分布式存储

分布式存储 = 单机存储引擎 + 分布式存储架构

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https://github.com/OpenMPDK/uNVMe

单机存储引擎

首先基于这样的事实：磁盘的读写都是按着512Byte对齐的，针对单个磁盘扇区的操作是原子的，多个扇区就不是了，而且机械磁盘的顺序读写比随机读写要好很多

• 假设我们的存储场景都是针对512Byte对齐内的数据做操作，那我们可以设计服务为每次写流程，先读取对应扇区到内存，修改内存数据，然后回写数据到磁盘，这样能很好满足ACID特性
  client(write x=100) => server(get sector/modify sector/write sector)
• 但是通常我们的场景会复杂一些，修改的数据量会超过一个扇区，或者需要同时修改多个扇区里的数据，并且我们希望这批操作要么全部成功要么全部失败，此时明显我们不能直接修改磁盘数据(修改完部分扇区时，因为各种原因服务挂掉)，由此我们引入WAL(write ahead log)，修改磁盘数据前我们先记录数据当前状态至WAL并落盘，然后开始修改磁盘数据并删除这条log，最后返回客户端成功
  client(write x=100) => server(write log/get sector/modify sector/write sector/remove log)
  (若服务中间挂掉，恢复时读取该WAL, 即可恢复存储至安全状态，对应mysql的undo log)
• 上面处理多扇区的写入方法中需要立即修改磁盘数据，我们知道WAL是顺序写可以充分利用磁盘性能，但是修改磁盘数据往往是随机操作，对机械磁盘非常不友好，因此我们引入另一种WAL2，记录数据写入之后的状态，并将要修改的数据先缓存在内存中，异步写入磁盘
  (若服务中间挂掉，恢复是先应用所有WAL2,再应用所有WAL, 即可恢复存储至安全状态, WAL2对应mysql的redo log)
• 但是对于对象存储的场景还是有问题，因为对象存储的数据量都比较大，每次需要记录WAL写放大严重，因此像bluestore这类存储引擎的解决方式是对于一次写流程，先把非覆盖写、覆盖写中的对齐写(大块)写入磁盘新Block，再把覆盖写中非对齐写部分和相关信息一起写入log