混合存储

基础准备

• 目标定义：
  • 明确软件的使用场景和功能需求（如块存储、文件存储或对象存储）
  • 定义系统规模（如存储容量、QPS、并发用户数）
  • 确定支持的平台（Linux、Windows、云环境）
• 知识准备
  • 分布式系统基础：CAP 理论、一致性模型（如强一致、最终一致性）。
  • 存储系统知识：文件系统原理（如 ext4、XFS），对象存储（如 S3 协议）。
  • 网络通信：TCP/IP、RPC（如 gRPC 或自定义协议）。
  • 编程与工具：掌握 C++ 17 或更高版本，使用 CMake 构建项目，工具链如 gdb、valgrind。

系统设计

• 模块划分：
  • Metadata Service：管理文件或对象的元数据。
  • Storage Engine：处理数据块的存储与检索。
  • Replication Module：实现数据高可用（如主备同步、复制因子）。
  • Networking Layer：负责客户端与节点间通信。
  • Scheduler：任务分配与负载均衡。
• 架构模式：
  • 单 Master 多 Slave，或者去中心化（如 Raft / Paxos 协议）。
  • 数据切分与分片策略：Hash-based 分区或 Range-based 分区。
  • 数据一致性：如基于 WAL 的写前日志。
• 性能与扩展：
  • 支持水平扩展（节点增加/减少）。
  • 使用 Page Cache、SSD 缓存等优化存储性能。

组件开发

• 存储引擎：
  • 开始实现一个简单的存储系统，支持基本的 CRUD 操作。
  • 设计一个日志结构合并（LSM）树或 B+ 树索引。
  • 实现数据压缩与快照。
• 网络模块：
  • 初步设计基于 RPC 的通信框架。
  • 实现消息传递与心跳机制，确保节点健康状态。
• 分布式特性：
  • 基于 Raft 实现分布式一致性。
  • 数据副本机制，确保容灾能力。

高可用与性能优化

• 高可用：
  • 故障检测与恢复。
  • Leader Election：自动切换主节点。
  • 多副本一致性检查与修复。
• 性能：
  • IO 模型优化（如异步 IO、Direct IO）。
  • 使用内存映射文件（mmap）或 io_uring 提升性能。
  • 实现冷热数据分层存储。

测试部署

• 测试：
  • 单元测试与集成测试。
  • 压力测试，模拟高并发与大数据场景。
• 部署：
  • 支持容器化（Docker/Kubernetes）。
  • 提供运维工具，支持监控与报警。

持续迭代

• 增加 S3 接口，支持对象存储。
• 支持主流文件系统（与 FUSE 集成，提供挂载点）。
• 添加安全机制（认证、权限控制、数据加密）。