❶ gfs采用了哪些容错措施来确保整个系统的可靠性
GFS的精彩在于它采用了多种方法，从多个角度，使用不同的容错措施来确保整个系统的可靠性。
2.1.1 系统架构
GFS的系统架构如图2-1[1]所示。GFS将整个系统的节点分为三类角色：Client（客户端）、Master（主服务器）和Chunk Server（数据块服务器）。Client是GFS提供给应用程序的访问接口，它是一组专用接口，不遵守POSIX规范，以库文件的形式提供。应用程序直接调用这些库函数，并与该库链接在一起。Master是GFS的管理节点，在逻辑上只有一个，它保存系统的元数据，负责整个文件系统的管理，是GFS文件系统中的“大脑”。Chunk Server负责具体的存储工作。数据以文件的形式存储在Chunk Server上，Chunk Server的个数可以有多个，它的数目直接决定了GFS的规模。GFS将文件按照固定大小进行分块，默认是64MB，每一块称为一个Chunk（数据块），每个Chunk都有一个对应的索引号（Index）。
客户端在访问GFS时，首先访问Master节点，获取将要与之进行交互的Chunk Server信息，然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流，而无数据流，这样就极大地降低了Master的负载，使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流，同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储，Client可以同时访问多个Chunk Server，从而使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。
相对于传统的分布式文件系统，GFS针对Google应用的特点从多个方面进行了简化，从而在一定规模下达到成本、可靠性和性能的最佳平衡。具体来说，它具有以下几个特点。
1．采用中心服务器模式
GFS采用中心服务器模式来管理整个文件系统，可以大大简化设计，从而降低实现难度。Master管理了分布式文件系统中的所有元数据。文件划分为Chunk进行存储，对于Master来说，每个Chunk Server只是一个存储空间。Client发起的所有操作都需要先通过Master才能执行。这样做有许多好处，增加新的Chunk Server是一件十分容易的事情，Chunk Server只需要注册到Master上即可，Chunk Server之间无任何关系。如果采用完全对等的、无中心的模式，那么如何将Chunk Server的更新信息通知到每一个Chunk Server，会是设计的一个难点，而这也将在一定程度上影响系统的扩展性。Master维护了一个统一的命名空间，同时掌握整个系统内Chunk Server的情况，据此可以实现整个系统范围内数据存储的负载均衡。由于只有一个中心服务器，元数据的一致性问题自然解决。当然，中心服务器模式也带来一些固有的缺点，比如极易成为整个系统的瓶颈等。GFS采用多种机制来避免Master成为系统性能和可靠性上的瓶颈，如尽量控制元数据的规模、对Master进行远程备份、控制信息和数据分流等。
2．不缓存数据
缓存（Cache）机制是提升文件系统性能的一个重要手段，通用文件系统为了提高性能，一般需要实现复杂的缓存机制。GFS文件系统根据应用的特点，没有实现缓存，这是从必要性和可行性两方面考虑的。从必要性上讲，客户端大部分是流式顺序读写，并不存在大量的重复读写，缓存这部分数据对系统整体性能的提高作用不大；而对于Chunk Server，由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储，如果对某块数据读取频繁，本地的文件系统自然会将其缓存。从可行性上讲，如何维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题，在GFS中各个Chunk Server的稳定性都无法确保，加之网络等多种不确定因素，一致性问题尤为复杂。此外由于读取的数据量巨大，以当前的内存容量无法完全缓存。对于存储在Master中的元数据，GFS采取了缓存策略，GFS中Client发起的所有操作都需要先经过Master。Master需要对其元数据进行频繁操作，为了提高操作的效率，Master的元数据都是直接保存在内存中进行操作。同时采用相应的压缩机制降低元数据占用空间的大小，提高内存的利用率。
3．在用户态下实现
文件系统作为操作系统的重要组成部分，其实现通常位于操作系统底层。以Linux为例，无论是本地文件系统如Ext3文件系统，还是分布式文件系统如Lustre等，都是在内核态实现的。在内核态实现文件系统，可以更好地和操作系统本身结合，向上提供兼容的POSIX接口。然而，GFS却选择在用户态下实现，主要基于以下考虑。
在用户态下实现，直接利用操作系统提供的POSIX编程接口就可以存取数据，无需了解操作系统的内部实现机制和接口，从而降低了实现的难度，并提高了通用性。
POSIX接口提供的功能更为丰富，在实现过程中可以利用更多的特性，而不像内核编程那样受限。
用户态下有多种调试工具，而在内核态中调试相对比较困难。
用户态下，Master和Chunk Server都以进程的方式运行，单个进程不会影响到整个操作系统，从而可以对其进行充分优化。在内核态下，如果不能很 好地掌握其特性，效率不但不会高，甚至还会影响到整个系统运行的稳定性。
用户态下，GFS和操作系统运行在不同的空间，两者耦合性降低，从而方便GFS自身和内核的单独升级。
4．只提供专用接口
通常的分布式文件系统一般都会提供一组与POSIX规范兼容的接口。其优点是应用程序可以通过操作系统的统一接口来透明地访问文件系统，而不需要重新编译程序。GFS在设计之初，是完全面向Google的应用的，采用了专用的文件系统访问接口。接口以库文件的形式提供，应用程序与库文件一起编译，Google应用程序在代码中通过调用这些库文件的API，完成对GFS文件系统的访问。采用专用接口有以下好处。
降低了实现的难度。通常与POSIX兼容的接口需要在操作系统内核一级实现，而GFS是在应用层实现的。
采用专用接口可以根据应用的特点对应用提供一些特殊支持，如支持多个文件并发追加的接口等。
专用接口直接和Client、Master、Chunk Server交互，减少了操作系统之间上下文的切换，降低了复杂度，提高了效率。
❷ GFS的GFS架构
GFS的新颖之处并不在于它采用了多么令人惊讶的新技术，而在于它采用廉价的商用计算机集群构建分布式文件系统，在降低成本的同时经受了实际应用的考验。
如上图所示，一个GFS包括一个主服务器（master）和多个块服务器（chunk server），这样一个GFS能够同时为多个客户端应用程序（Application）提供文件服务。文件被划分为固定的块，由主服务器安排存放到块服务器的本地硬盘上。主服务器会记录存放位置等数据，并负责维护和管理文件系统，包括块的租用、垃圾块的回收以及块在不同块服务器之间的迁移。此外，主服务器还周期性地与每个块服务器通过消息交互，以监视运行状态或下达命令。应用程序通过与主服务器和块服务器的交互来实现对应用数据的读写，应用与主服务器之间的交互仅限于元数据，也就是一些控制数据，其他的数据操作都是直接与块服务器交互的。这种控制与业务相分离的架构，在互联网产品方案上较为广泛，也较为成功。
⑷单master
只 有一个master也极大的简化了设计并使得master可以根据全局情况作出精密的块放置和复制决定。但是我们必须要将master对读和写的参与减至 最少，这样它才不会成为系统的瓶颈。Client从来不会从master读和写文件数据。Client只是询问master它应该和哪个 chunkserver联系。Client在一段限定的时间内将这些信息缓存，在后续的操作中Client直接和chunkserver交互。
以图1解释一下一个简单的读操作的交互。
⒈client使用固定的块大小将应用程序指定的文件名和字节偏移转换成文件的一个块索引（chunk index）。
⒉给master发送一个包含文件名和块索引的请求。
⒊master回应对应的chunk handle和副本的位置（多个副本）。
⒋client以文件名和块索引为键缓存这些信息。（handle和副本的位置）。
⒌Client 向其中一个副本发送一个请求，很可能是最近的一个副本。请求指定了chunk handle（chunkserver以chunk handle标识chunk）和块内的一个字节区间。
⒍除非缓存的信息不再有效（cache for a limited time）或文件被重新打开，否则以后对同一个块的读操作不再需要client和master间的交互。
通常Client可以在一个请求中询问多个chunk的地址，而master也可以很快回应这些请求。
⑸块规模
块规模是设计中的一个关键参数。我们选择的是64MB，这比一般的文件系统的块规模要大的多。每个块的副本作为一个普通的Linux文件存储，在需要的时候可以扩展。
块规模较大的好处有：
⒈减少client和master之间的交互。因为读写同一个块只是要在开始时向master请求块位置信息。对于读写大型文件这种减少尤为重要。即使对于访问少量数据的随机读操作也可以很方便的为一个规模达几个TB的工作集缓缓存块位置信息。
⒉Client在一个给定的块上很可能执行多个操作，和一个chunkserver保持较长时间的TCP连接可以减少网络负载。
⒊这减少了master上保存的元数据（metadata）的规模，从而使得可以将metadata放在内存中。这又会带来一些别的好处。
不利的一面：
一个小文件可能只包含一个块，如果很多Client访问该文件的话，存储这些块的chunkserver将成为访问的热点。但在实际应用中，应用程序通常顺序地读包含多个块的文件，所以这不是一个主要问题。
⑹元数据（metadata）
master 存储了三种类型的metadata：文件的名字空间和块的名字空间，从文件到块的映射，块的副本的位置。所有的metadata都放在内存中。前两种类型 的metadata通过向操作日志登记修改而保持不变，操作日志存储在master的本地磁盘并在几个远程机器上留有副本。使用日志使得我们可以很简单 地、可靠地更新master的状态，即使在master崩溃的情况下也不会有不一致的问题。相反，master在每次启动以及当有 chunkserver加入的时候询问每个chunkserver的所拥有的块的情况。
A、内存数据结构：
因为metadata存储在内存中，所以master的操作很快。进一步，master可以轻易而且高效地定期在后台扫描它的整个状态。这种定期地扫描被用于实现块垃圾收集、chunkserver出现故障时的副本复制、为平衡负载和磁盘空间而进行的块迁移。
这 种方法的一个潜在的问题就是块的数量也即整个系统的容量是否受限与master的内存。实际上，这并不是一个严重的问题。Master为每个 64MB的块维护的metadata不足64个字节。除了最后一块，文件所有的块都是满的。类似的，每个文件的名字空间数据也不足64个字节，因为文件名 是以一种事先确定的压缩方式存储的.如果要支持更大的文件系统，那么增加一些内存的方法对于我们将元数据（metadata）保存在内存中所获得的简单 性、可靠性、高性能和灵活性来说，这只是一个很小的代价。
B、块位置：
master并不为chunkserver所拥有的块的副本的保存一个不变的记录。它在启动时通过简单的查询来获得这些信息。Master可以保持这些信息的更新，因为它控制所有块的放置并通过HeartBeat消息来监控chunkserver的状态。
这样做的好处：因为chunkserver可能加入或离开集群、改变路径名、崩溃、重启等，一个集群中有成百个server，这些事件经常发生，这种方法就排除了master与chunkserver之间的同步问题。
另一个原因是：只有chunkserver才能确定它自己到底有哪些块，由于错误，chunkserver中的一些块可能会很自然的消失，这样在master中就没有必要为此保存一个不变的记录。
C、操作日志：
操作日志包含了对metadata所作的修改的历史记录。它作为逻辑时间线定义了并发操作的执行顺序。文件、块以及它们的版本号都由它们被创建时的逻辑时间而唯一地、永久地被标识。
操作日志是如此的重要，我们必须要将它可靠地保存起来，并且只有在metadata的改变固定下来之后才将变化呈现给用户。所以我们将操作日志复制到数个远程的机器上，并且只有在将相应的日志记录写到本地和远程的磁盘上之后才回答用户的请求。
Master可以用操作日志来恢复它的文件系统的状态。为了将启动时间减至最小，日志就必须要比较小。每当日志的长度增长到超过一定的规模后，master就要检查它的状态，它可以从本地磁盘装入最近的检查点来恢复状态。
创 建一个检查点比较费时，master的内部状态是以一种在创建一个检查点时并不耽误即将到来的修改操作的方式来组织的。Master切换到一个新的日志文件并在一个单独的线程中创建检查点。这个新的检查点记录了切换前所有的修改。在一个有数十万文件的集群中用一分钟左右就能完成。创建完后，将它写入本地和 远程的磁盘。
⑺数据完整性
名字空间的修改必须是原子性的，它们只能有master处理：名字空间锁保证了操作的原子性和正确性，而master的操作日志在全局范围内定义了这些操作的顺序。
文件区间的状态在修改之后依赖于修改的类型，不论操作成功还是失败，也不论是不是并发操作。如果不论从哪个副本上读，所有的客户都看到同样的数据，那么文件 的这个区域就是一致的。如果文件的区域是一致的并且用户可以看到修改操作所写的数据，那么它就是已定义的。如果修改是在没有并发写操作的影响下完成的，那么受影响的区域是已定义的，所有的client都能看到写的内容。成功的并发写操作是未定义但却是一致的。失败的修改将使区间处于不一致的状态。
Write操作在应用程序指定的偏移处写入数据，而record append操作使得数据（记录）即使在有并发修改操作的情况下也至少原子性的被加到GFS指定的偏移处，偏移地址被返回给用户。
在一系列成功的修改操作后，最后的修改操作保证文件区域是已定义的。GFS通过对所有的副本执行同样顺序的修改操作并且使用块版本号检测过时的副本（由于chunkserver退出而导致丢失修改）来做到这一点。
因为用户缓存了会位置信息，所以在更新缓存之前有可能从一个过时的副本中读取数据。但这有缓存的截止时间和文件的重新打开而受到限制。
在修改操作成功后，部件故障仍可以是数据受到破坏。GFS通过master和chunkserver间定期的handshake，借助校验和来检测对数据的破坏。一旦检测到，就从一个有效的副本尽快重新存储。只有在GFS检测前，所有的副本都失效，这个块才会丢失。
❸ 对比gfs和hdfs两种文件系统的区别
分布式文件系统很多，包括GFS，HDFS，HDFS基本可以认为是GFS的一个简化版实现，二者因此有很多相似之处。首先，GFS和HDFS都采用单一主控机+多台工作机的模式，由一台主控机(Master)存储系统全部元数据，并实现数据的分布、复制、备份决策，主控机还实现了元数据的checkpoint和操作日志记录及回放功能。工作机存储数据，并根据主控机的指令进行数据存储、数据迁移和数据计算等。其次，GFS和HDFS都通过数据分块和复制（多副本，一般是3）来提供更高的可靠性和更高的性能。当其中一个副本不可用时，系统都提供副本自动复制功能。同时，针对数据读多于写的特点，读服务被分配到多个副本所在机器，提供了系统的整体性能。最后，GFS和HDFS都提供了一个树结构的文件系统，实现了类似与Linux下的文件复制、改名、移动、创建、删除操作以及简单的权限管理等。然而，GFS和HDFS在关键点的设计上差异很大，HDFS为了规避GFS的复杂度进行了很多简化。首先，GFS最为复杂的部分是对多客户端并发追加同一个文件，即多客户端并发Append模型 。GFS允许文件被多次或者多个客户端同时打开以追加数据，以记录为单位。假设GFS追加记录的大小为16KB ~ 16MB之间，平均大小为1MB，如果每次追加都访问GFS Master显然很低效，因此，GFS通过Lease机制将每个Chunk的写权限授权给Chunk Server。写Lease的含义是Chunk Server对某个Chunk在Lease有效期内(假设为12s)有写权限，拥有Lease的Chunk Server称为Primary Chunk Server，如果Primary Chunk Server宕机，Lease有效期过后Chunk的写Lease可以分配给其它Chunk Server。多客户端并发追加同一个文件导致Chunk Server需要对记录进行定序，客户端的写操作失败后可能重试，从而产生重复记录，再加上客户端API为异步模型，又产生了记录乱序问题。Append模型下重复记录、乱序等问题加上Lease机制，尤其是同一个Chunk的Lease可能在Chunk Server之间迁移，极大地提高了系统设计和一致性模型的复杂度。而在HDFS中，HDFS文件只允许一次打开并追加数据，客户端先把所有数据写入本地的临时文件中，等到数据量达到一个Chunk的大小（通常为64MB），请求HDFS Master分配工作机及Chunk编号，将一个Chunk的数据一次性写入HDFS文件。由于累积64MB数据才进行实际写HDFS系统，对HDFS Master造成的压力不大，不需要类似GFS中的将写Lease授权给工作机的机制，且没有了重复记录和乱序的问题，大大地简化了系统的设计。然而，我们必须知道，HDFS由于不支持Append模型带来的很多问题，构建于HDFS之上的Hypertable和HBase需要使用HDFS存放表格系统的操作日志，由于HDFS的客户端需要攒到64MB数据才一次性写入到HDFS中，Hypertable和HBase中的表格服务节点(对应于Bigtable中的Tablet Server)如果宕机，部分操作日志没有写入到HDFS，可能会丢数据。其次是Master单点失效的处理 。GFS中采用主从模式备份Master的系统元数据，当主Master失效时，可以通过分布式选举备机接替主Master继续对外提供服务，而由于Replication及主备切换本身有一定的复杂性，HDFS Master的持久化数据只写入到本机（可能写入多份存放到Master机器的多个磁盘中防止某个磁盘损害），出现故障时需要人工介入。另外一点是对快照的支持 。GFS通过内部采用-on-write的数据结构实现集群快照功能，而HDFS不提供快照功能。在大规模分布式系统中，程序有bug是很正常的情况，虽然大多数情况下可以修复bug，不过很难通过补偿操作将系统数据恢复到一致的状态，往往需要底层系统提供快照功能，将系统恢复到最近的某个一致状态。总之，HDFS基本可以认为是GFS的简化版，由于时间及应用场景等各方面的原因对GFS的功能做了一定的简化，大大降低了复杂度。
❹ 如何利用Linux和GFS打造集群存储
负载均衡是一项困难的任务。我们经常需要通过NFS(网络文件系统)或其他机制来为数据提供中心地址，从而共享文件系统。虽然你的安全机制可能可以让你免于Web服务器节点的故障，但是你仍然需要通过中央存储节点来共享数据。
通过GFS(全局文件系统)——Linux的一个免费集群文件系统——你可以创建一个不需要依赖其他服务器的真正稳定的集群。在这篇文章中，我们将展示如何正确地设置GFS.
从概念上来说，一个集群文件系统可以允许多个操作系统载入同一个文件系统并可以在同一时间内向同一文件系统写入数据。现在有许多集群文件系统，包括Sun的Lustre，Oracle的OCFS(Oracle集群文件系统)，以及Linux的GFS.
有许多方法可以让一个块设备同时被多个服务器所使用。你可以分区出一个对多个服务器都可视的SAN(存储局域网)LUN(逻辑单元号)，设置好相应的iSCSI(互联网小型计算机系统接口)，或使用DRBD(分布式复制块设备)在两台服务器之间复制一个分区。在使用DRBD的时候，你将需要在主/主节点中设置好DRBD以使用GFS.
GFS要求
运行GFS意味着你在运行一个集群。目前为止，运行GFS的最简单的手段就是使用Red Hat Cluster Suite(RHCS：Red Hat集群套件)。这个套件在CentOS中就有。此外，还需要下面这些包：cman——集群管理器;lvm2-cluster——使LVM(逻辑卷管理器)可以支持集群的CLVM(集群逻辑卷管理器)包;kmod-gfs——GFS内核模块;最后是gfs-utils.
集群管理器(cman)包含必要的工具，比如分布式锁管理器。除非你希望花时间来确认各种不同的分发版本是如何采用cman的，否则我们强烈推荐使用CentOS或RHEL.同时，你还将获得RH(Red Hat)所维护的各种最新版本的集群服务，此外你还可以获得一个比较稳定的环境。
Fencing(阻绝)机制是绝对必要的。一些指导性文章建议将阻绝模式设定成"手动"，因为阻绝设置有可能比较复杂。阻绝意味在集群中进行隔离，或马上中断某些危险节点的运作。如果集群无法阻绝某个发生故障的节点，那么你的GFS将会出现很多问题，因此不要跳过这个步骤。
创建集群设置
你可以通过/etc/cluster/里面的cluster.conf完成大部分的集群设置。我不建议使用各种集群管理应用程序来创建这个设置文件。即使是完全支持的RHEL应用程序，比如两个月前发布的Conga，也经常会创建一些无效的cluster.conf文件，并且无法被必要的服务所解析。
下面是一个cluster.conf文件的例子。这个设置文件采用漂亮的XML格式，其内容非常直接。首先，我们对集群进行命名，我们将这个集群称作"Web.1".
先跳过fence daemon选项，下一个部分就是集群主体的设置内容。你需要在clusternodes部分定义两个节点。设置文件将同时存放在两个节点上，这样这两个节点就都知道彼此的情况。
集群内的每个节点都声明其阻绝方式的名称是独一无二的。在clusternames结束标签下面，我们看到fencedevice部分定义了每个节点如何阻绝其他节点的方式。使用一个支持IPMI(智能平台管理接口)的服务器是最好的方式，而且其设置也是相当简单。你只要将IPMI的地点以及登录方式告诉IP就可以了。为了避免在cluster.conf中留下密码，你可以将它指向一个由根所拥有的脚本并由这个脚本来返回密码。
我们还要指出的是我们在设置中定义了两个节点。这是必须的，因为通常来说，除非大部分节点都同意自己的状态，否则集群无法达到"Quorate"状态。如果只有两个节点的话，没有肯定多数，因此这种方式让集群只能在两个节点下工作，而不能只在只有一个节点的情况下工作。这是设置基本集群的必要方式。
在每个节点上运行"service cman start"，系统应该可以开始正常运作。你可以检查"clustat"或"cman nodes"来确认节点是否良好运行。如果有哪个必要的部分没有启动，那么集群将不会显示"Quorate"状态。
GFS设置
首先，我们需要设置CLVM，这样我们才可以通过GFS使用LVM.激活CLVM只要在lvm.conf中设定"locking type=3"就可以了。
然后，就像平常一样创建一个LVM卷组和卷，但是使用的是共享的块设备。如果你使用的是DRBD，你将有可能使用/dev/drbd0.我创建了一个物理卷，然后创建一个名为vg01的卷组，然后创建一个名为web1的逻辑卷，这个卷在：/dev/vg01/web1.
最后，我们需要创建文件系统：
gfs_mkfs -t web1：mygfs -p lock_dlm -j 2 /dev/vg01/web1
-t中给定的名称必须是集群的名称，然后后面是你给这个文件系统所起的名字。只有web1集群的成员才可以载入这个文件系统。然后，设定分布式锁管理器的锁钥类型，指明你需要两份journal(因为这是一个双节点集群)。如果你预计未来要增加更多的节点，那么你需要在这时设定足够高的journal数量。
总结
我们现在可以开始使用这个文件系统了。在两个节点上启动"clvmd"和"gfs"服务。现在你就可以通过"-t gfs"来将类型指定为GFS，从而载入文件系统。
在开始启动之前，一定要设定好cman，clvmd和gfs服务。你最好能熟悉clustat和gfs_tool命令，因为在系统出现问题的时候，你可以用这些命令来查找问题所在。
不要指望GFS能很快。如果有一个节点在进行大量的写入操作的话，那么在访问文件系统的时候出现停顿是很正常的。对于一个数据读取操作比数据写入操作多得多的Web集群来说，这倒不是什么问题。如果出现明显延迟，那么首先要检查一下所有组件的状况，然后评估正在写入的数据。防止延迟现象的最常见措施就是确保HTTP对话中的数据不是写入GFS卷。
❺ GFS采用了哪些容错措施来确保整个系统的可靠性
GFS的精彩在于它采用了多种方法，从多个角度，使用不同的容错措施来确保整个系统的可靠性。
客户端在访问GFS时，首先访问Master节点，获取将要与之进行交互的Chunk Server信息，然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流，而无数据流，这样就极大地降低了Master的负载，使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流，同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储，Client可以同时访问多个Chunk Server，从而使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。
❻ 4.GFS文件管理技术有哪些特点
云计算关键技术 云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个方向： 虚拟机技术 虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。 数据存储技术 云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。 数据管理技术 云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最着名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。 分布式编程与计算 为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前各IT厂商提出的云计划的编程工具均基于Map-Rece的编程模型。 虚拟资源的管理与调度 云计算区别于单机虚拟化技术的重要特征是通过整合物理资源形成资源池，并通过资源管理层（管理中间件）实现对资源池中虚拟资源的调度。云计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作，实现节点故障的屏蔽，资源状况监视，用户任务调度，用户身份管理等多重功能。 云计算的业务接口 为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移，云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移，也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。 云计算相关的安全技术 云计算模式带来一系列的安全问题，包括用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。
❼ 简述这三种分布式系统中计算和数据的协作机制的有什么共同点和不同点
主流的3种分布式存储文件系统存储架构分两种，一种是传统存储阵列架构，另一种就是分布式存储架构。
一、当前市场上，比较主流的3种分布式存储文件系统，分别有AFS、GFS、Lustre。它们基本都有一个共通点——全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性。
二、3种分布式存储文件系统的各自特点 1.AFS 由卡内基美隆大学最初设计开发的AFS，目前已经相当成熟，用于研究和部分大型网络中。AFS是AndrewFileSystem的简称，它的主要组建包括Cells、AFSclients、基本存储单元Volumes、AFSservers和Volumereplication。 拥有良好可扩展性的AFS，能够为客户端带来性能的提升和可用性的提高。AFS将文件系统的可扩展性放在了设计和实践的首要位置，因此AFS拥有很好的扩展性，能够轻松支持数百个节点，甚至数千个节点的分布式环境。它实现的是模块化的，所以并不要求在每台服务器上运行所有服务器进程。 但值得一提的是，AFS的缺点在于管理员界面友好性不足，需要更多的专业知识来支持。
2.GFS 被称为文件系统的GFS（GoogleFileSystem），是用以实现非结构化数据的主要技术和文件系统。它的性能、可扩展性、可靠性和可用性都受到了肯定。它主要运行在大量运行Linux系统的普通机器上，能大大降低它的硬件成本。 文件的大小，一直是文件系统要考虑的问题。对于任何一种文件系统，成千上万的几KB的系统很容易压死内存。所以，对于大型的文件，管理要高效，对于小型的文件，也需要支持，但是并没有进行优化。在GFS中，chunkserver的大小被固定为64MB，这样的块规模比一般的文件系统的块规模要大得多，可以减少元数据metadata的开销，减少Master的交互。但是，太大的块规模也会产生内部碎片，或者同一个chunk中存在多个小文件可能会产生访问热点。 3.QKFile qkf是qkfile项目的燃料，qkfile项目是一个全球性的公共分布式文件系统，可以给网盘、云存储、短视频、图片、cdn等领域提供可靠的文件存储分发服务。
❽ GFS是什么意思
Google文件系统
GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
1、设计概览
（1）设计想定
GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标，但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动，这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想。这就需要对传统的选择进行重新检验并进行完全不同的设计观点的探索。
GFS与以往的文件系统的不同的观点如下：
1、 部件错误不再被当作异常，而是将其作为常见的情况加以处理。因为文件系统由成百上千个用于存储的机器构成，而这些机器是由廉价的普通部件组成并被大量的客 户机访问。部件的数量和质量使得一些机器随时都有可能无法工作并且有一部分还可能无法恢复。所以实时地监控、错误检测、容错、自动恢复对系统来说必不可 少。
2、按照传统的标准，文件都非常大。长度达几个GB的文件是很平常的。每个文件通常包含很多应用对象。当经常要处理快速增长的、包含数以 万计的对象、长度达TB的数据集时，我们很难管理成千上万的KB规模的文件块，即使底层文件系统提供支持。因此，设计中操作的参数、块的大小必须要重新考 虑。对大型的文件的管理一定要能做到高效，对小型的文件也必须支持，但不必优化。
3、大部分文件的更新是通过添加新数据完成的，而不是改变已 存在的数据。在一个文件中随机的操作在实践中几乎不存在。一旦写完，文件就只可读，很多数据都有这些特性。一些数据可能组成一个大仓库以供数据分析程序扫 描。有些是运行中的程序连续产生的数据流。有些是档案性质的数据，有些是在某个机器上产生、在另外一个机器上处理的中间数据。由于这些对大型文件的访问方 式，添加操作成为性能优化和原子性保证的焦点。而在客户机中缓存数据块则失去了吸引力。
4、工作量主要由两种读操作构成：对大量数据的流方式 的读操作和对少量数据的随机方式的读操作。在前一种读操作中，可能要读几百KB，通常达 1MB和更多。来自同一个客户的连续操作通常会读文件的一个连续的区域。随机的读操作通常在一个随机的偏移处读几个KB。性能敏感的应用程序通常将对少量 数据的读操作进行分类并进行批处理以使得读操作稳定地向前推进，而不要让它来来回回的读。
5、工作量还包含许多对大量数据进行的、连续的、向文件添加数据的写操作。所写的数据的规模和读相似。一旦写完，文件很少改动。在随机位置对少量数据的写操作也支持，但不必非常高效。
6、系统必须高效地实现定义完好的大量客户同时向同一个文件的添加操作的语义。
（2）系统接口
GFS提供了一个相似地文件系统界面，虽然它没有向POSIX那样实现标准的API。文件在目录中按层次组织起来并由路径名标识。
（3）体系结构：
一 个GFS集群由一个master和大量的chunkserver构成，并被许多客户（Client）访问。如图1所示。Master和 chunkserver通常是运行用户层服务进程的Linux机器。只要资源和可靠性允许，chunkserver和client可以运行在同一个机器 上。
文件被分成固定大小的块。每个块由一个不变的、全局唯一的64位的chunk－handle标识，chunk－handle是在块创建时 由 master分配的。ChunkServer将块当作Linux文件存储在本地磁盘并可以读和写由chunk－handle和位区间指定的数据。出于可靠 性考虑，每一个块被复制到多个chunkserver上。默认情况下，保存3个副本，但这可以由用户指定。
Master维护文件系统所以的元 数据（metadata），包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）管理，孤儿 块的垃圾收集，chunkserver间的块迁移。Master定期通过HeartBeat消息与每一个 chunkserver通信，给chunkserver传递指令并收集它的状态。
与每个应用相联的GFS客户代码实现了文件系统的API并与master和chunkserver通信以代表应用程序读和写数据。客户与master的交换只限于对元数据（metadata）的操作，所有数据方面的通信都直接和chunkserver联系。
客 户和chunkserver都不缓存文件数据。因为用户缓存的益处微乎其微，这是由于数据太多或工作集太大而无法缓存。不缓存数据简化了客户程序和整个系 统，因为不必考虑缓存的一致性问题。但用户缓存元数据（metadata）。Chunkserver也不必缓存文件，因为块时作为本地文件存储的。
（4）单master。
只 有一个master也极大的简化了设计并使得master可以根据全局情况作出先进的块放置和复制决定。但是我们必须要将master对读和写的参与减至 最少，这样它才不会成为系统的瓶颈。Client从来不会从master读和写文件数据。Client只是询问master它应该和哪个 chunkserver联系。Client在一段限定的时间内将这些信息缓存，在后续的操作中Client直接和chunkserver交互。
以图1解释一下一个简单的读操作的交互。
1、client使用固定的块大小将应用程序指定的文件名和字节偏移转换成文件的一个块索引（chunk index）。
2、给master发送一个包含文件名和块索引的请求。
3、master回应对应的chunk handle和副本的位置（多个副本）。
4、client以文件名和块索引为键缓存这些信息。（handle和副本的位置）。
5、Client 向其中一个副本发送一个请求，很可能是最近的一个副本。请求指定了chunk handle（chunkserver以chunk handle标识chunk）和块内的一个字节区间。
6、除非缓存的信息不再有效（cache for a limited time）或文件被重新打开，否则以后对同一个块的读操作不再需要client和master间的交互。
通常Client可以在一个请求中询问多个chunk的地址，而master也可以很快回应这些请求。
（5）块规模：
块规模是设计中的一个关键参数。我们选择的是64MB，这比一般的文件系统的块规模要大的多。每个块的副本作为一个普通的Linux文件存储，在需要的时候可以扩展。
块规模较大的好处有：
1、减少client和master之间的交互。因为读写同一个块只是要在开始时向master请求块位置信息。对于读写大型文件这种减少尤为重要。即使对于访问少量数据的随机读操作也可以很方便的为一个规模达几个TB的工作集缓缓存块位置信息。
2、Client在一个给定的块上很可能执行多个操作，和一个chunkserver保持较长时间的TCP连接可以减少网络负载。
3、这减少了master上保存的元数据（metadata）的规模，从而使得可以将metadata放在内存中。这又会带来一些别的好处。
不利的一面：
一个小文件可能只包含一个块，如果很多Client访问改文件的话，存储这些块的chunkserver将成为访问的热点。但在实际应用中，应用程序通常顺序地读包含多个块的文件，所以这不是一个主要问题。
（6）元数据（metadata）：
master 存储了三中类型的metadata：文件的名字空间和块的名字空间，从文件到块的映射，块的副本的位置。所有的metadata都放在内存中。前两种类型 的metadata通过向操作日志登记修改而保持不变，操作日志存储在master的本地磁盘并在几个远程机器上留有副本。使用日志使得我们可以很简单 地、可靠地更新master的状态，即使在master崩溃的情况下也不会有不一致的问题。相反，mater在每次启动以及当有 chuankserver加入的时候询问每个chunkserver的所拥有的块的情况。
A、内存数据结构：
因为metadata存储在内存中，所以master的操作很快。进一步，master可以轻易而且高效地定期在后台扫描它的整个状态。这种定期地扫描被用于实现块垃圾收集、chunkserver出现故障时的副本复制、为平衡负载和磁盘空间而进行的块迁移。
这 种方法的一个潜在的问题就是块的数量也即整个系统的容量是否受限与master的内存。实际上，这并不是一个严重的问题。Master为每个 64MB的块维护的metadata不足64个字节。除了最后一块，文件所有的块都是满的。类似的，每个文件的名字空间数据也不足64个字节，因为文件名 是以一种事先确定的压缩方式存储的.如果要支持更大的文件系统，那么增加一些内存的方法对于我们将元数据（metadata）保存在内存种所获得的简单 性、可靠性、高性能和灵活性来说，这只是一个很小的代价。
B、块位置：
master并不为chunkserver所拥有的块的副本的保存一个不变的记录。它在启动时通过简单的查询来获得这些信息。Master可以保持这些信息的更新，因为它控制所有块的放置并通过HeartBeat消息来监控chunkserver的状态。
这样做的好处：因为chunkserver可能加入或离开集群、改变路径名、崩溃、重启等，一个集群重有成百个server，这些事件经常发生，这种方法就排除了master与chunkserver之间的同步问题。
另一个原因是：只有chunkserver才能确定它自己到底有哪些块，由于错误，chunkserver中的一些块可能会很自然的消失，这样在master中就没有必要为此保存一个不变的记录。
C、操作日志：
操作日志包含了对metadata所作的修改的历史记录。它作为逻辑时间线定义了并发操作的执行顺序。文件、块以及它们的版本号都由它们被创建时的逻辑时间而唯一地、永久地被标识。
操作日志是如此的重要，我们必须要将它可靠地保存起来，并且只有在metadata的改变固定下来之后才将变化呈现给用户。所以我们将操作日志复制到数个远程的机器上，并且只有在将相应的日志记录写到本地和远程的磁盘上之后才回答用户的请求。
Master可以用操作日志来恢复它的文件系统的状态。为了将启动时间减至最小，日志就必须要比较小。每当日志的长度增长到超过一定的规模后，master就要检查它的状态，它可以从本地磁盘装入最近的检查点来恢复状态。
创 建一个检查点比较费时，master的内部状态是以一种在创建一个检查点时并不耽误即将到来的修改操作的方式来组织的。Master切换到一个新的日子文 件并在一个单独的线程中创建检查点。这个新的检查点记录了切换前所有的修改。在一个有数十万文件的集群中用一分钟左右就能完成。创建完后，将它写入本地和 远程的磁盘。
（7）数据完整性
名字空间的修改必须是原子性的，它们只能有master处理：名字空间锁保证了操作的原子性和正确性，而master的操作日志在全局范围内定义了这些操作的顺序。
文 件区间的状态在修改之后依赖于修改的类型，不论操作成功还是失败，也不论是不是并发操作。如果不论从哪个副本上读，所有的客户都看到同样的数据，那么文件 的这个区域就是一致的。如果文件的区域是一致的并且用户可以看到修改操作所写的数据，那么它就是已定义的。如果修改是在没有并发写操作的影响下完成的，那 么受影响的区域是已定义的，所有的client都能看到写的内容。成功的并发写操作是未定义但却是一致的。失败的修改将使区间处于不一致的状态。
Write操作在应用程序指定的偏移处写入数据，而record append操作使得数据（记录）即使在有并发修改操作的情况下也至少原子性的被加到GFS指定的偏移处，偏移地址被返回给用户。
在一系列成功的修改操作后，最后的修改操作保证文件区域是已定义的。GFS通过对所有的副本执行同样顺序的修改操作并且使用块版本号检测过时的副本（由于chunkserver退出而导致丢失修改）来做到这一点。
因为用户缓存了会位置信息，所以在更新缓存之前有可能从一个过时的副本中读取数据。但这有缓存的截止时间和文件的重新打开而受到限制。
在修改操作成功后，部件故障仍可以是数据受到破坏。GFS通过master和chunkserver间定期的handshake，借助校验和来检测对数据的破坏。一旦检测到，就从一个有效的副本尽快重新存储。只有在GFS检测前，所有的副本都失效，这个块才会丢失。
2、系统交互
（1）租约（lease）和修改顺序：
（2）数据流
我们的目标是充分利用每个机器的网络带宽，避免网络瓶颈和延迟
为了有效的利用网络，我们将数据流和控制流分离。数据是以流水线的方式在选定的chunkerserver链上线性的传递的。每个机器的整个对外带宽都被用作传递数据。为避免瓶颈，每个机器在收到数据后，将它收到数据尽快传递给离它最近的机器。
（3）原子性的record Append：
GFS 提供了一个原子性的添加操作：record append。在传统的写操作中，client指定被写数据的偏移位置，向同一个区间的并发的写操作是不连续的：区间有可能包含来自多个client的数 据碎片。在record append中， client只是指定数据。GFS在其选定的偏移出将数据至少原子性的加入文件一次，并将偏移返回给client。
在分布式的应用中，不同机 器上的许多client可能会同时向一个文件执行添加操作，添加操作被频繁使用。如果用传统的write操作，可能需要额外的、复杂的、开销较大的同步， 例如通过分布式锁管理。在我们的工作量中，这些文件通常以多个生产者单个消费者队列的方式或包含从多个不同 client的综合结果。
Record append和前面讲的write操作的控制流差不多，只是在primary上多了一些逻辑判断。首先，client将数据发送到文件最后一块的所有副本 上。然后向primary发送请求。Primary检查添加操作是否会导致该块超过最大的规模（64M）。如果这样，它将该块扩充到最大规模，并告诉其它 副本做同样的事，同时通知client该操作需要在下一个块上重新尝试。如果记录满足最大规模的要求，primary就会将数据添加到它的副本上，并告诉 其它的副本在在同样的偏移处写数据，最后primary向client报告写操作成功。如果在任何一个副本上record append操作失败，client将重新尝试该操作。这时候，同一个块的副本可能包含不同的数据，因为有的可能复制了全部的数据，有的可能只复制了部 分。GFS不能保证所有的副本每个字节都是一样的。它只保证每个数据作为一个原子单元被写过至少一次。这个是这样得出的：操作要是成功，数据必须在所有的 副本上的同样的偏移处被写过。进一步，从这以后，所有的副本至少和记录一样长，所以后续的记录将被指定到更高的偏移处或者一个不同的块上，即使另一个副本 成了primary。根据一致性保证，成功的record append操作的区间是已定义的。而受到干扰的区间是不一致的。
（4）快照（snapshot）
快照操作几乎在瞬间构造一个文件和目录树的副本，同时将正在进行的其他修改操作对它的影响减至最小。
我 们使用-on-write技术来实现snapshot。当master受到一个snapshot请求时，它首先将要snapshot的文件上块上 的lease。这使得任何一个向这些块写数据的操作都必须和master交互以找到拥有lease的副本。这就给master一个创建这个块的副本的机 会。
副本被撤销或终止后，master在磁盘上登记执行的操作，然后复制源文件或目录树的metadata以对它的内存状态实施登记的操作。这个新创建的snapshot文件和源文件（其metadata）指向相同的块（chunk）。
Snapshot 之后，客户第一次向chunk c写的时候，它发一个请求给master以找到拥有lease的副本。Master注意到chunk c的引用记数比1大，它延迟对用户的响应，选择一个chunk handle C’,然后要求每一有chunk c的副本的chunkserver创建一个块C’。每个chunkserver在本地创建chunk C’避免了网络开销。从这以后和对别的块的操作没有什么区别。
3、MASTER操作
MASTER执行所有名字空间的操作，除此之外，他还在系统范围管理数据块的复制：决定数据块的放置方案，产生新数据块并将其备份，和其他系统范围的操作协同来确保数据备份的完整性，在所有的数据块服务器之间平衡负载并收回没有使用的存储空间。
3.1 名字空间管理和加锁
与传统文件系统不同的是，GFS没有与每个目录相关的能列出其所有文件的数据结构，它也不支持别名（unix中的硬连接或符号连接），不管是对文件或是目录。GFS的名字空间逻辑上是从文件元数据到路径名映射的一个查用表。
MASTER 在执行某个操作前都要获得一系列锁，例如，它要对/d1/d2…/dn/leaf执行操作，则它必须获得/d1，/d1/d2，…， /d1/d2/…/dn的读锁，/d1/d2…/dn/leaf的读锁或写锁（其中leaf可以使文件也可以是目录）。MASTER操作的并行性和数据的 一致性就是通过这些锁来实现的。
3.2 备份存储放置策略
一个GFS集群文件系统可能是多层分布的。一般情况下是成千上万个文件块 服务器分布于不同的机架上，而这些文件块服务器又被分布于不同机架上的客户来访问。因此，不同机架上的两台机器之间的通信可能通过一个或多个交换机。数据 块冗余配置策略要达到连个目的：最大的数据可靠性和可用性，最大的网络带宽利用率。因此，如果仅仅把数据的拷贝置于不同的机器上很难满足这两个要求，必须 在不同的机架上进行数据备份。这样即使整个机架被毁或是掉线，也能确保数据的正常使用。这也使数据传输，尤其是读数据，可以充分利用带宽，访问到多个机 架，而写操作，则不得不涉及到更多的机架。
3.3 产生、重复制、重平衡数据块
当MASTER产生新的数据块时，如何放置新数据 块，要考虑如下几个因素：（1）尽量放置在磁盘利用率低的数据块服务器上，这样，慢慢地各服务器的磁盘利用率就会达到平衡。（2）尽量控制在一个服务器上 的“新创建”的次数。（3）由于上一小节讨论的原因，我们需要把数据块放置于不同的机架上。
MASTER在可用的数据块备份低于用户设定的数 目时需要进行重复制。这种情况源于多种原因：服务器不可用，数据被破坏，磁盘被破坏，或者备份数目被修改。每个被需要重复制的数据块的优先级根据以下几项 确定：第一是现在的数目距目标的距离，对于能阻塞用户程序的数据块，我们也提高它的优先级。最后， MASTER按照产生数据块的原则复制数据块，并把它们放到不同的机架内的服务器上。
MASTER周期性的平衡各服务器上的负载：它检查 chunk分布和负载平衡，通过这种方式来填充一个新的服务器而不是把其他的内容统统放置到它上面带来大量的写数据。数据块放置的原则与上面讨论的相同， 此外，MASTER还决定那些数据块要被移除，原则上他会清除那些空闲空间低于平均值的那些服务器。
3.4 垃圾收集
在一个文件被删除之后，GFS并不立即收回磁盘空间，而是等到垃圾收集程序在文件和数据块级的的检查中收回。
当 一个文件被应用程序删除之后，MASTER会立即记录下这些变化，但文件所占用的资源却不会被立即收回，而是重新给文件命了一个隐藏的名字，并附上了删除 的时间戳。在MASTER定期检查名字空间时，它删除超过三天（可以设定）的隐藏的文件。在此之前，可以以一个新的名字来读文件，还可以以前的名字恢复。 当隐藏的文件在名字空间中被删除以后，它在内存中的元数据即被擦除，这就有效地切断了他和所有数据块的联系。
在一个相似的定期的名字空间检查中，MASTER确认孤儿数据块（不属于任何文件）并擦除他的元数据，在和MASTER的心跳信息交换中，每个服务器报告他所拥有的数据块，MASTER返回元数据不在内存的数据块，服务器即可以删除这些数据块。
3.5 过时数据的探测
在数据更新时如果服务器停机了，那么他所保存的数据备份就会过时。对每个数据块，MASTER设置了一个版本号来区别更新过的数据块和过时的数据块。
当MASTER 授权一个新的lease时，他会增加数据块的版本号并会通知更新数据备份。MASTER和备份都会记录下当前的版本号，如果一个备份当时不可用，那么他的 版本号不可能提高，当ChunkServer重新启动并向MASTER报告他的数据块集时，MASTER就会发现过时的数据。
MASTER在 定期的垃圾收集程序中清除过时的备份，在此以前，处于效率考虑，在各客户及英大使，他会认为根本不存在过时的数据。作为另一个安全措施， MASTER在给客户及关于数据块的应答或是另外一个读取数据的服务器数据是都会带上版本信息，在操作前客户机和服务器会验证版本信息以确保得到的是最新 的数据。
4、容错和诊断
4.1 高可靠性
4.1.1 快速恢复
不管如何终止服务，MASTER和数据块服务器都会在几秒钟内恢复状态和运行。实际上，我们不对正常终止和不正常终止进行区分，服务器进程都会被切断而终止。客户机和其他的服务器会经历一个小小的中断，然后它们的特定请求超时，重新连接重启的服务器，重新请求。
4.1.2 数据块备份
如上文所讨论的，每个数据块都会被备份到放到不同机架上的不同服务器上。对不同的名字空间，用户可以设置不同的备份级别。在数据块服务器掉线或是数据被破坏时，MASTER会按照需要来复制数据块。
4.1.3 MASTER备份
为 确保可靠性，MASTER的状态、操作记录和检查点都在多台机器上进行了备份。一个操作只有在数据块服务器硬盘上刷新并被记录在MASTER和其备份的上 之后才算是成功的。如果MASTER或是硬盘失败，系统监视器会发现并通过改变域名启动它的一个备份机，而客户机则仅仅是使用规范的名称来访问，并不会发 现MASTER的改变。
4.2 数据完整性
每个数据块服务器都利用校验和来检验存储数据的完整性。原因：每个服务器随时都有发生崩溃的可能性，并且在两个服务器间比较数据块也是不现实的，同时，在两台服务器间拷贝数据并不能保证数据的一致性。
每个Chunk按64kB的大小分成块，每个块有32位的校验和，校验和和日志存储在一起，和用户数据分开。
在 读数据时，服务器首先检查与被读内容相关部分的校验和，因此，服务器不会传播错误的数据。如果所检查的内容和校验和不符，服务器就会给数据请求者返回一个 错误的信息，并把这个情况报告给MASTER。客户机就会读其他的服务器来获取数据，而MASTER则会从其他的拷贝来复制数据，等到一个新的拷贝完成 时，MASTER就会通知报告错误的服务器删除出错的数据块。
附加写数据时的校验和计算优化了，因为这是主要的写操作。我们只是更新增加部分的校验和，即使末尾部分的校验和数据已被损坏而我们没有检查出来，新的校验和与数据会不相符，这种冲突在下次使用时将会被检查出来。
相反，如果是覆盖现有数据的写，在写以前，我们必须检查第一和最后一个数据块，然后才能执行写操作，最后计算和记录校验和。如果我们在覆盖以前不先检查首位数据块，计算出的校验和则会因为没被覆盖的数据而产生错误。
在空闲时间，服务器会检查不活跃的数据块的校验和，这样可以检查出不经常读的数据的错误。一旦错误被检查出来，服务器会拷贝一个正确的数据块来代替错误的。
4.3 诊断工具
广 泛而细致的诊断日志以微小的代价换取了在问题隔离、诊断、性能分析方面起到了重大的作用。GFS服务器用日志来记录显着的事件（例如服务器停机和启动）和 远程的应答。远程日志记录机器之间的请求和应答，通过收集不同机器上的日志记录，并对它们进行分析恢复，我们可以完整地重现活动的场景，并用此来进行错误 分析。
6 测量
6.1 测试环境
一台主控机，两台主控机备份，16台数据块服务器，16台客户机。
每台机器：2块PIII1.4G处理器，2G内存，2块80G5400rpm的硬盘，1块100Mbps全双工网卡
19台服务器连接到一个HP2524交换机上，16台客户机俩接到领外一台交换机上，两台交换机通过1G的链路相连。
[编辑本段]Government Flying Service
政府飞行服务队
政府飞行服务队是香港特别行政区政府保安局辖下的纪律部门，专责执行搜索及拯救行动。另外，亦会拍摄照片供制作地图、测量填海工程、以及支援位处偏远山区和离岛的各项政府服务。现时雇有225名公务员。现任政府飞行服务队总监为毕耀明，是服务队的最高指挥官，直接向保安局局长负责。
政府飞行服务队的总部位于香港国际机场，占地84,000平方米，包括一幢办公和工场大楼、一座单层的飞机库、多座附属建筑物、停机坪及其他相关设施等。
理想
香港政府飞行服务队理想是成为“被举世公认为优秀的空中搜救及飞行支援部队”。
历史
于1993年4月1日成立，前身为皇家香港辅助空军。
架构
香港政府飞行服务队共分为五个主要小组：行政组、行动组、训练及标准组、品质保证组及工程组。
服务范围
它们的主要任务为香港政府各部门提供每星期七天及每日二十四小时的直升机和定翼机紧急支援服务。其中包括：
搜索及拯救
空中救护服务
警务支援服务
灭火服务
空中测量服务
一般政府支援服务
警务支援服务
❾ 云平台存储架构最稳定的是GFS
GFS的整体架构
三部分组成：
1:唯一的主控服务器{Master}
负责管理工作
2: 众多的Chunk服务器
负责数据存储并响应GFS客户端的读、写请求
3:GFS客户端
负载跟数据存储节点交互，屏蔽访问的细节，让具体应用操作跟本地操作一样
GFS：海量非结构化信息的存储平台，并提供了数据的冗余备份、上万台服务器的自动负载均衡以及失效服务器的检测等机制
GFS的设计原则：
一：以普通PC作为存储节点、控制节点，数据支持冗余备份、自动检测机器是否有效提供服务，故障机器的自动恢复。
二：存储文件为大文件100M到10G之间，必须对大文件的读写操作做出优化
三：系统存在大量的追加写，写入的内容很少变化，很少出现随机写，支持高效的追加写
四：数据的读取多数为顺序读，少量的随机读
❿ gfs和hdfs有什么区别
HDFS 最早是根据 GFS（Google File System）的论文概念模型来设计实现的，但是也有一些区别。