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原创新闻 Dropbox的神奇口袋：Dropbox架构详析第二篇

2016-07-14 15:44 by 副主编 mengyidan1988 评论(0) 有5909人浏览
Dropbox 架构

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原文：Inside the Magic Pocket
作者：James Cowling，在MIT就读PhD时师从图灵奖得主Barbara Liskov
翻译：孙薇




自从内部使用、扩展至EB级别的存储系统“Magic Pocket”发布之后，我们收到了很多正面反馈。我们会继续跟进Magic Pocket，陆续发布一系列技术博文，从各种有趣的角度来观察这个系统，包括我们的保护机制、操作工具以及软件与硬件之间的方法创新。不过首先，我们需要了解一些背景：在本文中，我们会从宏观角度对Magic Pocket的架构以及设计标准做以概览。

在之前的序篇中我们解释过（注：上篇的翻译请点击这里查看），Dropbox存储两类数据：文件内容与文件/用户的元数据。Magic Pocket是我们用来存储文件内容的系统，这些文件被分成块状存储，并存有副本以保证持久化，它们分布在整个系统中的多个物理位置上。

虽然Magic Pocket的基础是相当简单的核心协议组，但它本身仍是庞大而复杂的系统，因此我们需要略过一些细节。欢迎反馈，我们会在后续文章中尽量深入探究。
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注：在Dropbox内部，这个系统也被称为“MP”，这样我们就不用因为老提起“神奇（Magic）”这个词而感觉傻乎乎的了，本文中我们也会用MP来代指这个系统。

需求
不可变的数据块存储
MP是一个具有不变性的数据块存储系统，其中存储了多达4MB的加密块区文件，某个数据块一旦写入系统就不会再发生变化。不变性让一切简单得多。

当用户在Dropbox上对文件作出变更时，我们会在另一个单独的系统中（FileJournal）记录下所有的变更。这样一来，通过将支持易变性的逻辑转移到堆栈的更高层级，就能简单地存储不变的数据块了。许多大规模的存储系统都对可变数据块提供内部支持，但在较低层级中一般都是基于不可变的存储基元。

工作负载
Dropbox有很多数据，并具有高度的时间局部性（temporal locality）。许多数据在上传后一个小时之内会有频繁的访问量，而随着时间流逝，访问频率也会越来越低。这种模式合乎情理：Dropbox的用户有大量的协作任务，因此文件上传后很可能需要同步到其它设备上。但我们仍需要可靠的快速访问：也许从1997年开始你就没怎么看过税务记录了，但在需要的时候，你会想要立即看到。我们有一个相当“冷”的存储系统，但需要以低延迟快速访问所有数据区域。

为了处理这种工作负载，我们在构建系统时用到了硬盘驱动，由于硬盘具有持久、价廉、存储密集、延迟较低等优势，我们使用了SSD盘来保存数据库以及缓存内容。对于新近上传的内容，我们使用了高度的初始复制与缓存技术；而对于其余的数据，我们使用了更为高效的存储编码技术。

持久性
在MP中，持久性是必备的。理论上，我们要求系统的持久性能保持到地老天荒，除非小行星导致天灾——我们有更重要的事情要操心，不能因为随机的磁盘故障就出现数据损毁的问题。这些数据以效率更高的纠删码（erasure-coded）形式存储，同时还使用了跨区（地理位置）高度复制以保障在灾难或自然灾害发生时数据的安全性。

规模
对工程师来说，这个部分非常有趣，MP必须在差不多半年的时间里，从初始数十PB的原型成长到EB级别的庞然大物，这可真是空前的转变。因此，我们需要花费大量时间来思考、设计、构建原型，以克服能预见到的瓶颈问题。在这个过程中，我们也确认了这个架构完全可以扩展，因此在出现不可预知的需求时，也能进行相应的修改。

关于不可预知的需求，其实有很多例子：比如流量突然增长，网络集群间的路由器工作负载逐渐饱和。因此，我们需要修改数据存放的算法以及路径请求，以便更好地反映集群间的关联（以及可用存储量、集群成长计划等），并最终为集群间的网络架构带来改变。

简单性
是个工程师都知道，复杂性通常会导致不可靠性。有很多人在花费大量时间编写复杂的一致性协议后发现：在Paxos算法的重实现上浪费一整天可不是什么好主意。MP尽可能避免了quorum一致或分布式协作的情况，并在使用容错及可伸缩方式时大量利用集中的协作点。有时在数据块索引（Block Index）中，我们可以选择分布式哈希表或trie树，而不仅是巨大的分片MySQL集群。这一决策在简化开发与减少未知因素方面表现非常优秀。

数据模型
在讨论架构自身之前，我们先来研究一下所存储的内容。

在Dropbox的MP系统中，存储的是最大4MB的文件数据块：



经过压缩加密后，这些数据块（block）被发送到MP中进行存储，每个数据块都需要一个键值或者名称，大多情况下我们会使用SHA-256哈希。

然而在EB级别的存储系统中，4MB的数据量犹如沧海一粟，如果需要替换磁盘或者对某些数据使用纠删码技术，这个大小就显得太小了。为了简化这个问题，我们将这些数据块整合成1GB大小的逻辑存储容器，称为bucket。指定bucket中的数据块无需有什么相同的特性，只是上传的时间差不多相同。

为了保证可靠性，我们需要将这些bucket复制到多台物理机器上，新近上传的数据块可直接复制到多台机器上。最终系统会将包含数据块的bucket整合到一起，再通过纠删码技术提高存储的效率。我们使用volume来指代复制到一系列物理存储节点的一个或多个bucket。



总结一下：数据块可通过哈希进行识别，并且要写入bucket中。每个bucket都存储在volume中，volume分布在多台机器上，这些bucket或是复制的，或是纠删码形式的。

架构
那么现在我们了解了自身需求与数据模型，实际中MP又到底是什么样子呢？其实有些类似下图这样：



下面我们对上图的组件一一进行讲解。

前端（Frontends）
这些节点负责从系统外部接收存储请求，它们是MP的网关，负责确认某个数据块应当存储在什么地方，并在MP内部发布读取/写入数据块的命令。

数据块索引（Block Index）
这项服务将每个数据块映射到相应的存储bucket中，我们可以将其视为如下结构的大型数据库：

hash → cell, bucket, checksum
其真实结构要比上面的简化版稍微复杂些，还需要支持类似删除、跨区复制等操作。
数据块索引是一个巨大的分片MySQL集群，以RPC服务层为前端，再加上许多操作数据库和确保数据库可靠性的工具。起初我们计划建立一个专门的键值存储库，不过MySQL完全能胜任这一职责。我们已有数以千计跨Dropbox堆栈的数据库节点可提供服务，因此也能规模化地管理MySQL。

最终建立的系统可能略有些复杂，不过到目前为止我们都很满意。键值存储方式十分流行，性能表现优秀，但数据库有着高度的可靠性，所提供的数据模型让我们今后能容易地对结构和功能进行扩展。

跨区复制（Cross-zone replication）
跨区复制的后台程序负责异步执行操作，将一个区的所有数据块复制到另一个区中。在数据上传后一秒之内，系统就会将各个数据块写入远程区域。我们将这种复制延迟作为持久性模型的一部分，并确保在本地区域内对数据进行了足够广泛的复制。

单元（Cells）
每个单元都是独立的逻辑存储集群，存储着约50PB的原始数据。一般我们想给MP增加容量时，就会添加新的单元。由于各单元在逻辑上完全独立，各个单元分布在各个机架上，以确保每个单元的物理多样性最大化。

下面我们来深入探究一下其工作原理：



对象存储设备（OSD）
单元中最重要的角色就是OSD，整个磁盘上都是这种可以在单台机器上存储超过1PB数据、在各机架上存储超过8PB数据的存储容器。在这些设备上，缓存管理、负责磁盘调度与数据验证都有一些非常复杂的逻辑，不过从系统其他设备的角度来看，这些都属于“傻瓜”节点：它们存储数据块，但并不了解单元拓扑结构，也不参与分布式协议。

复制表（Replication Table）
复制表是单元的索引，从数据的每个逻辑bucket映射到该bucket所存储的volume与OSD上。与数据块索引类似，复制表是作为MySQL数据库存储的，但比MySQL数据库要小得多，更新也远没那么频繁。复制表的工作集完全适用于这些数据库中的存储，赋予我们对少量物理机器的高读取吞吐能力。

复制表的模式就像下面这样： 
bucket → volume 
volume → OSDs, open, type, generation

这里有一个重要的概念就是open flag，指示着volume是“打开”还是“关闭”，开启的volume只在要写入新数据时打开，而关闭的volume则是保持不变的，可以在单元间安全移动。只有很少一些volume会在任何时候都保持开启。

类型（type）指定了volume的类型：是复制的volume，还是以某种纠删码形式编译的volume。生成（generation）序号则用于确保在从磁盘故障中恢复或优化存储布局时，能确保移动的volume一致。

Master
Master被认定是最适合单元的管理或协调程序，包含系统中大部分复杂的协议逻辑，主要任务就是监控OSD，并在出现错误时触发数据修复操作。同时，Master也负责协调类似创建新存储bucket这样的后台操作，在删除数据时触发垃圾回收操作，或者在垃圾回收过后，bucket过小时对其进行合并的操作。

复制表存储了volume状态，因此Master自身是完全soft-state的。注意：Master并不在数据层面中，其中并没有实时的流量，如果Master宕掉的话，单元是可以继续负责读取的。单元甚至可以在没有Master的情况下接收写入的操作，尽管最终会由于缺乏Master产生的新内容，而导致可用存储bucket耗尽的情况。如果Master没有时间创建新的bucket，总会有许多其他的单元可以支持写入操作。

逐单元运行单独的Master，能够为复杂的数据分布决策提供集中式的协调方案，并且不会因分布式协议而导致情况太过复杂。这种集中式的模式确实导致每个单元的大小受限：在内存与CPU开销达到瓶颈前，可以支持的容量只有大约100PB。幸好，从部署角度来看拥有多个单元也是非常方便的，可以提供更大的隔离性以避免级联故障。

volume管理器
volume管理器负责单元的重型搬运工作，根据Master发回的请求来移动volume，或者对volume执行纠删。这通常意味着系统要读取一大堆的OSD，向其他OSD写入，再将控制权交回给Master以完成操作。

volume管理器进程运行在与OSD相同的物理硬件上，这样可以让单元中闲置的存储硬件分担其繁重的网络容量需求。

协议
到这里，希望大家对较高层面的MP架构有了合理的了解。我们会对一些核心MP协议做个粗略的概览，并在今后的系列文中再进行详细的阐述。不过，幸好这些协议已经非常简单了。

Put
在接收Put请求前，前端便存有一些信息：它们定期与每个单元联系，以确认其中有多少可用空间，并包含能够接受新写入请求的open volume列表。

当收到Put请求时，前端会（通过数据块索引）首先检查数据块是否存在，然后选择存储数据块的目标volume。volume的选择方式如下：将单元负载均匀分担，使得存储集群之间的网络流量降到最低。然后前端会询问复制表，以确定目前存储在volume中的OSD。
前端向这些OSD发出存储命令，而OSD在响应前会fsync所有数据块到磁盘上（或者随身SSD上）。如果成功的话，前端会向数据块索引增加新的条目，并向客户端返回成功信息。如果有OSD出错，那么前端会尝试其他volume（可能在另一个单元中）。如果数据库索引出错，那么前端会将请求转发到另一个区域。Master会定期运行后台任务，清理出错操作部分写入的内容。



虽然这里有一些细节问题，最终还是相当简单的。如果采用仅需前端在volume中写入OSD一个子集的那种基于quorum的协议，我们就能避免一些重试的问题，并有可能实现低尾延迟，但会以增加复杂性为代价。在基于重试的方案中，系统对超时进行合理的管理便已实现了低尾延迟，性能也很让人满意。

Get
一旦我们知道了Put协议，Get的过程就不言自明了。前端会从数据块索引中查找单元与bucket，然后从复制表中查看volume与OSD，再之后从某个OSD中获取数据块，并在出现故障时进行重试。

如前所述，我们在MP中存储了复制数据与纠删码数据。由于volume中的每个OSD都存储了所有数据块，从复制volume中读取数据非常简单。



从纠删码volume中读取数据可能有些复杂，根据编码的方式，每个数据块我们都能从单个指定OSD中整体读取，因此大多读取请求都只会涉及单个磁盘，这极大地降低了我们硬盘的负载。如果OSD不可用，那么前端需要通过从其他OSD中读取编码数据，来重建数据块。volume管理器会在重建方面提供协助。



在上述的编码结构中，前端可以从OSD1读取Block A（以绿色圈出）。如果读取失败，系统会从其他OSD中读取足够数量的数据块，用以重建Block A（以红色圈出）。实际中编码要更复杂一些，并且经过了优化——在大多数故障情况下，会从更小的OSD子集中进行重建。

修复
Master运行着一些不同的协议，来管理单元中的volume，并在操作出错时执行清理，但Master所执行的最重要操作是修复。

修复是用来在磁盘出错时重新复制volume的操作，Master会继续通过我们的服务探测系统监控OSD的健康性，并在OSD离线15分钟之后触发修复操作——这个时间足以在不触发不必要修复的情况下重启一个节点了，但却不足以执行快速恢复并让任何有漏洞的窗口最小化。

在一个单元中，volume的分布是比较随机的，每个OSD包括几千个volume。这代表着如果我们失去了单个OSD，是可以同时通过其它数百个OSD来重建整套volume的：



在上图中我们失去了OSD3，但可以通过OSD 1、2、4、5来恢复volume A，volume B以及volume C。在实践中，每个OSD有几千个volume，它们与其它数百个OSD共享数据。这样我们就能通过数百个网卡和数千个碟盘来分担重建的流量，使得恢复时间减到最低。

当OSD出错时，Master首先会关闭OSD上的所有volume，并命令其它OSD在本地反映出这一变化。现在volume关闭，我们知道它们不会再接受写入操作，因此可以安全地移动。
然后Master创建了重建计划，选择一组OSD作为复制源头，另一组作为复制目标，通过这样的方式将负载分布到尽可能多的OSD上。这一步可以避免在特定磁盘或机器上出现流量峰值。重建计划让我们在每个OSD硬件配置上的花费减到最低，不过若没有将Master作为协调的中心点的话，将很难产生。

我们会让数据传输进程尽可能平滑，不过其中的volume管理器要负责将数据从源头复制到目标，在必要时进行纠删，然后将控制权返给Master。

最后的步骤相对简单一些，但却很重要：此刻在源与目标OSD上都存在有volume，但尚未执行移动。如果Master此时出错，volume会存在原来的位置，等待新的Master来修复。为了完成修复操作，Master首先要修改新OSD上的volume生成序号，然后更新复制表以便在新生成时（提交点）存储新的volume-OSD映像。现在随着生成序号递增，我们知道哪个volume在哪个OSD里，这一点将不会产生混淆，即便出错的OSD恢复了活动。

这个协议确保任何时候在任何节点出错时，都不会导致系统出现不一致的状态。在生产环境中我们见过各种类型的案例，其中一例中，数据库前端停滞了整整一个小时，之后恢复并向复制表转发请求，期间Master也出错并重启，发出了一套完全不同的修复操作，我们的一致性协议需要在面对这类故障时也完全可靠。Master还运行着很多其他的后台进程，比如Reconcile进程，它会确认OSD状态，并回滚出错的修复进程或者未完成的操作。

开放或闭合的volume模型是确保实时流量不会干扰后台操作的关键，让我们得以使用更为简单的一致性协议。

封装
感谢阅读本文，希望能让大家对MP的工作原理以及我们的一些设计动机有些了解。

这里主要的设计原则在于保持简单性！设计分布式存储系统是很大的挑战，不过构建一个能够大规模执行可靠操作的分布式存储系统\支持所有监控与验证系统还有工具，确保其正常运行更是困难得多。为对的问题给出正确的解决方案，在进行技术决策方面也有着非同寻常的重要性。MP大部分都是由一支不足6人的团队完成构建的，这要求我们将精力放在重要的事情上，所有人都要在项目成功上起到重要的作用。

很明显有很多细节本文没有提及，有些问题可能尚未涉及，不过我们已经在考虑这些问题了。在今后的博文中，我们会就大规模构建与运行系统的细节问题进行更细致的讨论，敬请期待。
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