MinIO学习笔记

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一、竞品调研

当前的一些开源方案，这些存储方案里面可以分为两种：

• 一种是可以自定对象名称的；
• 另外一种是系统自动生成对象名称。

我们的对象名是自己生成的，里面包含了业务逻辑。
1、像 FS 就是国内大佬开源的一个分支存储，但是因为不能自定义文件名所以不合适。
2、还有像领英的 Ambry、MogileFS 其实都不能自定对象名的，所以是不合适的。
3、LeoFS 对我们来说不是很可控，所以不合适。
4、TFS 是淘宝开源的，但是目前已经很少有人维护它并且也不是很活跃，所以当时就没有考虑。
5、ceph 是一个比较强大的分布式存储，但是它整个系统非常复杂需要大量的人力进行维护，对我们的产品不是很符合，所以暂时不考虑。

二、初识MinIO

1、MinIO的架构

左边是 MINIO 集群的示意图，整个集群是由多个角色完全相同的节点所组成的。因为没有特殊的节点，所以任何节点宕机都不会影响整个集群节点之间的通信。
通过 rest 跟 RPC 去通信的，主要是实现分布式的锁跟文件的一些操作。

右边这张图是单个节点的示意图，每个节点都单独对外提供兼容 S3 的服务。

2、MinIO概念介绍：Drive和Set

• Drive：可以理解为一块磁盘
• Set：一组Drive的集合
  • 一个对象存储在一个Set上
  • 一个集群划分为多个Set
  • 一个Set包含的Drive数量是固定的
    • 默认由系统根据集群规模自动计算得出
    • MINIO_ERASURE_SET_DRIVE_COUNT
  • 一个SET中的Drive尽可能分布在不同的节点上

上图中，每一行是一个机器节点，这里有32个集群，每个节点里有一个小方块，我们称之为Drive，Drive可简单地理解为磁盘。一个节点有32个Drive，相当于32个磁盘。
Set是另外的概念，Set是一组Drive的集合，所有红色标识的Drive组成了一个Set。

一个对象最终是存储在一个Set里面的。

3、MinIO核心流程

3.1、数据编码

Erasure Code：冗余编码

• 将一个对象编码成若干个数据块和校验块
• Reed-Solomon算法
• 低冗余、高可靠

MinIO的编码方式，我们简称为Erasure Code码，是通过算法还原数据的方法。MinIO使用Reed-Solomon算法，该算法把对象编码成若干个数据块和校验块。
为了表述方便，把数据库和校验块统称为编码块，之后我们可以通过编码块的一部分就能还原出整个对象。

如上图，如我们所知，一个对象存储在一个Set上面，这个Set包含16个Drive，其中灰色的一半是数据库，橙色的一半是校验块，这种方式最多能忍受一半的编码丢失或损坏。所有编码块的大小是原对象的2倍，跟传统多副本存储方案相比，他只冗余存了一份，但可靠性更高。

接下来讲Bit Rot Protection，直译就是腐烂。它只物理设备上的一些文件细微的损坏，还没有被操作系统所硬件所察觉，但是他已经损坏了。
Bit Rot Protection：

• HighwayHash

MinIO把之前的编码块进行 HighwayHash 编码，最后要校验这个编码，以确保每个编码是正确的。

基于 Erasure Code 和 Bit Rot Protection 这两个特性，所以MinIO的数据可靠性做的高。

另外，MinIO提供了一个管理工具，可以对所有编码块进行校验，如果发现编码块有问题，再去修复它。

3.2、存储形式

上图直观地展示了每个节点上的数据存放形式。所有对象的编码块和meta信息，最终是以目录和文件的形式，存储在文件系统上的。

比如My Bucket就是在所有节点的顶级目录创建了对应的目录叫My Bucket。然后当我们上传一个对象的时候，就会在这个对象所对应的Set上面创建一个目录叫My Object，之后把所有编码块的数据跟meta信息都保存在此目录下面，这就是MinIO的真实存储数据的方式。

meta数据是json文件，编码块是part.1文件。黑色的右图是meta信息示例图，里面除了包含正常的meta信息外，还包括了怎样做ec编码，以便之后可以解码出来。

3.3、上传和下载流程

1、上传流程：
1）先根据对象名去做一个Hash，计算出对应的Set，然后来创建临时目录。创建临时目录的目的是为了确保数据强一致性，所以中间数据都会被写入到这个临时目录里（直到所有数据写完后，再统一把目录写入到最终的路径上）
2）接下来读数据编码，每次最多读10M的数据处理，然后做编码，再被写入到磁盘上，循环的过程就是把数据保存下来。
3）数据保存完后，再写meta信息。
4）然后挪到最终的位置上，删除临时目录。

2、读取流程：
1）先根据对象名做Hash，找到对象对应的Set
2）然后去读取meta信息，通过meta信息来获得编码的方式，然后去解码。它是以10M数据做EC编码，读的时候也是逐个part解析，每个part给他做解码，然后写入到一个io write里面。
备注：我们刚刚说了，做EC码时，只要一半的编码块就能还原整个对象，所以读meta时读了N份，但是读数据时只要读N/2就可以了。

四、部署和扩容

1、如何部署

#启动一个12个节点的MinIO集群，每个节点有12个Drive
minio server http://10.3.1.{
     1...12}/data/{
     1...12}

MinIO的部署默认不需要配置文件，几秒钟就可以把集群搭建起来，把简洁做到了极致。

2、MinIO压测

可采用 cosBench 工具做压测，cosBench是专门对对象存储做压测的工具。

在12个节点，每个节点12个盘，混合读写64KB。
结果是：
1、读请求：4千QPS，响应的平均延迟是35毫秒；
2、写请求：900 QPS时，平均响应时间是45毫秒。

五、MinIO的局限

局限1、搭建集群后，不允许扩容

MinIO一旦集群搭建成功后，就不可以更改集群节点数。因为存在在MinIO的对象到底存储在哪个Set，是通过名字做Hash去找的，一旦节点数变了落点就错乱了。

局限2、大集群最大节点数为32

MinIO实现了一个峰值锁叫DSync。它在节点数量少时，性能非常高；但节点数量过多时，性能就下降了。功能实现的最大节点就是32，所以导致MinIO单个集群的最大节点数也是32。

官方回复是，他们十年做GlusterFS的经验看，一个超大的集群是难以维护的，尤其是宕机之后的恢复时间也特别长，所以他们在做MinIO的时候一个核心设计理念就是简单，易于维护。

扩容方案

1、可同时向多个集群写入
2、当集群容量达到阈值，从写集群中剔除，变成只读
3、读取的时候，根据编码到文件名上的集群信息，从而路由到正确的集群。

MinIO本身提供一个叫联合模式的方式来组建集群，但是要额外引入其他依赖。可以考虑在LB层根据其请求里面的一些header信息做流量转发。

当配置多个集群的时候，可以先从配置中获取可用的集群，再从LB上根据请求的header信息，可控制向哪个集群写。当某个集群的容量达到阈值时，可以从配置中剔除该集群，把他变成只读集群。读取的时候把集群ID或信息码编码到文件名上去，这样可以通过解析文件名就能获取到对应的集群。

六、关于IO

IO有Buffered IO 和 Direct IO：

• buffered IO：在读写的时候回经过一个page Cache
• Direct IO：是绕过page Cache，直接对磁盘操作，所以性能会差些。

再回顾下MinIO的写入流程：MinIO数据最终的形式是写入文件系统的文件，也就是随机写的。随机写的性能肯定不如顺序写。
其次，EC编码在低冗余情况下是高可靠的，但同时也让他写入数量变多了，基本上一个对象写入需要做2N次操作，其实N次是数据的操作，N是meta的操作。基于上述原理，可总结出下述优化方案：

优化方案1、小文件合并成大文件

小文件合并成大文件，只需要把底层文件的部分稍微改一下，把原来随机写的小文件改成顺序写的大文件，这样就可以利用page cache来提供磁盘的能力。

具体实现：预先打开一个文件，分配一个固定的空间，目的是保证文件在磁盘上真是存储的数据是连续的。当写文件的时候，就给加锁，保证数据写入，因为这些原因，小文件的索引需要保存下来，所以我们引入了一个levelDB像大文件的ID和size的一些东西，之所以采用level DB是因为他的性能非常好。

接下来看MinIO的读流程：它主要发生在IO的地方有两个：一个是meta信息，然后再读data的时候，至少从N/2个节点上读取。每一次读取meta或者data的时候包括两部分：第一个从levelDB中读取索引，从大文件中读取对应的数据。

然后我们针对这个做了一个优化方案，我们把meta信息，因为meta信息没多少，我们把他压缩到level DB里，直接读就行了，不用读索引了。

再回顾下MinIO的读流程：
1、从N个节点上读取meta信息
2、至少从N/2个几点上读取data
3、每一次读取的时间包括两部分：
- 从level DB读取索引
- 从大文件中读取对应的数据
4、并发读的最终时间取决于最长的一个

优化方案总结

1、将meta信息压缩后，直接存入level DB，减少一组IO
2、将level DB存在性能更高的SSD
3、降低单个Set的Drive数量