用的空間，所以導致存儲空間的浪費；同時，源文件數(shù)量的減少還導致在讀取文件時緩存命中率降低，影響讀性能。為此，AS13000采用可配置的定時掃描聚合文件信息：聚合文件的使用率低于p（設(shè)定值）且t時間（設(shè)定值）內(nèi)沒有修改過，則將聚合文件放入清理隊列；掃描處理完所有聚合文件，若清理隊列有需要清理的聚合文件，則觸發(fā)碎片整理，從而提高空間利用率。
垃圾清理的任務(wù)就是計算聚合文件中有效數(shù)據(jù)在文件總大小中的占比，當?shù)陀谠O(shè)定的閾值，且當聚合文件在t時間內(nèi)無修改時，系統(tǒng)對聚合文件進行清理，以提高存儲空間利用率、提升小文件讀性能。
圖2：聚合文件使用率低于p值時進行垃圾清理，重新寫入新聚合文件
技術(shù)優(yōu)勢二：通過數(shù)據(jù)預讀提高讀取速度
浪潮AS13000在讀取某個目錄下的文件時，會順序預加載該文件后面的幾個文件內(nèi)容到緩存中，以加快其讀取速度；此外，還使用多節(jié)點并發(fā)讀操作，以加快預讀速度。
圖3：數(shù)據(jù)預讀技術(shù)加快存儲數(shù)據(jù)讀取速度1
同時，在非同步讀取目錄下的文件時，AS13000還會觸發(fā)對其后續(xù)文件的讀請求，且這些讀請求是異步的，不影響本次用戶讀操作的返回。如果用戶緊接著讀取下一個文件，且此操作不是同步操作，那么就可以直接將本地緩存的數(shù)據(jù)讀出，從而避免了與OSD的交互，提高了性能。
與此同時，在預讀文件時，若有對該文件的寫入操作，AS13000會把當前讀文件放入到等待讀隊列中并返回，等寫完成后再發(fā)信號通知重新讀該文件，并將之放入到本地緩存，從而提高用戶讀取速度。
由于上述獨特的技術(shù)機制，浪潮AS13000軟件定義存儲產(chǎn)品很好地解決了小文件讀寫速度慢、訪問延遲高、資源浪費等問題，幫助廣電、電商、網(wǎng)絡(luò)視頻等用戶從容應對海量小文件存儲與訪問挑戰(zhàn)。目前，AS13000系統(tǒng)已經(jīng)在中國資源衛(wèi)星應用中心、國家廣電總局、濟南商行、中國移動、成都交通等金融、電信、政府、公安、大企業(yè)等行業(yè)客戶中得到廣泛應用，充分驗證了其領(lǐng)先技術(shù)。未來，浪潮AS13000軟件定義存儲將繼續(xù)引領(lǐng)大數(shù)據(jù)與人工智能時代的存儲技術(shù)，為用戶增加其企業(yè)的核心競爭力不斷創(chuàng)新。
