如何设计一个高效的分布式存储系统？探讨其设计原则与要点

分布式存储系统设计的若干原则

在现代信息技术中，分布式存储系统扮演着至关重要的角色，其设计需要遵循一系列基本原则，以确保系统的可靠性、可用性和性能，以下是关于分布式存储系统设计的一些关键原则。

一、CAP理论

CAP理论由Eric Brewer教授于2000年提出，并由Seth Gilbert和Nancy Lynch在2002年证明其正确性，这一理论表明，一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）这三个需求，最多只能同时满足其中两个。

1、一致性（C）：指任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作结果，即在分布式环境中，多点的数据是一致的。

2、可用性（A）：指每一个操作总是能够在确定的时间内返回，即系统随时都是可用的。

3、分区容错性（P）：指在出现网络分区的情况下，分离的系统也能正常运行。

对于分布式存储系统而言，分区容错性是基本需求，因此只有CP和AP两种选择。

CP模式：保证分布在网络上不同节点数据的一致性，但对可用性支持不足，典型系统包括BigTable、HBASE、MongoDB、Redis、MemcacheDB、Berkeley DB等。

AP模式：主要以实现“最终一致性（Eventual Consistency）”来确保可用性和分区容忍性，但弱化了数据一致性要求，典型系统包括Dynamo、Tokyo Cabinet、Cassandra、CouchDB、SimpleDB等。

二、最终一致性（Eventual Consistency）

最终一致性简而言之就是过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性，从客户端考虑数据一致性模型，假设如下场景：

存储系统：本质上是大规模且高度分布的系统，其创建目的是为了保证耐用性和可用性。

进程A：对存储系统进行读写。

进程B和C：这两个进程完全独立于进程A，也读写存储系统，客户端一致性必须处理一个观察者（在此即进程A、B或C）如何以及何时看到存储系统中的一个数据对象被更新。

根据以上场景可以得到如下三种一致性模型：

1、强一致性：在更新完成后，任何后续访问都将返回更新过的值。

2、弱一致性：系统不保证后续访问将返回更新过的值，在那之前要先满足若干条件，从更新到保证任一观察者看到更新值的时刻之间的这段时间被称为不一致窗口。

3、最终一致性：这是弱一致性的一种特殊形式；存储系统保证如果对象没有新的更新，最终所有访问都将返回最后更新的值，如果没有发生故障，不一致窗口的最大值可以根据下列因素确定，比如通信延迟、系统负载、复制方案涉及的副本数量。

客户端一致性模型的变体有：

因果一致性（Causal Consistency）：如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项，那么进程B的后续访问将返回更新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入，与进程A无因果关系的进程C的访问遵守一般的最终一致性规则。

“读己之所写”一致性（Read-your-writes Consistency）：这是一个重要的模型，当进程A自己更新一个数据项之后，它总是访问到更新过的值，绝不会看到旧值，这是因果一致性模型的一个特例。

会话一致性（Session Consistency）：这是上一个模型的实用版本，它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中，只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性，系统保证也不会延续到新的会话。

单调读一致性（Monotonic Read Consistency）：如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。

单调写一致性（Monotonic Write Consistency）：系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行，要是系统不能保证这种程度的一致性，就非常难以编程。

三、BASE理论

BASE，即Basically Available（基本可用）、Soft-state（软状态）、Eventual Consistency（最终一致性），BASE的英文意义是碱，而ACID是酸，有点水火不容的意思。

关系数据库的ACID模型拥有高一致性和可靠性，丧失可用性，ACID，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），其中的一致性强调事务完成时，数据库处于一致的状态，对于很多应用来说，一致性要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，从而产生了弱一致性的理论BASE，BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性，它仅需要保证系统基本可用，支持分区失败，允许状态在一定时间内不同步，保证数据达到最终一致性即可，BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要高可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。

四、I/O五分钟法则

1987年，Jim Gray与Gianfranco Putzolu发表了"五分钟法则"的观点，简而言之，如果一条记录频繁被访问，就应该放到内存里，否则的话就应该待在硬盘上按需要再访问，这个临界点就是五分钟，看上去像一条经验性的法则，实际上五分钟的评估标准是根据投入成本判断的，根据当时的硬件发展水准，在内存中保持1KB的数据成本相当于硬盘中存储400秒的开销（接近五分钟），这个法则在1997年左右的时候进行过一次回顾，证实了五分钟法则依然有效（硬盘、内存实际上没有质的飞跃），而这次的回顾则是针对SSD这个"新的旧硬件"可能带来的影响。

随着闪存时代的来临，五分钟法则一分为二：是把SSD当成较慢的内存（extended buffer pool）使用还是当成较快的硬盘（extended disk）使用，小内存页在内存和闪存之间的移动对比大内存页在闪存和磁盘之间的移动，在这个法则首次提出的20年之后，在闪存时代，5分钟法则依然有效，只不过适合更大的内存页（适合64KB的页，这个页大小的变化恰恰体现了计算机硬件工艺的发展，以及带宽、延时）。

根据数据结构和数据特点的不同，对于文件系统来说，操作系统倾向于将SSD当作瞬时内存（cache）来使用，而对于数据库，倾向于将SSD当作一致性存储来用。

五、Amdahl定律和Gustafson定律

我们以S(n)表示n核系统对具体程序的加速比，K表示串行部分计算时间比例。

1、Amdahl定律的加速比：S(n)＝使用1个处理器的串行计算时间 / 使用n个处理器的并行计算时间，S(n) = 1/(K+(1-K)/n) = n/(1+(n-1)K)。

2、Gustafson定律的加速比：S(n)＝使用1个处理器的串行计算时间 / 使用n个处理器的并行计算时间，S(n) = 1/(K+(1-K)/n) = n/(1+(n-1)K)。

分布式存储系统的设计需要综合考虑CAP理论、最终一致性、BASE理论、I/O五分钟法则以及Amdahl定律和Gustafson定律等多个方面的原则和定律，这些原则和定律为分布式存储系统的设计提供了重要的指导和参考。

到此，以上就是小编对于“分布式存储系统设计的若干原则”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。