分布式存储，不可不知道的坑（Pitfalls）

前言：由于众多出色的开源项目的存在，在不少人眼里，分布式存储似乎很容易。事实真是如此吗？

诚然，几个工程师可以在三到六个月时间掌握并DIY搭建一个基于开源的分布式存储集群，然而，保障并运维该集群，每年的人工成本动辄数十万、甚至上百万。除了成本高，随着硬件老化导致故障率升高，业务的连续性与数据安全也无法得到保障。

存储圈流传这样一个说法，无论存储研发还是存储运维，都是一个危险系数很高的职业。

为什么？计算、网络、存储构成现代IT系统三大基石。计算还是网络出问题，通常是局部单机故障，大概率可通过重启来解决，而存储一旦出问题就是全局系统故障，轻则业务中断，重则数据丢失。存储作为IT基础设施的基石，责任至关重大。

圈内人士总是对存储有无穷的敬畏，越是大牛越是如此。而圈外人士往往低估存储的门槛，认为只要投钱花时间就能搞出牛逼的存储产品。这里面直接忽略了科学理论、工程技术的系统复杂性和人的决定性因素。

存储系统是一个复杂的软硬件一体的系统工程，需要严谨的理论架构和工程化来保证数据安全性和系统稳定性，存储的底线和红线是不允许丢失数据。存储算法理论、系统架构、硬件结构、操作系统、软件工程等各个环节都非常复杂。系统复杂性决定了存储研发不可能是一件容易的事，对于存储新产品技术要在无人区不断摸索和试错，对理论创新、系统架构、工程化能力要求很高，这些都直接决定了存储的极高门槛。

分布式存储，国内存储采用开源路线居多，同质化现象严重，大多采用Ceph或GFS（Google File System）为蓝本的三副本分布式存储。殊不知存储系统本质上是一个要求极高的高容错系统，即使在硬件局部失效、软件BUG等极端情况下，要求数据仍然安全，业务仍然保持持续。三副本分布式存储在稳定性与可靠性方面，远远不如基于RAID技术的传统磁盘阵列.

为什么？

最根本的原因在于：三副本分布式存储严重依赖网络间副本的一致性来实现数据保护，而基于网络的数据一致性，在网络出现分区故障时容易受到破坏。著名的CAP原理是分布式系统最基本、最重要的理论之一，最初由加州柏克莱计算机科学家布鲁尔教授在2000年提出猜想，两年后由麻省理工的吉尔伯特和林奇教授证明。CAP原理的核心是：当分布式系统出现网络问题（Network Partition），人们只能在数据的一致性（Consistency）与可用性（Availability）二选一。

这意味着，在三副本系统中，当网络出现故障时，如果要保持业务在线，即保证Availability（可用性），根据CAP原理，无论软件设计多么巧妙，运维团队多么优秀，仍然无法保证数据副本之间的一致性，最终可能只有一个副本保存了最新数据，即降级为两副本甚至单副本，成为IT系统中无形中的“危楼”：一旦出现系统掉电或硬件故障，很可能导致严重的数据丢失现象。

如何远离分布式存储的危楼? 如何解决三副本对数据安全带来的潜在威胁？

道熵推出的双重RAID架构是彻底清除上述“危楼”的有效方法。双重RAID将节点内RAID数据保护技术与跨节点的网络RAID技术相结合，将网络副本或EC码建立在节点内RAID基础之上，即使在出现网络故障的情形下，依靠每个节点内的RAID数据保护，仍然可以保证数据无忧，可有效解决分布式系统中因网络故障而带来的安全隐患。可见，双重RAID既具备磁盘阵列里常见的节点内RAID功能所带来的高可靠、高稳定的特点，同时拥有分布式系统所带来的高扩展性的优势。

双重RAID由节点内RAID与跨节点网络RAID实现双重数据保护，展现出超强的故障容错能力：以10个节点的拔盘测试为例，三副本架构中，拔出第三个磁盘就会出现业务中断、数据丢失的现象；而在双重RAID架构中，即使每个节点拔出一个磁盘，系统业务仍然不受影响，数据安全无忧。

道熵分布式存储还实现了两级自适应智能缓存加速、小块写聚合为大块顺序写、数据完整性校验、故障自动检测与数据自修复等先进技术；每个节点可支持数十TB固态硬盘缓存，其Cache命中率可从磁盘阵列中常见的60%提升至90%。与Ceph三副本相比，双重RAID可将IOPS性能提升3到5倍，平均读写延迟降低50%，能够承载5到10倍的虚拟机及容器等业务负载。

总结：存储系统软件是一个复杂的软硬件一体的系统工程，需要严谨的理论架构和工程化来保证数据安全性和系统稳定性。开源分布式存储在稳定性、可靠性、性能、运维能力等方面与专业存储存在较大差距。更进一步，分布式系统中著名的CAP定理表明，单纯依靠网络副本或网络RAID的数据保护机制存在明显缺陷。道熵创新推出的双重RAID分布式存储，有机地将磁盘阵列的节点内RAID技术与分布式技术结合起来，不仅具备磁盘阵列所具有的高稳定、高性能的特点，同时具备分布式系统高扩展的优势。