分享照片是Facebook上最流行的的功能之一。截至目前，用戶已經(jīng)上傳超過15億張照片，這使得Facebook成為最大的照片共享網(wǎng)站。對于每一個上傳的照片，F(xiàn)acebook都生成并存儲四個大小不同的圖像，從而轉(zhuǎn)化為共60億張照片，總?cè)萘砍^1.5PB。目前以每周220萬新照片的速度增長，相當(dāng)于每周要額外增加25TB存儲。在高峰期每秒需要傳輸55萬照片。這些數(shù)字對Facebook的照片存儲基礎(chǔ)設(shè)施的一個重大的挑戰(zhàn)。
舊的 NFS 照片架構(gòu)
老的照片系統(tǒng)架構(gòu)分以下幾個層：
上傳層接收用戶上傳的照片并保存在 NFS 存儲層。
照片服務(wù)層接收 HTTP 請求并從 NFS 存儲層輸出照片。
NFS存儲層建立在商業(yè)存儲系統(tǒng)之上。
因為每張照片都以文件形式單獨存儲，這樣龐大的照片量導(dǎo)致非常龐大的元數(shù)據(jù)規(guī)模，超過了 NFS 存儲層的緩存上限，導(dǎo)致每次請求上傳都包含多次I/O操作。龐大的元數(shù)據(jù)成為整個照片架構(gòu)的瓶頸。這就是為什么 Facebook 主要依賴 CDN 的原因。為了解決這些問題，他們做了兩項優(yōu)化：
因為每張照片都以文件形式單獨存儲，大量為目錄及文件在NFS 存儲層上產(chǎn)生了大量的元數(shù)據(jù)， 這個規(guī)模的元數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了超過了NFS 存儲層的緩存上限，導(dǎo)致每次招聘請求會上傳都包含多次I/O操作。龐大的元數(shù)據(jù)成為整個照片架構(gòu)的瓶頸。這就是為什么 Facebook主要依賴 CDN 的原因。為了解決這些問題，他們做了兩項優(yōu)化： yixieshi
Cachr: 一個緩存服務(wù)器，緩存 Facebook 的小尺寸用戶資料照片。
NFS文件句柄緩存：部署在照片輸出層，以降低 NFS 存儲層的元數(shù)據(jù)開銷。
新的 Haystack 照片架構(gòu)
新的照片架構(gòu)將輸出層和存儲層合并為一個物理層，建立在一個基于HTTP 的照片服務(wù)器上，照片存儲在一個叫做haystack 的對象庫，以消除照片讀取操作中不必要的元數(shù)據(jù)開銷。新架構(gòu)中，I/O 操作只針對真正的照片數(shù)據(jù)(而不是文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù))。haystack 可以細(xì)分為以下幾個功能層：
HTTP 服務(wù)器
照片存儲
Haystack 對象存儲
文件系統(tǒng)
存儲空間
在下面的介紹中，我們會對于上述的每個功能層做詳細(xì)的講述。
存儲空間
Haystack 部署在商業(yè)存儲刀片服務(wù)器上，典型配置為一個2U的服務(wù)器，包含：
兩個4核CPU
16GB – 32GB 內(nèi)存
硬件 RAID，含256-512M NVRAM 高速緩存
超過12個1TB SATA 硬盤
每個刀片服務(wù)器提供大約10TB的存儲能力，使用了硬件 RAID-6, RAID 6在保持低成本的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了很好的性能和冗余。不佳的寫性能可以通過RAID控制器和NVRAM緩存回寫解決，寫由于讀取大多是隨機(jī)的，NVRAM緩存是完全用于寫入的。
文件系統(tǒng)
Haystack 對象庫是建立在10TB容量的單一文件系統(tǒng)之上。 yixieshi
圖片讀取請求需要在讀取系統(tǒng)調(diào)用這些文件的位置偏移，但是為了執(zhí)行讀取操作，文件系統(tǒng)必須先找到實際物理卷上的數(shù)據(jù)。文件系統(tǒng)中的每個文件都被一個叫做inode結(jié)構(gòu)標(biāo)識。inode包含了一個磁盤上邏輯文件偏移和物理區(qū)塊偏移的映射。在使用的特殊類型文件系統(tǒng)時大文件塊映射可能相當(dāng)大。 一些事
基于文件系統(tǒng)的區(qū)塊為給個邏輯區(qū)塊和大文件保存映射。這些信息通常不適合保存在inode的緩存中，而是存儲在在間接地址塊。所以在讀取文件的時候必須按照特定的流程。這里可以多個是間接地址塊，所以一個讀取會產(chǎn)生多個I/O取決于是否間接地址塊被緩存。
該系統(tǒng)只為連續(xù)范圍的區(qū)塊保持映射。一個連續(xù)的大文件的塊映射可以只由一個范圍的標(biāo)識，這樣是適應(yīng)inode的系統(tǒng)需求的。但是，如果該文件是一個被切割的不連續(xù)的塊的話，他的塊地圖可能非常的大。以上可以通過文件系統(tǒng)主動為大的物理文件分配大塊的空間來減少碎片。
目前使用的文件系統(tǒng)為XFS，一個很大程度提供高效的文件預(yù)分配系統(tǒng)。
Haystack 寫操作
Haystack 寫操作同步將指針追加到 haystack 存儲文件，當(dāng)指針積累到一定程度，就會生成索引寫到索引文件。由于索引文件是不是很關(guān)鍵，為了能有更快的性能所以采用異步的方式進(jìn)行寫入。
為了降低硬件故障帶來的損失，索引文件還會定期寫到存儲空間中。在崩潰或突然斷電的情況下，將haystack恢復(fù)處理器存儲中任何殘缺的針和截斷haystack存儲中最后一個有效的針。接下來，它會把丟失的針的索引記錄 寫到haystack文件的最后。
Haystack不允許重寫現(xiàn)有的針偏移，如果一個針數(shù)據(jù)需要被重寫，那么新版本必須使用相同的元組。應(yīng)用程序會自動分辨出這兩個相同的鍵，有最大偏移的便是最新的那一個。
Haystack 讀操作 一些事
傳到 haystack 讀操作的參數(shù)包括指針的偏移量，健，備用鍵，Cookie 以及數(shù)據(jù)大小。Haystack為數(shù)據(jù)大小添加頭部和尾部的長度，然后根據(jù)數(shù)據(jù)尺寸從文件中讀取整個指針。讀取操作成功的關(guān)鍵就是作為參數(shù)傳遞的健，備用鍵，Cookie是否匹配，數(shù)據(jù)是否通過了校驗，并且針沒有被刪除掉。(見下文)
Haystack 刪除操作
刪除操作比較簡單 – 只需要在 Haystack 存儲的指針字段中的“刪除”位標(biāo)記一下即可。并且，相關(guān)的索引記錄不會做任何的修改。是最終的應(yīng)用程序引用到的是一個刪除的針。像這樣一個讀取刪除針的操作將會返回一個相應(yīng)的錯誤給應(yīng)用程序?？臻g對已刪除的針不做任何的回收，只有這樣，才能使 haystack 的空間非常的緊湊。(見下文) yixieshi
照片存儲服務(wù)器
照片存儲服務(wù)器負(fù)責(zé)接受 HTTP 請求，并轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的 Haystack 操作。為了盡量減少服務(wù)器檢索照片時的I/O操作，該服務(wù)器維護(hù)著全部 Haystack 中文件索引的緩存。服務(wù)器啟動時，系統(tǒng)就會將這些索引讀到緩存中。由于每個節(jié)點都有數(shù)百萬張照片，必須保證索引的容量不會超過服務(wù)器的物理內(nèi)存。在內(nèi)存中僅需要保存查找照片所需的少量元數(shù)據(jù)即可。
對于用戶上傳的圖片，系統(tǒng)分配一個64位的獨立ID，照片接著被縮放成4種不同尺寸，每種尺寸的圖像擁有相同的隨機(jī) Cookie 和64位的密鑰，圖片尺寸描述(大，中，小，縮略圖)被存在代用key 中。接著上傳服務(wù)器通知照片存儲服務(wù)器將這些資料連同圖片存儲到 haystack 中。
照片存 儲的寫/修改操作 yixieshi
寫操作將照片數(shù)據(jù)寫到 Haystack 存儲并更新內(nèi)存中的索引。如果該索引記錄中包含了相同的鍵，那么這是一次對現(xiàn)有的照片進(jìn)行修改的操作。并且只要修改索引記錄中的偏移來反應(yīng)新圖像在haystack存儲文件的位置。照片存儲始終假定，如果有重復(fù)的圖像(圖像具有相同的鍵)，有較大的偏移量的那個存儲是有效的。yixieshi
照片存儲的讀操作 一些事
傳遞給一個讀操作的參包括Haystack ID，照片的 Key, 尺寸以及 Cookie。服務(wù)器事先在緩存中按照照片的Key和所需文件的偏移進(jìn)行查找。如果找到了它，并向haystack發(fā)出讀取詞圖像的請求。按照上面說的，haystack的刪除操作并不更新它的索引記錄，因此添加到內(nèi)存中的索引可以包含以前刪除的照片的內(nèi)容。當(dāng)閱讀以前的刪除的照片失敗后，系統(tǒng)將在內(nèi)存的索引中色繪制詞圖片的偏移量為0.
照片存儲的刪除操作
通知 Haystack 執(zhí)行刪除操作之后，內(nèi)存中的索引緩存會被更新，將偏移量設(shè)置為0，表示照片已被刪除。
重新整理(壓縮)
重新整理(壓縮)是一種回收刪除和重復(fù)的針(針使用相同的Key)的在線操作。它會通過復(fù)制針跳過任何重復(fù)或刪除的條目創(chuàng)建一個新的 haystack。一旦此操作完成它就回去替換掉內(nèi)存中的文件和結(jié)構(gòu)。
HTTP 服務(wù)器
Http 框架使用的是簡單的基于開源的libevent庫的 evhttp 服務(wù)器。使用多線程，每個線程都可以單獨處理一個 HTTP 請求。因為我們的系統(tǒng)消耗大多是I/O操作，HTTP服務(wù)器的性能并不很重要。
結(jié)束語
Haystack 是一個基于 HTTP 的對象存儲，包含指向?qū)嶓w數(shù)據(jù)的指針，該架構(gòu)消除了文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的開銷，并實現(xiàn)將全部索引直接存儲到緩存，以最小的 I/O 操作實現(xiàn)對照片的存儲和讀取。
本文作者為Facebook的工程師Peter Vajgel, Doug Beaver 和 Jason Sobel， 由標(biāo)點符進(jìn)行翻譯。
