云存儲(chǔ)服務(wù)是云計(jì)算的重要組成部分。技術(shù)上，云存儲(chǔ)屬于大型分布式在線存儲(chǔ)范疇。云存儲(chǔ)是一大類特殊的共享存儲(chǔ)。作為提供存儲(chǔ)資源的服務(wù)，云存儲(chǔ)需要保證用戶存放的數(shù)據(jù)可靠，不丟失。同時(shí)，云存儲(chǔ)必須確保實(shí)時(shí)在線，任何宕機(jī)都會(huì)給用戶造成損失。因而，云存儲(chǔ)的基本要求是高可靠和高可用。此外，云存儲(chǔ)是海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，規(guī)模巨大。而且，出于成本和現(xiàn)金流量的考慮，云存儲(chǔ)的集群規(guī)模必須隨著用戶數(shù)據(jù)量的不斷增加而擴(kuò)展。云存儲(chǔ)的架構(gòu)，設(shè)計(jì)和技術(shù)運(yùn)用都是圍繞這四個(gè)基本要求展開。反之，無論多么漂亮先進(jìn)的技術(shù)，只要可能影響這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，都不能應(yīng)用于云存儲(chǔ)。

在我開始接觸存儲(chǔ)的時(shí)候，一致性哈希（以及著名的Dynamo）是非常熱門的技術(shù)。技術(shù)上一致性哈希很漂亮，簡潔，并且高效。但在實(shí)際應(yīng)用中，卻是另一種表現(xiàn)。本文將對(duì)集中式的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案和一致性哈希作對(duì)比分析，以期說明元數(shù)據(jù)是更加適合云存儲(chǔ)的選擇。

1. 對(duì)象存儲(chǔ)，塊存儲(chǔ)

實(shí)用的云存儲(chǔ)可以分作兩類：對(duì)象存儲(chǔ)和塊存儲(chǔ)。對(duì)象存儲(chǔ)存儲(chǔ)是地道的數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)，僅僅存放key/value數(shù)據(jù)：用戶有一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，需要存儲(chǔ)起來，他就給這個(gè)對(duì)象起一個(gè)名字（key），然后將對(duì)象連同名字一起存放入對(duì)象存儲(chǔ)。當(dāng)需要的時(shí)候，用這個(gè)名字作為key，向存儲(chǔ)系統(tǒng)索要。而對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)必須在需要的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)返還給用戶，除非用戶已將此數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)系統(tǒng)中刪除。

塊存儲(chǔ)則是充當(dāng)操作系統(tǒng)底下的塊設(shè)備（籠統(tǒng)地說，就是磁盤），供系統(tǒng)使用。塊存儲(chǔ)實(shí)際上就是一種SAN（Storage Attach Network），將集群的存儲(chǔ)空間分配給用戶，掛載到操作系統(tǒng)，作為磁盤使用。因?yàn)閴K存儲(chǔ)需要模擬磁盤的行為，因此必須確保低延遲。

盡管兩種云存儲(chǔ)有完全不同的目標(biāo)、用途和特性，但在分布式存儲(chǔ)基本特性方面都面臨著相同的問題，這里的討論對(duì)兩者都有意義。為了簡便起見，這里只討論對(duì)象存儲(chǔ)的情況。但很多內(nèi)容和結(jié)論可以外推到塊存儲(chǔ)。

2. 存儲(chǔ)的基礎(chǔ)

云存儲(chǔ)功能非常簡單，存儲(chǔ)用戶的數(shù)據(jù)而已。但簡單歸簡單，幾個(gè)要點(diǎn)還是需要做的。當(dāng)用戶將一個(gè)key-value對(duì)上傳至存儲(chǔ)時(shí)，存儲(chǔ)系統(tǒng)必須找合適的服務(wù)器，保存數(shù)據(jù)。通常會(huì)保存在多臺(tái)服務(wù)器上，以防止數(shù)據(jù)丟失。這叫多副本。

于是，一個(gè)關(guān)鍵的問題就是如何選擇存放數(shù)據(jù)的服務(wù)器。服務(wù)器的選擇是很有技術(shù)含量的事，需要兼顧到幾個(gè)要點(diǎn)：首先，數(shù)據(jù)必須在服務(wù)器之間平衡。不能把數(shù)據(jù)集中到少數(shù)幾臺(tái)服務(wù)器，造成一部分服務(wù)器撐死，而另一部分餓死。其次，在用戶讀取數(shù)據(jù)時(shí)，可以方便快捷定位。隨后，滿足云存儲(chǔ)服務(wù)高可靠高可用大規(guī)模的特點(diǎn)。***，盡可能簡單。

于是，對(duì)于每個(gè)對(duì)象，都有一個(gè)key到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置的映射: key->pos。映射方式很多，最直接的，就是將每一個(gè)對(duì)象的key->pos數(shù)據(jù)對(duì)保存下來。這些數(shù)據(jù)通常被稱為＂元數(shù)據(jù)＂。

但還有一些更巧妙的方式：根據(jù)key的特征，將key空間劃分成若干分組，并將這些分組對(duì)應(yīng)到不同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上。這種方式可以籠統(tǒng)地成為”Sharding"。如此，可以直接按照一個(gè)簡單規(guī)則定位到服務(wù)器。常用的分組方式之一是按key的區(qū)間劃分，比如a開頭的是一組，b開頭的是一組等等。而另一種更具＂現(xiàn)代感＂的分組方式，就是對(duì)key哈希后取模。哈希方案實(shí)際上就是哈希表的自然延伸，將桶分布到多臺(tái)服務(wù)器中。

這兩大類映射方式實(shí)質(zhì)上是在不同的粒度上進(jìn)行映射。＂元數(shù)據(jù)＂在對(duì)象粒度上，而sharding則是在一組對(duì)象的粒度。這兩種不同的粒度，決定了它們有著完全不同的特性。也決定了它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。#p#

3. 元數(shù)據(jù)和一致性哈希

于是，在云存儲(chǔ)方案中產(chǎn)生了兩大流派：元數(shù)據(jù)模型和Sharding模型。而Sharding模型中，一致性哈希最為流行。一致性哈希本身很難直接用作實(shí)際使用，進(jìn)而產(chǎn)生了很多衍生方案，其中包括著名的"Dynamo"。這里用“一致性哈希方案”指代所有基于一致性哈希的設(shè)計(jì)。

元數(shù)據(jù)方案是對(duì)象級(jí)別的key->pos映射，也就是一個(gè)會(huì)無休止增長的＂map＂。每多一個(gè)對(duì)象，就會(huì)多一條元數(shù)據(jù)。通常會(huì)將元數(shù)據(jù)保存在一組數(shù)據(jù)庫中，方便檢索和查詢。元數(shù)據(jù)方案沒有什么特別的地方，其核心是元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分。這部分設(shè)計(jì)的好壞，關(guān)系到系統(tǒng)整體的特性。關(guān)于元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)不是本文的重點(diǎn)，本文將集中探討元數(shù)據(jù)方案和一致性哈希方案的比較。

標(biāo)準(zhǔn)的一致性哈希模型是對(duì)key進(jìn)行哈希運(yùn)算，然后投射到一個(gè)環(huán)形的數(shù)值空間上。與此同時(shí)，對(duì)節(jié)點(diǎn)（存儲(chǔ)服務(wù)器）進(jìn)行編碼，然后也做哈希運(yùn)算，并投射到哈希環(huán)上。理論上，只要哈希算法合適，節(jié)點(diǎn)可以均勻地分布在哈希環(huán)上。節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身在哈希環(huán)上的位置，占據(jù)一個(gè)哈希值區(qū)間，比如從本節(jié)點(diǎn)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)間的區(qū)間。所有落入這個(gè)區(qū)間的key，都保存到該節(jié)點(diǎn)上。

在這個(gè)模型中，key到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)邏輯位置的映射不通過存儲(chǔ)，而是通過算法直接得到。但是，邏輯位置（哈希環(huán)上的位置）到物理位置（節(jié)點(diǎn)）的轉(zhuǎn)換無法直接得到。標(biāo)準(zhǔn)的做法是任選一個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后順序?qū)ふ夷繕?biāo)節(jié)點(diǎn)，或者采用二分法在節(jié)點(diǎn)之間跳轉(zhuǎn)查找。這種查找方式在實(shí)際的存儲(chǔ)系統(tǒng)中是無法忍受的。所以，實(shí)用的存儲(chǔ)系統(tǒng)往往采用的是一個(gè)混合模型（暫且稱之為“混合方案”）：系統(tǒng)維護(hù)一個(gè)哈希區(qū)間->節(jié)點(diǎn)的映射表。這個(gè)映射本質(zhì)上也是一種元數(shù)據(jù)，但是它是大粒度的元數(shù)據(jù)，更像是一個(gè)路由表。由于粒度大，變化很少，所以即便用文本文件都可以。這個(gè)映射表也需要多份，通?？梢源娣旁谌肟诜?wù)器上，也可以分散到所有的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上，關(guān)鍵是保持一致即可，這相對(duì)容易。

一致性哈希解決了標(biāo)準(zhǔn)哈希表改變大小時(shí)需要重新計(jì)算，并且遷移所有數(shù)據(jù)的問題，只需遷移被新加節(jié)點(diǎn)占據(jù)的哈希區(qū)間所包含的數(shù)據(jù)。但是，隨著新節(jié)點(diǎn)的加入，數(shù)據(jù)量的分布會(huì)變得不均勻。為了解決這個(gè)問題，包括Dynamo在內(nèi)的諸多模型，都采用了＂虛擬結(jié)點(diǎn)＂的方案：將一個(gè)節(jié)點(diǎn)分成若干虛擬節(jié)點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)加入系統(tǒng)時(shí)，把虛擬節(jié)點(diǎn)分散到哈希環(huán)上，如此可以更加＂均勻地＂添加一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

一致性哈希及其衍生方案，將數(shù)據(jù)按一定規(guī)則分片，按一定規(guī)則將分片后的數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)的存儲(chǔ)服務(wù)器上。因此，它只需要維護(hù)一個(gè)算法，或者一個(gè)簡單的映射表，便可直接定位數(shù)據(jù)。更加簡單，并且由于少了查詢?cè)獢?shù)據(jù)，性能上也更有優(yōu)勢(shì)。

但是，這只是理論上的。

如果我們只考慮存儲(chǔ)的功能（get，put，delete），一致性哈希非常***。但實(shí)際情況是，真正主宰云存儲(chǔ)架構(gòu)的，是那些非功能性需求：

1、 大規(guī)模和擴(kuò)展性

2、 可靠性和一致性

3、 可用性和可管理

4、 性能

在實(shí)際的云存儲(chǔ)系統(tǒng)中，非功能需求反而主導(dǎo)了架構(gòu)和設(shè)計(jì)。并且對(duì)key-pos映射的選擇起到?jīng)Q定性的作用。

4 規(guī)模和擴(kuò)展

首先，云存儲(chǔ)最明顯的特點(diǎn)是規(guī)模巨大。對(duì)于一個(gè)公有云存儲(chǔ)服務(wù)，容納用戶數(shù)據(jù)是沒有限度的。不可能以＂容量已滿＂作為理由，拒絕用戶存放數(shù)據(jù)。因此，云存儲(chǔ)是“規(guī)模無限”的。意思就是說，云存儲(chǔ)系統(tǒng)，必須保證任何時(shí)候都能夠隨意擴(kuò)容，而不會(huì)影響服務(wù)。

另一方面，云存儲(chǔ)作為服務(wù)，都是由小到大。一開始便部署幾千臺(tái)服務(wù)器，幾十P的容量，毫無意義。資源會(huì)被閑置而造成浪費(fèi)，對(duì)成本和現(xiàn)金流量產(chǎn)生很大的負(fù)面作用。通常，我們只會(huì)部署一個(gè)小規(guī)模的系統(tǒng)，滿足初始的容量需求。然后，根據(jù)需求增長的情況，逐步擴(kuò)容。

于是，云存儲(chǔ)系統(tǒng)必須是高度可擴(kuò)展的。

面對(duì)擴(kuò)展，元數(shù)據(jù)方案沒有什么困難。當(dāng)節(jié)點(diǎn)增加時(shí)，系統(tǒng)可以更多地將新來的寫請(qǐng)求引導(dǎo)到新加入的節(jié)點(diǎn)。合適的調(diào)度平衡策略可以確保系統(tǒng)平衡地使用各節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間。

但對(duì)于一致性哈希和它的衍生方案而言，卻麻煩很多。原始的哈希表一旦需要擴(kuò)容，需要rehash。在基于哈希的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，這就意味著所有數(shù)據(jù)都必須重新遷移一遍。這當(dāng)然無法忍受的。一致性哈希的出現(xiàn)，便可以解決此問題。由于對(duì)象和服務(wù)器都映射到哈希環(huán)上，當(dāng)新節(jié)點(diǎn)加入后，同樣會(huì)映射到哈希環(huán)上。原來的區(qū)段會(huì)被新節(jié)點(diǎn)截?cái)?，新加入的?jié)點(diǎn)，會(huì)占據(jù)被切割出來的哈希值區(qū)間。為了完成這個(gè)轉(zhuǎn)換，這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要遷移到新服務(wù)器上。相比原始的哈希，一致性哈希只需要傳輸被新服務(wù)器搶走的那部分?jǐn)?shù)據(jù)。

但是終究需要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。數(shù)據(jù)遷移并非像看上去那樣，僅僅是從一臺(tái)服務(wù)器向另一臺(tái)服務(wù)器復(fù)制數(shù)據(jù)。云存儲(chǔ)是一個(gè)在線系統(tǒng)，數(shù)據(jù)遷移不能影響系統(tǒng)的服務(wù)。但遷移數(shù)據(jù)需要時(shí)間，為了確保數(shù)據(jù)訪問的延續(xù)性，在遷移開始時(shí)，寫入操作被引導(dǎo)到目標(biāo)服務(wù)器，而源節(jié)點(diǎn)的待遷移部分切換至只讀狀態(tài)。與此同時(shí)，開始從源節(jié)點(diǎn)遷移數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶試圖讀取遷移范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)，需要嘗試在源和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)分別讀取。這種單寫雙讀的模式可以保證服務(wù)不受影響。但是，必須控制數(shù)據(jù)遷移的速率。如果遷移操作將磁盤吞吐能力跑滿，或者網(wǎng)絡(luò)帶寬耗盡，服務(wù)必然受到影響。

另一個(gè)問題是，除非成倍地增加節(jié)點(diǎn)，否則會(huì)存在數(shù)據(jù)不平衡的問題。為了平衡數(shù)據(jù)，需要遷移更多的數(shù)據(jù)，每臺(tái)節(jié)點(diǎn)都需要遷出一些，以確保每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量都差不多。虛擬節(jié)點(diǎn)的引入便是起到這個(gè)作用。于是實(shí)際的數(shù)據(jù)遷移量同增加的容量數(shù)成正比，系數(shù)是當(dāng)前存儲(chǔ)系統(tǒng)的空間使用率。

于是，一個(gè)1P的系統(tǒng)，三副本，70%的消耗，擴(kuò)容200T，那么需要遷移大約140T*3=420T的數(shù)據(jù)，才能使數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量得到平衡。如果使用現(xiàn)在常用的存儲(chǔ)服務(wù)器（2T*12），需要新增21臺(tái)。如果它們都并發(fā)起來參與遷移，單臺(tái)遷移速率不超過50MBps，那么這次擴(kuò)容所需的時(shí)間為420T/(50M*21)=400000秒，大約4.6天。這是理想狀況，包括軟硬件異常，用戶訪問壓力，遷移后的檢驗(yàn)等情況，都會(huì)延長遷移時(shí)間。很可能十天半月泡在這些任務(wù)上。而在數(shù)據(jù)遷移完成，老服務(wù)器的存儲(chǔ)空間回收出來之前，實(shí)際上并未擴(kuò)容。那么萬一擴(kuò)容實(shí)在系統(tǒng)空間即將耗盡時(shí)進(jìn)行，（別說這事不會(huì)碰到，一個(gè)懶散的供貨商，或者廠家被水淹，都可能讓這種事情發(fā)生。云計(jì)算什么事都會(huì)遇到），那么很可能會(huì)因?yàn)閬聿患巴瓿蓴U(kuò)容而使系統(tǒng)停服。云存儲(chǔ)，特別是公有云存儲(chǔ)，擴(kuò)容必須是快速而便捷的。

更復(fù)雜的情況是遷移過程中出錯(cuò)，硬件失效等異常情況的處理過程會(huì)很復(fù)雜，因?yàn)榇藭r(shí)數(shù)據(jù)分布處于一種中間狀態(tài)，后續(xù)處理必須確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全一致。

系統(tǒng)的擴(kuò)容規(guī)模越大，困難程度越大。當(dāng)系統(tǒng)有100P的規(guī)模（很多系統(tǒng)宣稱可以達(dá)到的規(guī)模），而用戶數(shù)據(jù)增長迅猛（公有云存儲(chǔ)有明顯的馬太效應(yīng)，規(guī)模越大，增長越快），在幾百上千臺(tái)服務(wù)器之間遷移成P的數(shù)據(jù)，是多么駭人的場景。

數(shù)據(jù)遷移會(huì)消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬，吃掉磁盤負(fù)載，攪亂服務(wù)器的cache等等，都是云存儲(chǔ)的大忌，能不做盡量不做。

元數(shù)據(jù)方案一般情況下不需要做遷移。遷移只有存儲(chǔ)服務(wù)器新舊更替，或者租借的服務(wù)器到期歸還時(shí)進(jìn)行。由于數(shù)據(jù)對(duì)象可以放置在任何節(jié)點(diǎn)上，因而可以把一臺(tái)節(jié)點(diǎn)需要遷移的數(shù)據(jù)分散到其他節(jié)點(diǎn)上。并且可以從其他副本那里多對(duì)多并發(fā)地傳輸數(shù)據(jù)。負(fù)載被分散到整個(gè)集群，對(duì)服務(wù)的影響更小，也更快捷。實(shí)際上，這個(gè)邏輯和數(shù)據(jù)副本修復(fù)是一樣的。

很顯然，相比一致性哈希方案動(dòng)不動(dòng)來回遷移數(shù)據(jù)的做法，元數(shù)據(jù)方案提供一個(gè)動(dòng)態(tài)平衡的機(jī)制，可以無需數(shù)據(jù)遷移，服務(wù)器一旦加入集群，可以立刻生效，實(shí)現(xiàn)平靜地?cái)U(kuò)容。#p#

5 可靠性和一致性

可靠性（本文特指數(shù)據(jù)的可靠性，即不丟失數(shù)據(jù)）無疑是云存儲(chǔ)的根本。用戶將數(shù)據(jù)托付給你，自然不希望隨隨便便地丟失。維持可靠性是云存儲(chǔ)最困難的部分。（當(dāng)然，更難的是在保持高可靠性的前提下確保高可用）。

在任何一個(gè)系統(tǒng)中，硬件和軟件都無法保障完全可靠。芯片會(huì)被燒毀，電路可能短路，電壓可能波動(dòng)，老鼠可能咬斷網(wǎng)線，供電可能中斷，軟件會(huì)有bug，甚至宇宙射線會(huì)干擾寄存器…。作為存儲(chǔ)的核心部件，硬盤反而更加脆弱。在標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)器中，除了光驅(qū)和風(fēng)扇以外，硬盤是唯一的機(jī)電元件。由于存在活動(dòng)部件，其可靠性不如固態(tài)電路，更容易受到外界的干擾。所以，硬盤時(shí)常被看作消耗品。在一個(gè)有幾萬塊硬盤的存儲(chǔ)集群中，每周壞上幾塊硬盤是再尋常不過的事。運(yùn)氣不好的時(shí)候，一天中都可能壞上2、3塊。

因此，只把數(shù)據(jù)保存在一塊盤中是無法保障數(shù)據(jù)可靠的。通常我們都會(huì)將數(shù)據(jù)在不同的服務(wù)器上保存多份，稱之為“副本”。原則上，副本越多，越可靠。但是，過多的副本會(huì)造成存儲(chǔ)成本的增加，并且降低性能，增加維持一致性的難度。一般會(huì)保持3副本，是一個(gè)比較均衡的數(shù)字。

但是，在確定的副本數(shù)下，真正對(duì)可靠性起到關(guān)鍵作用的，是副本丟失后的恢復(fù)速度。比如，一個(gè)3副本存儲(chǔ)系統(tǒng)中，當(dāng)一個(gè)磁盤損壞后，它所承載的數(shù)據(jù)對(duì)象就只剩2個(gè)副本了。在這塊盤修復(fù)之前，如果再壞一塊盤，恰巧和尚未修復(fù)的盤有共同的數(shù)據(jù)對(duì)象，那么這些數(shù)據(jù)就只剩一個(gè)副本在支撐著，這是非常危險(xiǎn)的狀態(tài)。更有甚者，一個(gè)3副本的存儲(chǔ)系統(tǒng)，在運(yùn)行過程中，即便沒有硬盤損壞，總會(huì)有一些對(duì)象由于種種原因處于兩副本狀態(tài)，尚未來得及修復(fù)。比如寫入數(shù)據(jù)時(shí)，有一個(gè)副本寫完后發(fā)現(xiàn)校驗(yàn)碼不對(duì)，需要重寫。此時(shí)，如果一塊盤損壞了，上面正好有這些2副本的對(duì)象。于是，從這一刻開始，這個(gè)對(duì)象只有1副本。壞盤上的數(shù)據(jù)被修復(fù)之前，另一塊盤包含此對(duì)象的硬盤也壞了，那么數(shù)據(jù)就丟了。盡管這種概率很小，但是云存儲(chǔ)系統(tǒng)是經(jīng)年累月地運(yùn)行，大規(guī)模加上長時(shí)間，任何小概率事件都會(huì)發(fā)生。而且在實(shí)際運(yùn)行的系統(tǒng)中，很多因素會(huì)導(dǎo)致硬盤壽命遠(yuǎn)小于理論值，比如機(jī)架震動(dòng)、電源不穩(wěn)、意外失電、輻射等等。而且，對(duì)于成批采購的硬盤，通常都會(huì)集中在一段時(shí)間內(nèi)一起進(jìn)入失效期，多塊磁盤同時(shí)損壞的概率會(huì)大幅提高。

如果數(shù)據(jù)修復(fù)的速度足夠快，可以搶在另一塊盤損壞之前，修復(fù)丟失的副本，那么數(shù)據(jù)丟失的概率會(huì)大大減小。（嚴(yán)格地講，無論修復(fù)時(shí)間有多短，在修復(fù)期間壞第二塊盤的概率始終存在，只是修復(fù)時(shí)間越短，這個(gè)概率越小。關(guān)鍵是要讓它小到我們可以接受的程度）。

一致性哈希方案中，如果將一塊磁盤同一個(gè)hash區(qū)間一一綁定。因此，數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)，只能先更換壞盤，然后從其他副本處讀取數(shù)據(jù)，寫入新磁盤。但是，磁盤的持續(xù)寫入能力通常也只有50-60MBps。如果是一塊有1.5T數(shù)據(jù)的硬盤失效，那么恢復(fù)起來至少需要30000秒，將近9個(gè)小時(shí)。考慮到服務(wù)器的整體負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)狀況，時(shí)間可能會(huì)接近12小時(shí)。在這個(gè)時(shí)間尺度里，第二塊盤，甚至第三塊盤損壞的概率還是相當(dāng)大的。而且，硬盤更換的時(shí)間取決于機(jī)房管理的響應(yīng)能力，這往往是一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)。

如果方案中讓節(jié)點(diǎn)同hash區(qū)間一一對(duì)應(yīng)，在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部，再將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)到一塊磁盤中，那么當(dāng)需要恢復(fù)副本時(shí)，節(jié)點(diǎn)將損壞的磁盤上的數(shù)據(jù)對(duì)象分散存放到其他磁盤上。這樣，可以先發(fā)起修復(fù)，從其他副本那里都到數(shù)據(jù)，并發(fā)地向多個(gè)磁盤恢復(fù)數(shù)據(jù)，磁盤的吞吐限制會(huì)得到緩解。但問題的解決并不徹底。首先，網(wǎng)絡(luò)會(huì)成為瓶頸。1個(gè)千兆網(wǎng)口最多支持到120MBps，這個(gè)速率也僅僅比磁盤快一倍，而且實(shí)際使用中也不能將帶寬全部用光，否則影響服務(wù)，畢竟其他硬盤還是好的，還需要正常工作。原則上可以通過增加網(wǎng)口數(shù)量拓寬吞吐量，但這增加了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備方面的成本。而且這也僅僅是增加3、4倍的吞吐能力，我們真正需要的是近10倍地縮小恢復(fù)時(shí)間。至于光纖，那不是普通公有云存儲(chǔ)所能奢望的。即便網(wǎng)絡(luò)吞吐問題解決了，還有一個(gè)更核心的問題。因?yàn)閿?shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部任意分散到各磁盤上，那么節(jié)點(diǎn)就需要維護(hù)一個(gè)key->磁盤的映射，也就是節(jié)點(diǎn)內(nèi)的局部元數(shù)據(jù)。這個(gè)元數(shù)據(jù)需要服務(wù)器自己維護(hù)，由于單臺(tái)服務(wù)器的資源有限，元數(shù)據(jù)的可靠性、可用性和一致性的維持非常麻煩。一套存儲(chǔ)一套元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已經(jīng)夠麻煩的了，何況每個(gè)節(jié)點(diǎn)一套元數(shù)據(jù)。一旦這個(gè)元數(shù)據(jù)丟失了，這個(gè)節(jié)點(diǎn)上所有的數(shù)據(jù)都找不到了。理論上，這個(gè)元數(shù)據(jù)丟失了，也不會(huì)影響全局，可以利用一致性哈希算法到其他副本那里恢復(fù)出丟失的數(shù)據(jù)。但不得不將原來服務(wù)器上的所有數(shù)據(jù)都傳輸一遍，這個(gè)數(shù)據(jù)量往往有一二十T，恢復(fù)起來更困難。更現(xiàn)實(shí)的做法是直接掃描各磁盤，逆向地重建元數(shù)據(jù)。當(dāng)然，這將是一個(gè)漫長的過程，期間整臺(tái)節(jié)點(diǎn)是不可用的，此間發(fā)生的寫入操作還需的事后重新恢復(fù)（具體參見本文“可用性”部分）。

副本恢復(fù)最快，影響最小的方法就是，不讓數(shù)據(jù)對(duì)象副本綁死在一臺(tái)節(jié)點(diǎn)上，只要數(shù)據(jù)對(duì)象可以存放到任意一臺(tái)節(jié)點(diǎn)，那么便可以在節(jié)點(diǎn)之間做多對(duì)多的數(shù)據(jù)副本恢復(fù)。集群規(guī)模越大，速度越快，效果越好?；谠獢?shù)據(jù)的方案，每一個(gè)對(duì)象同節(jié)點(diǎn)，乃至硬盤的映射是任意的，在副本恢復(fù)方面，有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。而一致性哈希嚴(yán)格地將數(shù)據(jù)同節(jié)點(diǎn)或磁盤綁定，迫使這種并發(fā)無法進(jìn)行。

有一些基于混合方案的衍生方案可以解決一致性哈希在副本修復(fù)速度問題：將哈希環(huán)劃分成若干slot（bucket，或者其他類似的稱謂），數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于將來集群可能擁有的節(jié)點(diǎn)數(shù)，或磁盤數(shù)。（好吧，我們說過規(guī)模無限，無限自然不可能，只要足夠大就行了，比如2^32）。slot到節(jié)點(diǎn)或者磁盤的映射，通過一個(gè)映射表維護(hù)。各副本集群中的slot分布互不相同。當(dāng)一個(gè)磁盤損壞時(shí)，找出所包含的slot，將這些slot分散到其他節(jié)點(diǎn)和磁盤上去，這樣便可以并發(fā)地從其他節(jié)點(diǎn)以slot為單位恢復(fù)副本。在損壞磁盤更換之后，再將一些slot，可以是原來的，也可以是隨意的，遷移到新硬盤，以平衡整體的數(shù)據(jù)分布。遷移的時(shí)候，副本已經(jīng)恢復(fù)，遷移操作的時(shí)間壓力就很小了，可以慢慢來，磁盤吞吐的瓶頸也不會(huì)有什么的影響。

但相比之下，元數(shù)據(jù)方案修復(fù)副本之后不存在數(shù)據(jù)遷移這一步，在這方面對(duì)象級(jí)元數(shù)據(jù)的存在使副本恢復(fù)簡單很多。

同數(shù)據(jù)可靠性相關(guān)的一個(gè)問題是一致性。一致性問題可以看作可靠性問題的一個(gè)部分。因?yàn)楫?dāng)各副本的數(shù)據(jù)版本不一致時(shí)，便意味著數(shù)據(jù)對(duì)象的當(dāng)前版本是缺少副本的。（實(shí)際上，從存儲(chǔ)角度來講，一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的不同版本，就是不同的數(shù)據(jù)）。確保一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的一致性最實(shí)用的方法是所謂W+R>N。即N個(gè)副本中，一個(gè)版本寫入時(shí)確保有W個(gè)成功，而讀取時(shí)確保有R個(gè)成功，只要滿足W+R>N的情況，便可以保證始終可以讀到***寫入成功的版本。

W+R>N的使用有一個(gè)問題，需要并發(fā)地從所有副本上嘗試讀取數(shù)據(jù)，然后通過讀取的數(shù)據(jù)對(duì)象版本（或者時(shí)間戳）的比對(duì)，以確定是否滿足一致性公式的要求。如果所讀取的數(shù)據(jù)有幾十上百M(fèi)B，甚至上G的對(duì)象，一口氣讀出所有副本，而最終只取其中一個(gè)，著實(shí)浪費(fèi)，系統(tǒng)壓力會(huì)整整大上N倍。解決的方法是先做一次預(yù)讀，讀出所有副本的版本信息，進(jìn)行一致性比對(duì)，確定有效副本后，再行數(shù)據(jù)本身的讀取。

元數(shù)據(jù)方案在一致性上簡單的多。元數(shù)據(jù)為了保證可靠，也會(huì)使用多副本。因?yàn)樵獢?shù)據(jù)很小，可以保持更多的副本數(shù)，比如5個(gè)，甚至7個(gè)。如此多的副本，基本上不必?fù)?dān)心其可靠性。重點(diǎn)在于一致性。同樣也是采用W+R>N的策略，但卻將元數(shù)據(jù)讀取和一致性保障在一次訪問中解決。對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器而言，任務(wù)更多地是在保障每一個(gè)副本和版本的完整。

隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生退化，有各種原因造成副本的丟失。一致性也是一樣。對(duì)于熱數(shù)據(jù)，經(jīng)常被訪問，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)出錯(cuò)很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)。但冷數(shù)據(jù)需要依靠定期檢查發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤。這個(gè)核對(duì)工作在元數(shù)據(jù)方案里，就是比對(duì)元數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)的每個(gè)盤上的對(duì)象清單，元數(shù)據(jù)保存的永遠(yuǎn)是***版本，只要不匹配，就可以認(rèn)定出錯(cuò)，立刻加以修復(fù)。但在一致性哈希方案中，需要交叉核對(duì)一個(gè)哈希區(qū)間的三個(gè)副本所包含的對(duì)象清單，以確定哪個(gè)對(duì)象是***副本。然后再修正數(shù)據(jù)問題。

當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)由于種種原因下線，那么期間的所有寫入操作都無法完成。此時(shí)，元數(shù)據(jù)方案處理起來很簡單：另外挑選一臺(tái)合適的節(jié)點(diǎn)，寫入副本，更新相應(yīng)的元數(shù)據(jù)項(xiàng)后，操作完成，一切太平。

一致性哈希方案要復(fù)雜得多。對(duì)于一個(gè)哈希區(qū)間的一個(gè)副本，被固定在一個(gè)節(jié)點(diǎn)上。換句話說，一組副本必須存放在特定的一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，不能隨意放置。如果需要定位到其他節(jié)點(diǎn)上，必須整區(qū)間的遷移。這個(gè)特性的結(jié)果就是，當(dāng)這臺(tái)節(jié)點(diǎn)下線后，無法寫入相應(yīng)的副本，也無法隨意地將副本寫到其他節(jié)點(diǎn)上。后續(xù)處理有2種方法：1、將副本或者key寫入一個(gè)隊(duì)列，等節(jié)點(diǎn)恢復(fù)后，發(fā)起修復(fù)操作，從其他的副本獲得數(shù)據(jù)，補(bǔ)上缺失的副本。問題是這個(gè)隊(duì)列必須有足夠的可靠性，否則待修復(fù)key丟失，相應(yīng)的對(duì)象會(huì)長時(shí)間缺少副本，直到數(shù)據(jù)一致性檢測發(fā)現(xiàn)問題。這會(huì)增加一致性檢測的壓力，使得原本就復(fù)雜的過程雪上加霜；2、按一定規(guī)則寫入其他節(jié)點(diǎn)，待恢復(fù)后原樣遷移回來。這個(gè)方案相對(duì)簡單些，但整個(gè)調(diào)度邏輯比較復(fù)雜，涉及到數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)調(diào)。但是這種點(diǎn)到點(diǎn)的數(shù)據(jù)恢復(fù)，會(huì)給暫存服務(wù)器產(chǎn)生壓力，不利于穩(wěn)定運(yùn)行。不管哪種方案，數(shù)據(jù)遷移或者復(fù)制都是免不了的。這中間的異常處理，負(fù)載控制等都需要花費(fèi)心思。

元數(shù)據(jù)方案在節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的處理要比一致性哈希方案單純簡潔的多。節(jié)點(diǎn)失效是云存儲(chǔ)的常態(tài)，處理方式越簡潔越好。在大集群中，幾個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)下線都是很平常的事，一致性哈希如此復(fù)雜的節(jié)點(diǎn)失效管理，就是運(yùn)維的地獄。#p#

6. 可用性和可管理性

可用性在某些方面同可靠性有著共同的解決方案，比如多副本可以消除單點(diǎn)，提高可用性。但是它們?cè)谄渌矫鎱s存在著矛盾。當(dāng)一個(gè)副本寫入失敗，從可靠性角度而言，應(yīng)當(dāng)設(shè)法重試，或者索性告訴用戶寫入失敗。但這樣勢(shì)必造成響應(yīng)變慢，或者可用性降低。（響應(yīng)變慢超過一個(gè)程度后，便會(huì)被認(rèn)為是失敗，不管最終是否成功）。此外，為了保障可靠性的諸多措施，比如副本修復(fù)，數(shù)據(jù)遷移等，會(huì)消耗系統(tǒng)資源，從而影響到可用性。

在上面對(duì)于可靠性的分析中可以看到，由于副本被綁定在特定節(jié)點(diǎn)上，一致性哈希要確保同元數(shù)據(jù)相當(dāng)?shù)目煽啃缘脑挘坏貌环艞壱恍┛捎眯?，將有副本寫入出錯(cuò)的操作返回失敗。因?yàn)樵獢?shù)據(jù)方案的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置沒有限制，對(duì)于多數(shù)的副本寫入失敗可以通過重選服務(wù)器得到更正。一致性哈希則無此便利，要么放棄一定的可用性，要么承擔(dān)可靠性的風(fēng)險(xiǎn)。

根本上而言，一致性哈希在副本寫入上制造了局部的隱式單點(diǎn)，盡管是短期的或者臨時(shí)的，但依舊會(huì)對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的分布式系統(tǒng)會(huì)盡量地減少單點(diǎn)出現(xiàn)的可能性，這直接關(guān)系到系統(tǒng)的持續(xù)和瞬時(shí)可用性。元數(shù)據(jù)方案可以確保數(shù)據(jù)分布上不存在任何形式的單點(diǎn)。對(duì)于一個(gè)對(duì)象而言，任何節(jié)點(diǎn)都沒有特殊性，這種無差別化才能真正保證消除單點(diǎn)。

在云存儲(chǔ)系統(tǒng)中，使用公式R+W>N的地方，便是影響系統(tǒng)可用性的核心要點(diǎn)?？捎眯院鸵恢滦酝且粚?duì)冤家。在這個(gè)地方，需要向N臺(tái)服務(wù)器同時(shí)發(fā)出請(qǐng)求，而最終的有效性取決于服務(wù)器反饋的情況。一般來說，N越大，越容易在確保一致性的前提下，維持可用性。（實(shí)際上是取決于X=R+W-N的值，越大越好。這個(gè)值表示當(dāng)X+1個(gè)副本下線或丟失后，系統(tǒng)將不能保證臨時(shí)的或***的一致性）。但是，N-R和N-W越小，對(duì)可用性的影響越大。如果N=R，那么只要有一臺(tái)服務(wù)器下線，會(huì)造成系統(tǒng)不可讀取。如果N-R=3，那么即便是3臺(tái)服務(wù)器下線，系統(tǒng)還能正確讀取。對(duì)于W也一樣。在這里，一致性和可用性是一對(duì)矛盾。當(dāng)副本數(shù)足夠多（N數(shù)可以很大），可以很容易地獲得較高的X數(shù)。比如N=7, R=W=5，X=3，N-R=2，N-W=2，意味著即便有2臺(tái)服務(wù)器下線，也能保證讀寫的有效性，同時(shí)確保一致性。

但如果N=3，無論如何也只能讓R=3或者W=3，此時(shí)盡管可以獲得X=3的一致性保障級(jí)別，但即便一臺(tái)服務(wù)器下線，也會(huì)造成系統(tǒng)不可用。如果R=W=2，可以保證1臺(tái)服務(wù)器下線，系統(tǒng)還是可用，但一致性保障級(jí)別降低到了X=1。

在元數(shù)據(jù)方案中，元數(shù)據(jù)的副本數(shù)（N）可以大些，故障和異常造成的副本下線，或者丟失，對(duì)系統(tǒng)的可用性和一致性產(chǎn)生的影響很小，對(duì)于這類問題的處理的緊迫性會(huì)低一些。相反，一致性哈希的一致性依賴于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，面對(duì)大大小小的數(shù)據(jù)對(duì)象，無法使用很多副本，通常都會(huì)用3。在這個(gè)N數(shù)下，無論一致性還是可用性，都很脆弱。

對(duì)于可用性而言，***，也是最重要的一點(diǎn)是運(yùn)維管理。運(yùn)維的好壞直接決定了可用性。前文已述，一致性哈希在一些關(guān)鍵的系統(tǒng)維護(hù)點(diǎn)上相比元數(shù)據(jù)方案多出不少環(huán)節(jié)。在同樣運(yùn)維水平和強(qiáng)度下，一致性哈希更加容易出現(xiàn)可用性問題。這方面對(duì)可用性的影響很難明確地給出量化的評(píng)判，但是運(yùn)維是云存儲(chǔ)系統(tǒng)高可用保障的核心，運(yùn)維的復(fù)雜性往往決定了最終9的個(gè)數(shù)。

現(xiàn)在來看看元數(shù)據(jù)方案的運(yùn)維特點(diǎn)。元數(shù)據(jù)方案相比標(biāo)準(zhǔn)一致性哈希方案多出了一個(gè)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。元數(shù)據(jù)通常有更多的副本，副本數(shù)越多，一致性的維持越發(fā)困難。一般的方案都是依賴異步執(zhí)行的版本同步機(jī)制，盡快同步各副本。但是，為防止同步失效，會(huì)定期全面掃描核對(duì)所有元數(shù)據(jù)，確保元數(shù)據(jù)不會(huì)退化。這個(gè)過程伴隨者很大的數(shù)據(jù)吞吐和計(jì)算量。但這個(gè)過程是離線操作，并且沒有非常嚴(yán)格的時(shí)間要求，即便失敗，也不會(huì)過多地影響系統(tǒng)的運(yùn)行。它的時(shí)間裕度比較大。元數(shù)據(jù)量不會(huì)很大，在合適的算法下，一致性比對(duì)的時(shí)間也不會(huì)很長，通常不超過2、3小時(shí)。并且可以根據(jù)需要增減所需的服務(wù)器數(shù)量。

一致性哈希運(yùn)維的重點(diǎn)則在另一頭。一致性哈希模型及其各種變形由于需要確保數(shù)據(jù)平衡，不得不在擴(kuò)容時(shí)進(jìn)行大范圍的數(shù)據(jù)遷移。在不影響服務(wù)的情況下，遷移速率必須受到限制，導(dǎo)致遷移時(shí)間很長。但有時(shí)數(shù)據(jù)遷移的時(shí)間要求很高。因?yàn)樵谶w移完成之前，遷移的數(shù)據(jù)源所占的空間還不能回收。此時(shí)所添加的空間暫時(shí)無法使用。而且數(shù)據(jù)回收也需要花費(fèi)時(shí)間。在可用空間緊迫的情況下，遷移速度的壓力會(huì)很大。一旦遷移過程中出現(xiàn)異常，將會(huì)雪上加霜。在長達(dá)幾天的數(shù)據(jù)遷移過程中發(fā)生磁盤損壞的可能性非常大，修復(fù)操作將迫使數(shù)據(jù)遷移減速，甚至停止。修復(fù)的優(yōu)先級(jí)更高。遷移操作涉及很多服務(wù)器的并發(fā)，協(xié)調(diào)和控制工作很復(fù)雜。而且不同的遷移原因會(huì)有不同的遷移策略。再加上各種異常處理，運(yùn)維管理內(nèi)容很多，將是非常痛苦的事。隨著規(guī)模越來越大，最終可能超出運(yùn)維能力的極限，無力維持存儲(chǔ)的可用性。

元數(shù)據(jù)方案在絕大多數(shù)情況下不會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。少掉這樣一個(gè)復(fù)雜重載的環(huán)節(jié)，對(duì)于系統(tǒng)維護(hù)的壓力會(huì)小很多。

因此，盡管元數(shù)據(jù)方案多出了一個(gè)元數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)集群，但它相比一致性哈希方案反而更容易維持可用性。#p#

7. 性能

性能是大多數(shù)程序員都關(guān)心的東西，往往被放在很高的位置。但在云存儲(chǔ)中，性能反倒是級(jí)別較低的問題。存儲(chǔ)是io密集型的系統(tǒng)，無論如何優(yōu)化代碼，都不可避免地受到物理設(shè)備的限制。

云存儲(chǔ)的性能要點(diǎn)首先在于并發(fā)。做好并發(fā)，確保所有請(qǐng)求不會(huì)相互間阻塞，便可以從大的方面保證性能。元數(shù)據(jù)方案中，元數(shù)據(jù)存取存在大量的并發(fā)訪問。每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)訪問請(qǐng)求，在這里會(huì)轉(zhuǎn)化成N個(gè)并發(fā)請(qǐng)求。系統(tǒng)不得不管理巨大數(shù)量的并發(fā)操作，并且小心維護(hù)并發(fā)之間的邏輯關(guān)系。傳統(tǒng)上使用的線程池很難滿足需要，不得不采用異步模型，從而增加開發(fā)難度。

一致性哈希在這方面有自身的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)镹數(shù)不大，并發(fā)的放大效應(yīng)相比元數(shù)據(jù)方案要小很多。當(dāng)然前面也說了，小N數(shù)會(huì)減小一致性的裕度，也不利于可用性。

云存儲(chǔ)性能優(yōu)化另一個(gè)重要的要點(diǎn)是，減少一次用戶請(qǐng)求中跨服務(wù)器訪問的次數(shù)?？缭骄W(wǎng)絡(luò)的訪問必然存在延遲，跨的次數(shù)越多，整體延遲越大。同時(shí)也會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)。元數(shù)據(jù)方案天生多一次元數(shù)據(jù)檢索操作，因而在這方面處于劣勢(shì)。但一致性哈希在讀取對(duì)象時(shí)，也沒有好到哪里去。前面討論一致性的時(shí)候已經(jīng)說過，為了執(zhí)行W+R>N的邏輯，又不能讀取所有副本，只能采取一次并發(fā)預(yù)讀操作。這樣一致性哈希的跨服務(wù)器訪問次數(shù)也同元數(shù)據(jù)方案扯平了。只是并發(fā)數(shù)少一些。這是以降低容錯(cuò)能力為代價(jià)的。

元數(shù)據(jù)在性能方面的主要劣勢(shì)是元數(shù)據(jù)的訪問。系統(tǒng)對(duì)元數(shù)據(jù)的訪問主要是檢索操作，因此通常會(huì)采用數(shù)據(jù)庫，或者具備檢索功能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎。這些模塊在重載情況下有性能限制。由于副本數(shù)多，簡單地?cái)U(kuò)展服務(wù)器數(shù)量代價(jià)較大。好在這些部分的優(yōu)化，特別是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化，有很成熟的經(jīng)驗(yàn)，花些功夫也是能做好的。

8. 其他

在功能方面，一致性哈希還有一個(gè)不足。盡管一致性哈?？梢詫?shí)現(xiàn)對(duì)象存儲(chǔ)的基本功能，但存儲(chǔ)服務(wù)有時(shí)需要提供一些額外的功能，比如列出一個(gè)用戶所保存的對(duì)象key清單。如果有元數(shù)據(jù)，那么這些用戶的信息可以保存在元數(shù)據(jù)里，需要的時(shí)候檢索這些信息即可。但是，在一致性哈希方案中，所有的key在系統(tǒng)中已經(jīng)被哈希，分散到所有服務(wù)器上。如果要獲得用戶的對(duì)象清單，那么就不得不在所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行相應(yīng)的檢索操作，想象一下一個(gè)幾千，甚至幾萬臺(tái)節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)集群，執(zhí)行一次這樣的操作，會(huì)是什么結(jié)果？

對(duì)于存放了大量數(shù)據(jù)對(duì)象的用戶，列出對(duì)象清單的操作可能沒有什么直接意義。或許不提供此類功能，用戶也能忍受。但是，另一個(gè)用戶相關(guān)的問題卻無法回避。這就是計(jì)費(fèi)。計(jì)費(fèi)就是計(jì)算出一個(gè)用戶所有的對(duì)象所占據(jù)的容量，然后制作成費(fèi)用清單，提供給計(jì)費(fèi)系統(tǒng)。

計(jì)費(fèi)最簡單的辦法是通過用戶的訪問記錄，累積出來，寫入就加，刪除就減。但是實(shí)際沒那么簡單。對(duì)于一個(gè)key的覆蓋寫入，那么必須先扣除原有的對(duì)象大小，然后再加上新對(duì)象的大小。

更重要的，由于訪問記錄可能出錯(cuò)或者丟失，這種相對(duì)計(jì)算方式隨著時(shí)間的增長會(huì)產(chǎn)生累積誤差。需要定期校準(zhǔn)。校準(zhǔn)的方式就是統(tǒng)計(jì)所有用戶的對(duì)象大小，做絕對(duì)容量的計(jì)算。由于對(duì)象大小存放在所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)中，這又是一個(gè)恐怖的全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)掃描。同時(shí)還必須確保對(duì)象屬性的一致性，以免計(jì)費(fèi)出錯(cuò)。

計(jì)費(fèi)涉及到錢，通常用戶會(huì)非常敏感，應(yīng)當(dāng)盡可能不出錯(cuò)。校準(zhǔn)需要盡量頻繁。但是全集群的計(jì)費(fèi)校準(zhǔn)代價(jià)實(shí)在太高，還是應(yīng)當(dāng)盡量少做。于是這對(duì)矛盾怎么調(diào)和，對(duì)于開發(fā)運(yùn)維人員都是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

在元數(shù)據(jù)方案中，計(jì)費(fèi)所需信息都可以保存在元數(shù)據(jù)中，計(jì)費(fèi)操作只局限在元數(shù)據(jù)上。元數(shù)據(jù)量少，可以直接將數(shù)據(jù)dump出來，在額外的服務(wù)器上計(jì)算。這種操作相對(duì)輕量很多，可以更頻繁地執(zhí)行，提高用戶賬單的準(zhǔn)確性。

9. 總結(jié)

經(jīng)過大體的分析，可以看到在僅考慮云存儲(chǔ)功能需求的情況下，一致性哈希具備簡單高效的優(yōu)勢(shì)。但是，大型的云存儲(chǔ)系統(tǒng)的功能不是影響其架構(gòu)的主要因素。包括規(guī)模、可擴(kuò)展性、可靠性、可用性和一致性等方面的非功能性需求才是云存儲(chǔ)需要重點(diǎn)考慮的地方。一致性哈希及其各種變形方案，在這些方面存在諸多缺陷。盡管每個(gè)方面的缺陷并非不可逾越的障礙，往往都可以通過一些設(shè)計(jì)和運(yùn)維手段加以解決。但是系統(tǒng)復(fù)雜度和運(yùn)維難度隨之增加。最關(guān)鍵的，每個(gè)方面的問題整合起來所產(chǎn)生的疊加效應(yīng)，會(huì)輕而易舉地摧垮一個(gè)云存儲(chǔ)系統(tǒng)。

一般而言，一致性哈希適合一些有既定規(guī)模，不太需要擴(kuò)展，數(shù)據(jù)尺寸不大的場合。這些特性意味著一致性哈希無法很好地適用于大型的云存儲(chǔ)系統(tǒng)。元數(shù)據(jù)方案盡管在架構(gòu)上復(fù)雜些，但其優(yōu)點(diǎn)是靈活。而這種靈活性更加適合云存儲(chǔ)的需要。