Frangipani: A Scalable Distributed File System 论文阅读

Frangipani是一篇1997年“分布式文件系统”的论文，其中关于缓存一致性，分布式事务和分布式故障恢复的简单并且优秀的设计思想，依旧值得我们学习和借鉴

本文将按照以下几个方面透彻介绍Frangipani的方方面面

目录

• 一、Background
  • 1.历史背景
  • 2.技术背景
• 二、System Structure
  • 1.架构图
  • 2.两层设计
  • 3.Frangipani file system
  • 4.安全性考虑
• 三、 Disk Layout
  • 1.Layout
  • 2.details
• 四、 The Lock Service
  • 1.features
  • 2.架构
  • 3.锁的划分
  • 4.实现
• 五、Cache coherence
• 六、Log and crash recovery
  • failure detect
  • failover
• 七、Other details
  • 1.问题
  • 2.增删机器
  • 3.数据备份
  • 4.timestamp问题
  • 5.性能

一、Background

1.历史背景

• 在1997年，笔记本还不流行，主要是工作站，也就是一个带有键盘鼠标显示器和操作系统的计算机。
• 随着工作站用户和文件的不断增长，需要不断增加disk（当时的存储介质）和machine，以及大量的人工管理（运维）
• 作者们是一个研究所的成员，他们习惯于使用共享的基础设施，因此想让所有的工作站共享一个大容量的“disk”

2.技术背景

同作者在1996年发表了《Petal: Distributed virtual disks》

一个分布式shared disk，具有如下的特点：

• 1 << 64 的地址空间，需要实际存储时，才会分配实际存储资源
• 可增加数据副本，提高可用性
• 可在线生成snapshot
• 对外提供disk接口

由此，同作者想把Petal的特性，发挥到上层file system中，于是设计了Frangipani

Frangipani的设计feature包括

• 一致性：强一致（线性一致性）
• 拓展性：可透明的增加，去掉机器，尽量少的人工参与
• 容错性：可以failover
• 可在线生成snapshot

二、System Structure

1.架构图

有三种机器：

• mount Frangipani fs的机器
• Petal cluster的机器
• Lock Service的机器

三种机器，在不影响相互工作的情况下，理论上可以分布在任意机器上，并非图中那样的分布

比如，第一种和第二种机器可以是一台机器，第二种和第三种也不必在一台机器上

2.两层设计

• 上层：Frangipani file system
• 下层：Petal Shared disk

3.Frangipani file system

• 运行在kernel
• 作为一个fs实现，提供标准的文件系统接口

4.安全性考虑

并非所有mount了Frangipani的机器都可以访问Petal，原因是kernel不同，可能存在bug

但可以通过在已有Frangipani机器上，再搭建一层Service来实现C-S访问Frangipani，如图中的架构

三、 Disk Layout

本节会介绍Petal的layout

1.Layout

• 0 - 1T : 全局配置参数，论文中约占几K
• 1 - 2T : 256份logs (每份4GB)
• 2 - 5T : 块申请的bitmaps，也被分为若干份，但论文未给出多少份
• 5 - 6T : 2G个inodes (每个512B)
• 6 - 134T : 32G个data blocks (每个4KB)
• 134T-264 : 略小于16M个data blocks (每个1TB)

2.details

• 注意到每部分的大小是固定的，原因是简单，可以低成本地更改大小的配置
• logs每个Frangipani Server独占一份log，因此没有全局有序的log
• 每个bitmap被一个Frangipani Server独占，bitmap较多，一个bitmap被用完后，Frangipani Server会重新申请一个
• bitmap和inode有固定的映射关系，拥有bitmap的Frangipani Server只能alloc对应的inode，但可以读写任意位置的inode
• 文件大小的上限是16 * 4KB + 1 * 1TB，也就是一个文件，最多申请16个小data block和1个大data block

四、 The Lock Service

简单来说，Frangipani的cache coherence和failover是通过读写锁实现的

1.features

• 分布式锁
• 读写锁
• sticky，拿到锁的客户端不会释放锁，直到Lock Server请求客户端释放锁
• lease，持锁超过lease还没有renew，Lock Server会收回这把锁，客户端锁也会无效

2.架构

文章并没有详细描述分布式锁的架构，但可以从描述中窥见一二

• 一个分布式Lock Server集群 + Frangipani Server内置clerk module
• 分布式Lock Server集群
  • 通过Paxos在所有Server之间共享meta：Lock Server list；Lock 和 Lock Server的对应关系； active clerk list
  • 每把Lock只被一个Lock Server拥有
  • 当Lock Server crash后，通过meta去进行failover
  • 可以自动进行负载均衡
• clerk module
  • 当Frangipani Server存活时，clerk 持有Lock table，维护持有那些锁以及锁的状态

3.锁的划分

• 每份log一把Lock，确保一份log只被一个Frangipani Server独占

• 每个bitmap一把锁，确保一个bitmap只被一个Frangipani Server独占；

  同时bitmap锁，还保护：他所对应的data block，他所对应的inode，前提是这些block或者inode还没被alloc

• 每个file/directory/symbolic link一把锁，保护inode，以及对应的data block；该类锁的key应该是inode号

4.实现

处于性能考虑，采用异步消息来实现分布式锁的部分功能

• clerk -> Lock Server
  • Request : 请求某锁
  • Release : 释放某锁
• Lock Server -> clerk
  • Grant : 赋予某锁
  • Revoke : 剥夺某锁

他们的用法会在之后叙述中介绍

五、Cache coherence

简单来说，是利用读写锁实现

• 获得锁的权利
  • 读锁：读取数据，并cache
  • 写锁：读取数据，并cache，更改数据，允许本地cache和Petal存储不一致
• 释放锁的义务
  • 释放读锁：失效cache
  • 释放写锁：把dirty cache写回Petal，然后失效cache
  • 写锁降级为读锁：把dirty cache写回Petal，可以继续持有cache

下面通过两个例子介绍锁的机制

假设有两个workstation（WS1,WS2），一个Lock Server（LS），以及涉及的文件（F）

Case1：WS1想要写F

• WS1 request -> 请求写锁 LS
• LS 查看该写锁没有被其他WS占用，或者还没有该写锁（可能是个新文件），会直接创建个新读写锁，并利用Paxos同步
• LS grant -> 赋予写锁 WS1
• WS1可以读取数据，cache数据，并更改数据
• WS1使用完该写锁后，依旧持有这把写锁（busy -> idle），并不断renew lease，直到LS剥夺

Case2：WS2之后也想要写F

• WS2 request -> 请求写锁 LS

• LS 发现这把写锁被 WS1占用，于是剥夺WS1的写锁

• LS revoke -> 剥夺写锁 WS1

• WS1收到消息后，发现写锁处于idle状态，会先把dirty cache写入Petal，失效cache，然后释放锁

  如果写锁处于busy状态，会等WS1处理完自己的事情，置于idle后继续上述流程

• WS1 release -> 释放写锁 LS

• LS grant -> 赋予写锁 WS2

• WS2可以读取数据，cache数据，并更改数据

• WS2使用完该写锁后，依旧持有这把写锁（busy -> idle），并不断renew lease，直到LS剥夺

可能出现的情形包括以下几种

• 请求读锁
  • 没WS持锁： 直接获得读锁
  • 一些WS持有读锁： 直接获得读锁
  • 一个WS持有写锁： 先剥夺该写锁，或者降级该写锁为读锁
• 请求写锁
  • 没WS持锁： 直接获得写锁
  • 一些WS持有读锁： 先剥夺所有WS的读锁
  • 一个WS持有写锁： 先剥夺该写锁

六、Log and crash recovery

简单来说，通过WAL实现failover

写log流程

• 获取涉及更改的所有锁
• 关于meta data更改的事务，把所有的更改写进一条log里，放在memory或者sync进Petal
• log写进Petal后，才可以更改Petal的实际存储

details

• WAL只记录meta data相关的log，比如创建文件，删除文件，重命名文件等
• log记录在Petal而非Frangipani，每个Frangipani Server独占一份log（前面介绍一共256份log，所以最多256个Server，但是可调）
• 论文介绍，log最大128KB，满了reuse
• 因为reuse，可能出现找不到log起始位置的情况，因此每个log block附带一个递增的序列号
• 因为log没有全局有序，所以重演log时要遵守以下规则
  • 持有log内涉及的所有写锁：说明没有其他客户端更改
  • meta data block维护递增版本号，log内附带该版本号，只重演符合预期的log

failure detect

• Lock Server：lease过期；或者no reply for request
• client of Frangipani Server：no reply for request

failover

failover步骤如下：

• Lock Server让另一台Frangipani Server去执行Failover
• Lock Server会赋予recovery Server之前crash Server的所有锁
• 重演合适的log（条件见上details）
• 释放crash Server的所有锁
• 其他被crash Server持有锁阻塞请求的Server可以继续工作
• 可以选择restart这台机器

七、Other details

1.问题

论文中指出了几个问题

• 两层设计可能会log两次
• Lock的粒度是file而不是block
• 不知道file的确切物理位置

2.增删机器

可以几乎透明，不影响其他机器地增删机器

• 增加机器：指明Lock Service 和 Petal 即可
• 删除机器：直接关机即可
• Petal集群增删机器也是类似的

3.数据备份

• Petal层面可以在线生成snapshot，用copy on write技术；

  因为是Petal层面，所以依然存在file system的log，需要recovery才能使用

• 未来会采用一把特殊的锁，任何写操作都需要持有锁，锁可以shared

  当需要snapshot时，back up 进程会让Lock Server会要求所有Frangipani Server释放该锁，此时dirty Data会写到Petal，并阻塞其他写操作，当所有机器都完成后，back up生成snapshot，并恢复正常

4.timestamp问题

问题：锁的lease检查之后在Frangipani Server，如果网络delay过大，request到达Petal时已经过期，这是不符合预期的

解决：使用maigin Time, 容忍一定的delay

未来的解决：到达Petal的request附带过期时间戳，如果时间没有误差，可以保证正确

5.性能

由于是1997年的论文（比我的年龄还大），并没有关注性能

但是可以看到，随着机器的增加，吞吐近乎线性的增长，这归功于去中心化的设计

以上就是我对于Frangipani主要内容的理解

欢迎一起讨论

标签：log,Petal,写锁,Frangipani,Distributed,Scalable,Server,Lock
来源： https://www.cnblogs.com/jamgun/p/14668522.html