导读

OPPO是一家智能终端制作公司，有着数亿的终端用户，每天产生了大量文本、图片、音视频等非结构化数据。在保障数据连通性、实时性以及数据安全治理要求的前提下，如何低成本、高效率地充沛开掘数据价值，成为了领有海量数据的公司的一大难题。目前业界的风行解决方案是数据湖，本文介绍的OPPO自研的数据湖存储CBFS在很大水平上可解决目前的痛点。

▌数据湖简述

数据湖定义：一种集中化的存储仓库，它将数据按其原始的数据格式存储，通常是二进制blob或者文件。一个数据湖通常是一个繁多的数据集，包含原始数据以及转化后的数据（报表，可视化，高级剖析和机器学习等）

1. 数据湖存储的价值

比照传统的Hadoop架构，数据湖有以下几个长处：

  • 高度灵便：数据的读取、写入和加工都很不便，可保留所有的原始数据
  • 多重剖析：反对包含批、流计算，交互式查问，机器学习等多种负载
  • 低成本：存储计算资源独立扩大；采纳对象存储，冷热拆散，老本更低
  • 易治理：欠缺的用户治理鉴权，合规和审计，数据“存管用”全程可追溯

2. OPPO数据湖整体解决方案


OPPO次要从三个维度建设数据湖：最底层的湖存储，咱们采纳的是CBFS，它是一种同时反对S3、HDFS、POSIX文件3种接入协定的低成本存储；两头一层是实时数据存储格局，咱们采纳了iceberg；最上层可反对各种不同的计算引擎

3. OPPO数据湖架构特点


晚期大数据存储特点是流计算和批计算的存储放在不同的零碎中，降级后的架构对立了的元数据管理，批、流计算一体化；同时提供对立的交互查问，接口更敌对，秒级响应，并发度高，同时反对数据源Upsert变更操作；底层采纳大规模低成本的对象存储作为对立的数据底座，反对多引擎数据共享，晋升数据复用能力

4. 数据湖存储CBFS架构


咱们的指标是建设可反对EB级数据的数据湖存储，解决数据分析在老本，性能和体验的挑战，整个数据湖存储分成六个子系统：

  • 协定接入层：反对多种不同的协定(S3、HDFS、Posix文件)，可做到数据用其中一种协定写入，用另外两种协定也可间接读到
  • 元数据层：对外出现文件系统的档次命名空间和对象的扁平命名空间，整个元数据是分布式的，反对分片，线性可扩大
  • 元数据缓存层：用来治理元数据缓存，提供元数据拜访减速能力
  • 资源管理层： 图中的Master节点，负责了物理资源（数据节点，元数据节点）以及逻辑资源（卷/桶，数据分片，元数据分片）的治理
  • 多正本层：反对追加写和随机写，对大对象和小对象都比拟敌对。该子系统一个作用是作为长久化的多正本存储；另一个作用是数据缓存层，反对弹性正本，减速数据湖拜访，后续再开展。
  • 纠删码存储层：能显著升高存储老本，同时反对多可用区部署，反对不同的纠删码模型，轻松反对EB级存储规模
    接下来，会重点分享下CBFS用到的关键技术，包含高性能的元数据管理、纠删码存储、以及湖减速

▌CBFS关键技术

1. 元数据管理


文件系统提供的是档次命名空间视图，整个文件系统的逻辑目录树分成多层，如右图所示，每个元数据节点(MetaNode)蕴含成千盈百的元数据分片（MetaPartition），每个分片由InodeTree（BTree）和DentryTree（BTree）组成，每个dentry代表一个目录项，dentry由parentId和name组成。在DentryTree中，以PartentId和name组成索引，进行存储和检索；在InodeTree中，则以inode id进行索引。应用multiRaft协定保障高可用性和数据一致性复制, 且每个节点汇合会蕴含大量的分片组，每个分片组对应一个raft group；每个分片组隶属于某个volume；每个分片组都是某个volume的一段元数据范畴（一段inode id ); 元数据子系统通过决裂来实现动静扩容；当一分片组资源(性能、容量)紧接邻近值时，资源管理器服务会预估一个完结点，并告诉此组节点设施，只服务到此点之前的数据，同时也会新选出一组节点，并动静退出到以后业务零碎中。
单个目录反对百万级别容量，元数据全内存化，保障优良的读写性能，内存元数据分片通过snapshot形式长久化到磁盘以作备份及复原应用。

而对象存储提供的是扁平命名空间；以拜访objectkey为/bucket/a/b/c的对象为例，从根目录开始，通过”/”分隔符层层解析，找到最初一层目录(/bucket/a/b)的Dentry，最初找到的/bucket/a/b/c对于的Inode，此过程波及屡次节点间交互，档次越深，性能较差；因而咱们引入PathCache模块用于减速ObjectKey解析，简略做法是在PathCache中对ObjectKey的父目录(/bucket/a/b)的Dentry做缓存；分析线上集群咱们发现，目录均匀大小约为100，假如存储集群规模在千亿级别，目录条目也才10亿个，单机缓存效率很高，同时可通过多个节点不同来晋升读性能；在同时反对”扁平”和”档次”命名空间治理的设计，与业界其余零碎相比，CBFS实现得更简洁，更高效，无需任何转换即可轻松实现一份数据，多种协定拜访互通，且不存在数据一致性问题。

2. 纠删码存储


升高存储老本的关键技术之一是纠删码(Erasure Code, 简称EC)，简略介绍一下纠删码原理：将k份原始数据，通过编码计算失去新的m份数据，当k+m份数据失落任意的不多于m份时，通过解码可还原出原始数据(原理有点像磁盘raid)； 相比传统的多正本存储， EC的数据冗余度更低，但数据耐久性（durability）更高；其实现也有多种不同形式，少数基于异或运算或者Reed-Solomon(RS)编码，咱们的CBFS也采纳了RS编码

计算步骤：
1、编码矩阵，下面n行是单位阵I，下方m行是编码矩阵；k+m个数据块组成的向量，蕴含原始的数据块和m个校验块
2、当某块失落时：从矩阵B删除该块对应的行，失去新的矩阵 B’，而后右边乘上B‘的逆矩阵，即可复原失落的块，具体计算过程大家可线下浏览相干材料

一般的RS编码存在一些问题：以上图为例，假如X1～X6 ，Y1～Y6为数据块，P1和P2为校验块，若其中任意一块失落，须要读其余12个块能力修复数据，磁盘IO损耗大，数据修复所需带宽高，在多AZ部署时，问题尤为显著；
微软提出的LRC编码，通过引入部分校验块来解决该问题，如图所示，在原来全局校验块P1和P2的根底上，新增2个部分校验块PX和PY，假如X1损坏，只需读取与其关联X1～X6共6个块即可修复数据。统计表明，在数据中心，一个条带在肯定工夫内单块盘故障的概率是98%，2个盘同时损坏的概率是1%，因而LRC在大多数场景可大幅晋升数据修复效率，但毛病是其非最大间隔可分编码，无奈做到像全局RS编码那样损失任意m份数据能把所有的丢修复回来。

EC类型


1、离线EC：整个条带k个数据单元都写满后，整体计算生成m校验块
2、在线EC：收到数据后同步拆分并实时计算校验块后，同时写入k个数据块和m个校验块

CBFS跨AZ多模式在线EC


CBFS反对了跨AZ多模式条带的在线EC存储，针对不同的机房条件(1/2/3AZ)、不同大小的对象、不同的服务可用性和数据耐久性需要，零碎可灵便配置不同的编码模式
以图中“1AZ-RS”模式为例，6个数据块加3个校验块单AZ部署； 2AZ-RS模式，采纳了6个数据块加10个校验块2AZ部署，数据冗余度为16/6=2.67；3AZ-LRC模式，采纳6个数据块，6个全局校验块加3个部分校验块模式；同一个集群内同时反对不同的编码模式。

在线EC存储架构


蕴含几个模块
Access: 数据拜访接入层，同时提供EC编解码能力
CM：集群管理层，治理节点，磁盘，卷等资源，同时负责迁徙，修复，平衡，巡检工作，同一个集群反对不同EC编码模式并存
Allocator：负责卷空间调配
EC-Node：单机存储引擎，负责数据的理论存储

纠删码写


1、流式收取数据
2、对数据切片生成多个数据块，同时计算校验块
3、申请存储卷
4、并发向各个存储节点散发数据块或校验块
数据写入采纳简略的NRW协定，保障最小写入份数即可，这样在常态化的节点及网络故障时，申请也不会阻塞，保障可用性；数据的接管、切分、校验块编码采取异步流水线形式，也保障高吞吐和低时延。

纠删码读


数据读取也采取了NRW模型，以k=m=2编码模式举例，只有正确读到2个块(不论是数据块还是校验块), 即可疾速RS解码计算失去原始数据并；此外为晋升可用性和升高时延，Access会优先读邻近或低负载的存储节点EC-Node
能够看到，在线EC联合NRW协定为确保了数据的强一致性，同时提供保障高吞吐和低时延，很适宜大数据业务模型。

3. 数据湖拜访减速


数据湖架构带来显著的收益之一是老本节约，但存算拆散架构也会遇到带宽瓶颈和性能挑战，因而咱们也提供了一系列拜访减速技术：
首先是多级缓存能力：
1、第一级缓存：本地缓存，其与计算节点同机部署，反对元数据和数据缓存，反对内存、PMem、NVme、HDD不同类型介质，特点是拜访时延低，但容量少
2、第二级缓存：分布式缓存，正本数目弹性可变，提供地位感知能力，反对用户/桶/对象级的被动预热和被动缓存，数据淘汰策略也可配置
多级缓存策略在咱们的机器学习训练场景有不错的减速成果
另外存储数据层还反对了谓语下推操作，可显著缩小存储与计算节点间大量的数据流动，升高资源开销并晋升计算性能；
数据湖减速有还很多粗疏的工作，咱们也在继续欠缺的过程中

▌将来瞻望

目前CBFS-2.x版本已开源，反对在线EC、湖减速、多协定接入等要害个性的3.0版本预计将于2021年10月开源；
后续CBFS会减少存量HDFS集群间接挂载（免数据搬迁），冷热数据智能分层等个性，以便反对大数据及AI原架构下存量数据平滑入湖。

作者简介：

Xiaochun OPPO存储架构师

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