分布式文件系统（DFS）解决方案
一“分布式文件系统（DFS）”概述
DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。
例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。
二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因
●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上；
●大多数用户都需要访问多个共享文件夹；
●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况；
●用户需要对共享文件夹的不间断访问；
●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点；
●用户访问共享文件需要权限。
三“分布式文件系统（DFS）”类型
可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统：
1．作为独立的分布式文件系统。
●不使用Active Directory。
●至多只能有一个根目录级别的目标。
●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。
●通过服务器群集支持容错。
2．作为基于域的分布式文件系统。
●必须宿主在域成员服务器上。
●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。
●可以有多个根目录级别的目标。
●通过FRS 支持自动文件复制。
●通过FRS 支持容错。
四分布式文件系统特性
除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于
用户客户端来说完全是透明的。
1.容易访问文件：
即使文件可能在物理上跨越多个服务器或存储于不同网络位置，用户也只需要转到网络上的某个位置即可访问文件。而且，当更改共享文件夹的物理位置时，不会影响用户访问文件夹。
用户仅需要一个驱动器映射来访问文件。
2.方便维护：
计划文件服务器维护、软件升级和其他任务（一般需要服务器脱机）可以在不中断用户访问的情况下完成。这对Web 服务器特别有用。通过选择Web 站点的根目录作为DFS 根目录，可以在分布式文件系统中移动资源，而不会断开任何HTML 链接。
3.可用性：
首先，Windows 2000 自动将DFS 拓扑发布到Active Directory。这确保DFS 拓扑对域中所有服务器上的用户总是可见的。
其次，作为管理员，您可以复制DFS 根目录和DFS 共享文件夹。复制意味着可以在域中的多个服务器上复制DFS 根目录和DFS 共享文件夹。这样，即使这些文件驻留的一个物理服务器不可用，用户将仍然可以访问文件。
再次，可以把多个共享目录指向同一个DFS名称，如果一个共享目录不可用时，另外的共享就可以提供容错的功能。
4.服务器负载平衡：
DFS 根目录可以支持物理上通过网络分布的多个DFS 共享文件夹。当您有一个知道用户将大量访问的文件时,并非所有的用户都在单个服务器上物理地访问此文件，这将会增加服务器的负担，DFS 确保访问文件的用户分布于多个服务器。然而，在用户看来，文件驻留在网络上的相同位置。
5.分布式文件系统和安全性
除了创建必要的管理员权限之外，分布式文件系统(DFS) 服务不实施任何超出Windows Server System所提供的其他安全措施。指派到DFS 根目录或DFS 链接的权限决定可以添加新DFS 链接的用户。
共享文件的权限与DFS拓扑无关。例如，假定有一个名为MarketingDocs 的DFS 链接，并且有适当的权限可以访问MarketingDocs 所指的特殊DFS 共享文件夹。在这种情况下，您就可以访问该DFS 文件夹组中所有其他DFS 共享文件夹，而不管是否有访问其他共享文件夹的权限。然而，有权访问这些共享文件夹的权限决定您是否访问文件夹中的任何信息。此访问由标准Windows Server System 安全文件系统强制决定访问安全性。
6.分布式文件系统映射
分布式文件系统(DFS) 映射包括DFS 根目录、一个或多个DFS 链路和对一个或多个目标的参考。
DFS 根目录所驻留的域服务器称为主服务器。通过在域中的其他服务器上创建“根目录目标”，可以复制DFS 根目录。这将确保在主服务器不可用时，文件仍可使用。
DFS 映射为用户提供了对他们所需网络资源的统一和透明的访问。
对于系统管理员，DFS 映射是单个DNS 名称空间：具有域DFS，DFS 根目录目标的DNS 名称将解析为DFS 根目录的主机服务器。
因为域分布式文件系统的主服务器是域中的成员服务器，所以默认情况下，DFS 映射将自动发布到Active Directory 中，从而提供了跨越主服务器的DFS 拓扑同步。这反过来又对DFS 根目录提供了容错性，并支持目标的可选复制。
通过向DFS 根目录中添加DFS 链路，您可扩展DFS 映射。
Windows Server System 家族对DFS 映射中分层结构的层数的唯一限制是对任何文件路径最多使用260 个字符。一个新的DFS 链路可以引用带有或不带有子文件夹的目标，或者引用整个Windows Server System家族卷。如果您有适当的权限，则也可以访问那些存在于或被添加到目标中的任何本地子文件夹
五分布式文件系统拓扑
分布式文件系统(DFS) 拓扑由DFS 根目录、一个或多个DFS 链接、一个或多个DFS 共享文件夹，或每个DFS 所指的副本组成。
DFS 根目录所驻留的域服务器被称为“宿主服务器”。通过在域中的
其他服务器上创建“根目录共享”，可以复制DFS 根目录。这将确保在宿主服务器不可用时，文件仍可使用。
基于域的分布式文件系统的宿主服务器是域中的成员服务器，在默认情况下，会将DFS 拓扑自动发布到Active Directory 中，因而提供了跨越主服务器的DFS 拓扑同步。这反过来又对DFS 根目录提供了容错性，并支持DFS 共享文件夹的可选复制。
基于工作组的分布式文件系统的宿主服务器是与工作组中网络客户端平级的网络信息点，在默认的情况下，DFS拓扑仅保存在宿主服务器，并且只存储DFS根与DFS链接，当客户端登录网络向网络枚举主浏览器（这个过程是Microsoft 局域网的网络枚举过程）时，客户端向宿主服务器复制DFS拓扑完成分布式文件系统连接。这个链接过程比Active Directory级网络相对复杂，但对于用户来说，这个过程却是透明的，用户完全感觉不到此过程。对于用户来说此过程却比Active Directory要简单易用，并且DFS拓扑比Microsoft工作组局域网更加易用、稳定。
解决方案经典案例
实施对象与实施需求
1.实施对象：
成都理工大学地球科学学院
2.实施需求：
成都理工大学地球科学学院存在两个安全级不同的网络，行政办公网、教学网。
行政办公网又由于其中用户访问权限的不同需要对文件的访问存取权作必要的限制。即不同用户访问文件需要有安全限制措施。
教学网中需要将学生公用网络与教师公用网络作一定划分，并对公共文件的存取作相应的限制。要求系统实施后具有Microsoft 网上邻居共享的透明易用性又必须具有FTP的安全性。
实施方案简述
根据实施需求与DFS实施方案设计，教学网分布式文件系统采用独立DFS根拓扑，采取集中文件存储。
在进实施DFS 后，教学网中学生机在教学实习时其实习素材的获取，实习作业成果的上交全部在DFS共享中完成，与原来使用Microsoft 网上邻居共享相比，共享命中率可达100%，稳定性极佳。
办公网采用同样的网络结构，但却采用不同的DFS拓扑，与权限架构。文件集中存储在文件服务器中，其部署优点：
●文件透明的存储与DFS拓扑中，用户访问文件迅速便捷。
●D FS相比Microsoft网上邻居共享网络检索速度快，完全避免了
不同网络终端打开网上邻居时候检索延时的问题。
●用户使用文件完全与使用本地硬盘文件一样方便快捷。
●D FS在局域网中可完全取代移动介质完成高效率的文件交换。
●由于文件集中存储，对其可进行集中的病毒监控。可有效防止
文件交换过程中引起的病毒交叉感染。防止病毒的集中流行。
●可有效防止用户越权访问文件，防止泄漏文件机密。
●集中存储，便于对文件进行大规模备份。保证数据安全。
●在DFS拓扑中一个文件通常只有一个有效版本，用户在通常意义
上仅访问的是一个文件的副本，从而解决单个文件多版本的问题。保证文件访问的准确性。
ONEStor 分布式存储系统介绍 关于ONEStor 分布式存储系统介绍，小编已在金信润天 容： 技术特点 H3C ONEStor 存储系统采用分布式设计，可以运行在通用 x86服务器上，在部署该软件时， 会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。 H3C ONEStor 分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3CONEStor 存储软件的采用全分布式的架构： 分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法， 分布式无状态客户端、分布式Cache 等，这种架构为存储系统的可靠性、 可用性、自动运维、 高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： jyionitors 上图中，ONEStor 逻辑上可分为三部分： OSD Monitor 、Client 。在实际部署中，这些逻辑 Get 到了部分资料，整理出以下内 QSDs CliEnt￡ Object I/O V* Failure reporting, v ------ map distribution
组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD对应一个OSD并将其视 为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSDdeamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client 通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor ： Monitor 是集群监控节点。Monitor 持有cluster map 信息。所谓Cluster Map ，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。ONEStor Cluster Map包括Monitor map osd map pg map crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client ： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD 通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Clie nt后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示:
分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构
分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思能够完全不同，设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。
图1：物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连，并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场，它使得能够创立合适的设计工具。
1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式： 只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步： 无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连
分布式存储系统的一些理解和实践 张建伟 一、分布式存储系统介绍 1.简介 互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景 各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。
1)适用 大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据 高吞吐 高性能 高扩展 2)不适用 Sql查询 复杂查询，如联表查询 复杂事务 二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布 分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：
LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书 北京领航科技 2014年04
目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)
1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在 哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满 足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重 要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大 规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用 了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位 大数据时代已经来临！ 面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果
大型电商分布式架构设计与优化 本文主题为电商网站架构案例，将介绍如何从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
本文大纲： 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化 根据实际需要，进行改造、扩展、支持千万PV，是没问题的。 使用电商案例的原因 分布式大型网站，目前看主要有几类： 1.大型门户（比如网易、新浪等）； 2.SNS网站（比如校内、开心网等）； 3.电商网站（比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等）。
大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。 电商网站需求 客户需求： ?建立一个全品类的电子商务网站（B2C），用户可以在线购买商品，可以在线支付，也可以货到付款； ?用户购买时可以在线与客服沟通； ?用户收到商品后，可以给商品打分和评价； ?目前有成熟的进销存系统，需要与网站对接； ?希望能够支持3~5年，业务的发展； ?预计3~5年用户数达到1000万； ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动； ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。 客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业以及参考网站，给客户提供方案。其它的这里暂不展开。
Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.doczj.com/doc/4218581490.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。
分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.
2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5
1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解 决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计 算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我 们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优 化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我 们的系统架构能力。 2. HDFS1
分布式存储系统设计方案——备份容灾 在分布式存储系统中，系统可用性是最重要的指标之一，需要保证在机器发生故障时，系统可用性不受影响，为了做到这点，数据就需要保存多个副本，并且多个副本要分布在不同的机器上，只要多个副本的数据是一致的，在机器故障引起某些副本失效时，其它副本仍然能提供服务。本文主要介绍数据备份的方式，以及如何保证多个数据副本的一致性，在系统出现机器或网络故障时，如何保持系统的高可用性。 数据备份 数据备份是指存储数据的多个副本，备份方式可以分为热备和冷备，热备是指直接提供服务的备副本，或者在主副本失效时能立即提供服务的备副本，冷备是用于恢复数据的副本，一般通过Dump的方式生成。 数据热备按副本的分布方式可分为同构系统和异步系统。同构系统是把存储节点分成若干组，每组节点存储相同的数据，其中一个主节点，其他为备节点;异构系统是把数据划分成很多分片，每个分片的多个副本分布在不同的存储节点，存储节点之间是异构的，即每个节点存储的数据分片集合都不相同。在同构系统中，只有主节点提供写服务，备节点只提供读服务，每个主节点的备节点数可以不一样，这样在部署上会有更大的灵活性。在异构系统中，所有节点都是可以提供写服务的，并且在某个节点发生故障时，会有多个节点参与故障节点的数据恢复，但这种方式需要比较多的元数据来确定各个分片的主副本所在的节点，数据同步机制也会比较复杂。相比较而言，异构系统能提供更好的写性能，但实现比较复杂，而同构系统架构更简单，部署上也更灵活。鉴于互联网大部分业务场景具有写少读多的特性，我们选择了更易于实现的同构系统的设计。 系统数据备份的架构如下图所示，每个节点代表一台物理机器，所有节点按数据分布划分为多个组，每一组的主备节点存储相同的数据，只有主节点能提供写服务，主节点负责把数据变更同步到所有的备节点，所有节点都能提供读服务。主节点上会分布全量的数据，所以主节点的数量决定了系统能存储的数据量，在系统容量不足时，就需要扩容主节点数量。在系统的处理能力上，如果是写能力不足，只能通过扩容主节点数来解决;而在写能力不足时，则可以通过增加备节点来提升。每个主节点拥有的备节点数量可以不一样，这在各个节点的数据热度不一样时特别有用，可以通过给比较热的节点增加更多的备节点实现用更少的资源来提升系统的处理能力。
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。
分布式文件系统（DFS）解决方案 一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问；
●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统（DFS）”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于
由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。 下面是某个集群使用nfs共享的示意图： 这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。 到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如 lustre,hadoop,Pnfs等等。我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）
这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。为什么要选它呢？我来说说我的一些看法： 1、实施起来简单。MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。 2、不停服务扩容。MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。注：hadoop也实现了这个功能。 3、恢复服务容易。除了MFS本身具备高可用特性外，手动恢复服务也是非常快捷的，原因参照第1条。 4、我在实验过程中得到作者的帮助，这让我很是感激。 MFS文件系统的组成 1、元数据服务器。在整个体系中负责管理管理文件系统，目前MFS只支持一个元数据服务器master，这是一个单点故障，需要一个性能稳定的服务器来充当。希望今后MFS能支持多个master服务器，进一步提高系统的可靠性。 2、数据存储服务器chunkserver。真正存储用户数据的服务器。存储文件时，首先把文件分成块，然后这些块在数据服务器chunkserver之间复制（复制份数可以手工指定，建议设置副本数为3）。数据服务器可以是多个，并且数量越多，可使用的“磁盘空间”越大，可靠性也越高。 3、客户端。使用MFS文件系统来存储和访问的主机称为MFS的客户端，成功挂接MFS文件系统以后，就可以像以前使用NFS一样共享这个虚拟性的存储了。 元数据服务器安装和配置
分布式文件系统架构设计
目录 1.前言 (3) 2.HDFS1 (3) 3.HDFS2 (5) 4.HDFS3 (11) 5.结语 (15)
1.前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop重要的比较大的版本有:Hadoop1，Hadoop2，hadoop3。同时也相对应的有HDFS1，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2.HDFS1
最早出来投入商业使用的的Hadoop的版本，我们称为Hadoop1，里面的HDFS就是HDFS1，当时刚出来HDFS1，大家都很兴奋，因为它解决了一个海量数据如何存储的问题。HDFS1用的是主从式架构，主节点只有一个叫：Namenode，从节点有多个叫：DataNode。 我们往HDFS上上传一个大文件，HDFS会自动把文件划分成为大小固定的数据块（HDFS1的时候，默认块的大小是64M，可以配置），然后这些数据块会分散到存储的不同的服务器上面，为了保证数据安全，HDFS1里默认每个数据块都有3个副本。Namenode是HDFS的主节点，里面维护了文件系统的目录树，存储了文件系统的元数据信息，用户上传文件，下载文件等操作都必须跟NameNode进行交互，因为它存储了元数据信息，Namenode为了能快速响应用户的操作，启动的时候就把元数据信息加载到了内存里面。DataNode是HDFS的从节点，干的活就很简单，就是存储block文件块。
分布式控制课程设计 设计题目：课题八：3台电动机的顺序控制 学校：上海工程技术大学 院系：机械工程学院
二任务描述： 在现代工业生产中，电动机自动与手动正反转的设置得到了广泛的应用。设计三台电动机的顺序控制程序的原则是： （1）自动每隔离十分钟启动一台电机，中间可急停，到了八小时后都自动关闭。 （2）手动顺序启动，手动反序停止。 设计四段程序，第一段是自动顺序启动三台电机，由SB1总起T0,T1延时触发。第二段程序是到点自动停止，每个电机配备一个定时器加计数器来实现。第三段程序是手动顺序启动由SB2总起，T5,T6延时触发。第四段程序是手动反序停止由中间继电器M1.0,M1.1,M1.2线圈触发，而在第三段程序的起停保电路中用它们的常闭触点来实现。 控制任务和要求： （1）启动操作：按启动按钮SB1，电动机M1启动，10s后电动机M2自动启动，又经过8s，电动机M3自动启动。 （2）停车操作：按停止按钮SB2，电动机M3立即停车；5s后，电动机M2自动停车；又经过4s，电动机M1自动停车。 （3）要求启动时，每隔10min依次启动1台，每台运行8h后自动停车。在运行中可用停止按钮将3台电动机同时停机。 三电动机及其PLC控制器的介绍 1.系统设计功能 1）电路设计 本课题的三台电动机应满足以下要求 （1）自动时，当第二台电动机延时启动时，不关闭第一台电动机。当第三台电动机延时启动时，不关闭第一，第二台电动机。且三者自各自启动就开始计数器计时，准备 关闭。 （2）用急停按钮使三台电动机同时停移，但时间必须在自动停止时间范围内。 （3）手动时，当第二台中动机延时启动时，必须等三台电动机按顺序都启动后才可以按下手动反序停止按钮，使他们各自停止。 2）主电路设计 由三台电机组成，启动电路由自动开关QF0.，接触器KM0-KM3.热继电器FR1-FR3各台电
主流分布式系统架构分析 主流分布式---系统架构分析
目录 一、前言 (3) 二、SOA架构解析 (3) 三、微服务( Microservices )架构解析 (7) 四、SOA和微服务架构的差别 (9) 五、服务网格( Service Mesh )架构解析 (9) 六、分布式架构的基本理论 ......................................................................................... 1 1 七、分布式架构下的高可用设计 (15) 八、总结 .......................................................................................................... 1 9
、八、 、 》 本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的 概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 、SOA架构解析 SOA全称是：Service Oriented Architecture ，中文释义为"面向服务的架构"，它是一种设计理念，其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通常以独立 的形式部署运行，服务之间通过网络进行调用。架构图如下：
Appl 跟SOA 相提并论的还有一个 ESB （企业服务总线），简单来说ESB 就是一根管道，用来连接各个服 务节点。 ESB 的存在是为了集成基于不同协议的不同服务， ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工 作，以此来让不 同的服务互联互通；随着我们业务的越来越复杂， 会发现服务越来越多，SOA 架构下， 它们的调用关系会变成如下形式: App 2 App 6 App 3 App 4
第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备
Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。