争议 | HDFS、Ceph、GFS、GPFS、Swift、Lustre……容器云选择哪种分布式存储更好？

容器云在使用分布式存储时，HDFS、CEPH、GFS、GPFS、Swift等分布式存储哪种更好?

公司在进行容器云技术选型，想了解相应的分布式存储如何匹配，HDFS、CEPH、GFS、GPFS、Swift等分布式存储，采用哪种更好，主要场景是容器存储应用日志、配置文件、非结构化数据文件等。

问题来自@yin986 某保险软件架构设计师，下文来自twt社区众多同行实践经验分享。

日志文件随着时间会是个很大的量，所以建议考虑统一的日志中心存储处理，可以用es等，备份到hdfs。

配置文件在量上通常不是个问题，可以考虑配置中心统一管理，无需额外存储。

非结构化数据通常是大量的文件，可以采用传统nas或分布式对象存储，当然资金充裕可以采购好的存储，存储性能很重要，根据业务重要程度选择不同的存储。

容器存储的持久化，对于有状态数据的容器使用场景来说至关重要。因此，在技术选型的时候，需要明确存储的具体需求。存储按照数据类型来分，可以分为块存储，对象存储，文件存储。我们传统的环境中，使用最多的还是块存储和文件存储。随着IT的更新换代，现在对于对象存储(非结构化数据)的需求日益旺盛，对象存储在对一些Key-Value型数据的存储有着天然的优势，再加上其分布式，副本/纠删码等可以匹配传统存储的特性，日益成为温数据/冷数据存储的不二之选。

HDFS/CEPH/GFS/GPFS/Swift这类分布式存储，按照存储的类型来区分，HDFS/GPFS/GFS属于文件存储，CEPH属于统一存储–即块/对象/文件统一体，Swift属于对象存储-目前属于OpenStack下面的一个子项目。

1)HDFS

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。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

HDFS有着高容错性(fault-tolerant)的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以实现流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

2)GFS

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，并提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。

3)GPFS

GPFS(General Parallel File System ,GPFS) 是 IBM 公司第一个共享文件系统，起源于 IBM SP 系统上使用的虚拟共享磁盘技术( VSD )。作为这项技术的核心， GPFS 是一个并行的磁盘文件系统，它保证在资源组内的 所有节点可以并行访问整个文件系统;而且针对此文件系统的服务操作，可以同时安全地在 使用此文件系统的多个节点上实现。GPFS 允许客户共享文件，而这些文件可能分布在不同节点的不同硬盘上;它提供了许多标准的 UNIX 文件系统接口，允许应用不需修改或者重新编辑就可以在其上运行。

4)CEPH

Ceph是一个可靠地、自动重均衡、自动恢复的分布式存储系统，根据场景划分可以将Ceph分为三大块，分别是对象存储、块设备存储和文件系统服务。在虚拟化领域里，比较常用到的是Ceph的块设备存储，比如在OpenStack项目里，Ceph的块设备存储可以对接OpenStack的cinder后端存储、Glance的镜像存储和虚拟机的数据存储，比较直观的是Ceph集群可以提供一个raw格式的块存储来作为虚拟机实例的硬盘。

Ceph相比其它存储的优势点在于它不单单是存储，同时还充分利用了存储节点上的计算能力，在存储每一个数据时，都会通过计算得出该数据存储的位置，尽量将数据分布均衡，同时由于Ceph的良好设计，采用了CRUSH算法、HASH环等方法，使得它不存在传统的单点故障的问题，且随着规模的扩大性能并不会受到影响。

5)Swift

Swift 最初是由 Rackspace 公司开发的高可用分布式对象存储服务，并于 2010 年贡献给 OpenStack 开源社区作为其最初的核心子项目之一，为其 Nova 子项目提供虚机镜像存储服务。Swift 构筑在比较便宜的标准硬件存储基础设施之上，无需采用 RAID(磁盘冗余阵列)，通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性，牺牲一定程度的数据一致性来达到高可用性和可伸缩性，支持多租户模式、容器和对象读写操作，适合解决互联网的应用场景下非结构化数据存储问题。

1)Ceph的特点

Ceph支持对象存储、块存储和文件存储服务，故称为统一存储。

采用CRUSH算法，数据分布均衡，并行度高，不需要维护固定的元数据结构。

数据具有强一致，确保所有副本写入完成才返回确认，适合读多写少场景。

去中心化，MDS之间地位相同，无固定的中心节点。
Ceph存在一些缺点：

去中心化的分布式解决方案，需要提前做好规划设计，对技术团队的要求能力比较高。

Ceph扩容时，由于其数据分布均衡的特性，会导致整个存储系统性能的下降。

2)GFS特点

适合大文件场景的应用，特别是针对GB级别的大文件，适用于数据访问延时不敏感的搜索类业务。

中心化架构，只有1个master处于active状态。

缓存和预取，通过在client端缓存元数据，尽量减少与master的交互，通过文件的预读取来提升并发性能。

高可靠性，master需要持久化的数据会通过操作日志与checkpoint的方式存放多份，故障后master会自动切换重启。

3)HDFS的特点(vs GFS)

分块更大，每个数据块默认128MB;

不支持并发，同一时刻只允许一个写入者或追加者;

过程一致性,写入数据的传输顺序与最终写入顺序一致;

Master HA，2.X版本支持两个NameNode，(分别处于Active和Standby状态)，故障切换时间一般几十秒到数分钟。

HDFS适合的应用场景：

适用于大文件、大数据处理，处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。

适合流式文件访问，一次写入，多次读取。

文件一旦写入不能修改，只能追加。

HDFS不适合的场景：

低延时数据访问。

小文件存储。

并发写入、文件随机修改。

4)Swift特点

原生的对象存储，不支持实时的文件读写、编辑功能。
完全对称架构，无主节点，无单点故障，易于大规模扩展，性能容量线性增长。

数据实现最终一致性，不需要所有副本写入即可返回，读取数据时需要进行数据副本的校验。

是OpenStack的子项目之一，适合云环境的部署。

Swift的对象存储与Ceph提供的对象存储区别：客户端在访问对象存储系统服务时，Swift要求客户端必须访问Swift网关才能获得数据。而Ceph可以在每个存储节点上的OSD(对象存储设备)获取数据信息; 在数据一致性方面，Swift的数据是最终一致，而Ceph是始终跨集群强一致性)

5)Lustre特点

支持数万个客户端系统，支持PB级存储容量，单个文件最大支持320TB容量。

支持RDMA网络，大文件读写分片优化，多个OSS能获得更高的聚合带宽。

缺少副本机制，存在单点故障。如果一个客户端或节点发生故障，存储在该节点上的数据在重新启动前将不可访问。
适用高性能计算HPC领域，适用于大文件连续读写。
几种主流分布式存储技术的特点比较如下：