面對千億量級的小文件，存儲系統壓力山大
所謂小文件，指的是存儲佔用空間相對較小的文件，一般來說低於64MB的文件就可以被認定爲小文件，而大量的小文件大小則在幾KB到幾十KB之間。在雲計算、大數據業務中，文本、圖片、音樂等是典型的小文件應用場景。
隨着數字化創新的加速，組織內部的數據呈現出指數級增長的趨勢，特別是小文件更是隨着業務增長到一個巨大的量級。與大文件的存儲不同的是，大量磁盤在小文件存儲場景中的性能極低，單塊企業級SATA磁盤如果全部存儲4KB左右的小文件，帶寬只有520KB/s，遠遠小於應有的120MB/s的帶寬標準值，很容易因爲存儲系統的性能不足造成上層應用“卡頓”。把磁盤全部換成固態盤固然可以解決問題，但是，固態盤的價格數倍於SATA磁盤，對於很多用戶來說，全面的應用固態盤在成本上仍然不現實。
百億~萬億量級的小文件對存儲性能提出
而且，每個應用場景對於存儲系統的性能往往有着不同的要求。例如，某領先電商平臺已經存儲了數量以百億計算的圖片文件，這些圖片平均大小在15KB左右，用戶對於這些圖片文件的讀取完全是隨機讀取，一旦大量用戶同時在線訪問網址或者搜索商品，往往就會給存儲系統的隨機讀寫能力帶來巨大的挑戰；在交警系統中，路口的抓拍攝像頭會將違章圖片傳送至區中心的計算服務器，不僅攝像頭數量多，而且每臺攝像頭每天都可能生成數千乃至上萬張照片，某市每天相關圖片寫入甚至超過一億張，要降低存儲系統的壓力，就需要及時刪除正常的圖片，這對存儲系統的寫入、刪除能力要求很高。
海量小文件帶來的問題
1、海量數據的性能問題。這是64K寫的性能測試，一開始的1萬到4億個對象，這個時候會發現寫入的性能逐步下降，從開始有15K的oes到下降到2.5，實際上下滑比例已經達到了80%多，海量小文件的衝擊是非常大的。
究其原因，如果用的是Fd，底下的文件是要從Fd到dentry再到inode，superblock，1億的文件，256B，它已經佔了24G，小文件帶來的是要直接操作磁盤，直接操作磁盤會導致性能下降，海量的小文件會破壞空間的連續性，會產生大量的隨即讀寫。海量小文件會有大量源數據，性能還是不能得到流暢。
2、數據恢復效率問題， 數據在做恢復的過程中效率的問題，海量場景下恢復的速度，後者是前者的10倍，海量的小文件場景下，數據恢復的速度比較緩慢，而且效率很低，在此期間如果剛好不巧有業務請求過來，有可能會看到Slow Requses或是blocked，是存在風險的。
3、擴容、恢復以後集羣的性能還會出現驟降的情況。如果做了擴容或是故障恢復，這個時候大量的小文件可能會被刪除，可能會出現大量的碎片，這個碎片可能出現在磁盤上，如果不進行碎片的回收，裏面系統的性能會出現驟降的情況，這是我們測的一組數據，前面很平穩，一旦擴容等恢復以後，這個比例會變大。
4、海量小文件的場景，數據的遷移效率比較低。可能想用數據冷熱分層的方式把熱數據移到冷的存儲池，這個時候有大量的小文件在這個過程中會產生遷移，而且這個遷移的過程中前面也會有，遷移以後數據可能進行大量的刪除操作。之前測試的4000萬的小文件遷移消耗時間大於72個小時，算下來要兩天多的時間。這種情況下遷移的效率太低了。
解決小文件問題的幾點想法
海量小文件，是不是可以做合併？合併之後的文件，不是體積很小的文件，空間的使用效率是比較高的，對磁盤還是比較友好的。合併以後是不是可以提高讀寫的性能？
我們都知道，現在流數據，而且是寫在對象裏，源數據是不是可以獨立？爲什麼做獨立？源數據獨立有兩個好處，源數據可以更加靈活的做選擇存儲，可以對這些源數據做一些其他的操作，比如說源數據是不是可以做其他方面的管理、檢索，都很方便的做。是不是可以把源數據部分抽出來？
同步和刪除的流程是不是可以改進？如果做到第一點，文件做了合併的話，傳輸也是可以做合併的，而且刪除操作的時候，批量刪除是可以提升效率的。
基於這三點，Sandstone Mos針對海量小文件的問題提出了方案。
Sandstone Mos海量小文件的方案
第一步我們把源數據從Data pool抽出來進行分離，源數據存在index pool，部署方式是不是和其他的部署方式不一樣，沒必要和Data pool綁在一起。每個對象把源數據抽出來以後，放在BI，源數據有它的BI，會有對應的Data pool數據實體。我們去到ID裏的Index，多個對象放在一起管理，這個時候很方便的能實現多個版本的數據管理。
這方面我們也需要一些數據，簡化整體的數據結構。比如說讀寫數據有非常重要的結構，在應用數據結構的時候發現有很多數據，這些數據不好的地方是沒怎麼用、沒什麼用，放在這裏很佔空間。裏面有RGW很佔空間，讀寫數據的時候其實沒必要關心這個對象是什麼樣的，我們也去掉一部分的冗餘數據簡化數據結構。
在這上面我們也做了文件合併的工作。開始的想法是不同的對象可以寫到一個大項裏，實際上這裏會有幾個問題，對象寫進來以後應該朝哪個地方寫？後面會講一下大概的流程，處理小文件寫入的時候可不可以給一些因素簡化流程？不同的bucke的小文件合併到不同的大文件裏，如果對象是同一個bucket會寫到同一個大對象裏。我們都知道用的是shard的思想，BI分了不同的shard，爲了簡化處理流程，，不同bucket的小文件存到不同的大文件。
文件合併以後要讀的時候應該怎麼讀？小文件的讀取比較簡單，存進去改一下加上offs和lenght就可以了，所有的對象指向的數據實體只有一個，對象讀的時候知道開始位置就可以得到對應小文件的數據。還是會有問題，簡單的話是合併就完了，問題是這個東西進來以後，應該寫到哪個對象上？所以對象進來以後可能好幾層，這裏就會有一個問題，假設兩個對象是寫到同一個大對象上，這個大對象的空間分配會是一個關鍵的問題，對象的空間分配一定要統一一個來源，可以避免寫同一個對象，保證區間不會相互交集。我們在Bucket使用omap_key存儲大對象元數據，可以起到空間分配的作用，對象寫進來以後，最後是不是要確定對象放在哪個Bucket shard上，可以看到需要用哪個merged object，可能第一個寫0到24，第二個會記一個狀態，會把他的狀態記爲已經使用，下一次線程過來就不會用空間。會把空閒的空間分配給他，我每個線程寫的時候拿到的空間分配信息之後，就可以寫相應的偏移。我們每個對象在上面都做了空間的管理。
刪除操作可能會出現幾個問題，刪除的空間怎麼進行回收？可能刪了幾個小對象後大對象整體會出現空洞的情況，什麼時候進行整體的回收？進行整體回收的時候這些小文件要怎麼進行適度的遷移？前面說的空間管理情況下有條目的狀態，既可以在空間分配中用到，也可以在刪除小文件的時候用到，刪除小文件的時候是異步刪除的方式，可以在這個大對象上做個狀態的更改，裏面會涉及到兩個操作，不單只是刪除小文件的時候要刪原來的小文件BI，還要改大BI的狀態。
我們有兩個對象可能被刪除會標deleted的狀態，刪除的時候如果數據不進行立刻的回收，空間是存在一定的浪費。這個時候要靈活運用object的接口，這個時候空間做了一定的回收，所以這個接口是比較友好的，對於快速釋放空間，提高空間的利用率，有可能大對象的區間被刪除，當空間使用率達到一定程度的時候，我們要進行整體的回收，大對象可以反向索引到每個小對象上，小對象也需要記錄自己所處的大對象，這兩個操作是爲了後面鋪墊的，要做刪除操作的時候，小對象必須自己清楚，我是屬於哪個大對象的？刪除的時候可以在上面記這個狀態，大對象有要記自己被哪些小對象引用，爲什麼這樣處理？如果說空間使用率低到一定程度的時候，要進行整體的回收，這個時候還在使用小文件怎麼辦？大對象必須反向索引到有哪些小對象在用它？這個時候我們把小文件的數據挪出來，遷移到其他大對象裏。整體的機器操作是完全的異步方式，如果你在刪除對象的時候會進行res的，爲了處理其他的問題，把整個過程變成異步的，包括BI的刪除和數據的刪除都變成異步的方式。
同步和數據遷移原理是一樣的，無非是把大量的數據從一個站點，從一個存儲池遷到另一個存儲池，這一點是最爲頭疼的，會涉及到非常多邏輯的問題，比如說合並後的文件是怎麼進行同步的？小文件的元數據，合併以後的文件進行同步，元數據怎麼同步，是不是會存在先後順序的問題？
大家如果瞭解的話，多站點的同步分爲兩部分，一個是全量同步，一個是增量同步，兩個同步的方式和base的實際結構是不太一樣的。如果你是全量投入的情況下，AB兩個站點是進行全量同步的，我做全量同步的時候會把裏面的對象都拿過來，增量同步就不一樣。先分場景做，我第一步是先把這些合併之後的文件、數據整體的拉過去，包括前面提到的大對象，實際上也有自己的BI，這個時候對我來說也是一個對象，我會把這些數據統一丟過去，小文件的元數據還是維持。
增量同步的情況比較複雜，這個大對象是寫到100，這個時候怎麼把它同步過來？這裏面有點取巧，像這種情況下，我們要處理這個邏輯，前面全量可能把這個拉過去，根據多個BI，如果發現是多條邊、是寫在同一個同類項上，這個時候會把數據做合併類似於前面同步的方式，把數據合併丟過去。最後源數據還是通過BI的方式，把源數據拉過來，每次請求的效率會比以前高一些。
兩個數據池遷移的時候，跟全量同步的場景是一樣的，全量同步的情況下和存儲數據池的遷移是一樣的場景，這個時候沒有單列存儲池的場景。
總結
1.海量小文件的性能。我們在做完文件合併以後，文件數是能明顯下降的，解決海量數據場景下的性能問題，文件合併以後，對於磁盤來說是比較友好的，合併以後可能是比較大的文件，比如說我們合併至少都是4M的文件，合併以後文件的數據量會明顯下降。
2.恢復效率。文件合併以後效率也可以得到巨大的支撐，原來都是32K的文件，有100個32K的文件，合併以後是3M多的文件，每次請求要恢復的文件數目明顯減少了。
3.擴容後的性能驟降的問題，合併後的文件對於空間的使用率更高，就算會出現大量的數據刪除情況，這個時候對於磁盤的使用也是更加友好的，因爲這個時候磁盤也不會出現過度的空洞碎片。
4.數據遷移的整體做了優化，數據合併之後遷移的效率也會明顯的提高，前面可能分了100個小文件，可能是請求100次的32K文件，可能是100次32K的請求，合併之後只需要一次移過量就可以了，後面的所有操作都是不需要再跨兩個Pool。