LinkedIn 开源其分布式对象存储系统 Ambry

日前，LinkedIn 在 Github 上基于 Apache 2 许可证协议开源了其分布式对象存储系统Ambry 。Ambry 是一个是不可变对象的存储系统，非常易于扩展，它能够存储KB 到GB 大小的不可变对象，并且能够实现高吞吐和低延迟，该系统支持跨数据中心的双活部署，并且存储成本低廉。它特别适于存储各种媒体内容。

据Linkedin 的前工程主管 Sriram Subramanian 介绍，媒体内容在 Web 中已经无处不在，Linkedin 中的每项新特性基本上都会与某种类型的媒体内容进行交互。这些媒体内容会存储在后端，并且主要会由内容分发网络（Content Delivery Networks，CDN）来提供服务，后台存储系统会作为 CDN 的原始服务器（origin server）。

随着 Linkedin 流量的不断增长，原来所使用的媒体内容存储方案在可扩展性、可用性以及运维方面所遇到的问题越来越多。两年前，他们着手解决这些问题，而 Ambry 正是该项工作的结果。

2013 年时的媒体存储是什么样的？

LinkedIn 之前的系统被称为媒体服务器（因为没有一个像样的名字），这个系统由两部分组成，分别是用于媒体文件存储的 Filer 以及存储元数据的大型 Oracle 数据库。这些系统的前端是一些运行在 SOLARIS 上的无状态机器，它们会将请求路由到对应的 Filer 或数据库上。Filer 是通过 NFS 的方式 mount 到无状态机器上的，并使用 Java 的 File API 进行远程访问。前端会与数据中心（DC）里面的一组缓存进行交互，从而保证如果下游系统（Filer/Oracle）出现性能问题或不可用时，前端不会受其影响。

随着 LinkedIn 对媒体内容的需求不断增加，原有的系统在面临这些需求时，遇到了如下严重的问题：

• 频繁出现的可用性问题：每次对文件的元数据操作出现峰值时，原有的系统都会出现延迟。当访问大量的小文件时，对元数据的操作就会增多。每次文件操作都要经过多级的转换（Java、NFS 以及 Filer），使其很难进行调试；

• 难以扩展：用来存储数据和元数据的底层系统都是单体的。水平扩展元数据的存储是不可能实现的，为数据存储增加硬件也需要很多的手动过程；

• 对小对象和大对象的支持效率低下：媒体数据集中包含了数万亿的小对象（50KB-1MB）也包括数亿的大对象（1MB-1GB）。对于小对象的存储来说，元数据操作的代价是很高昂的，而对于大数据，原有的系统缺乏端到端的流支持，难以支持新产品的使用场景；

• 平均修复时间（MTTR，Mean Time To Repair）指标很差：老系统中的大多数组成部分在很大程度上都是黑盒，这需要获得支持许可证，并且要通过电话的方式来描述和解决问题，这会影响到 MTTR；

• 成本高昂：旧的媒体存储成本很高，再继续扩展的话，成本上已经吃不消了。如果想管理媒体的扩展性，就不能延续该方案了。

在这个过程中，Linkedin 探索过多种替代方案，最终还是决定自行实现更匹配其需求的解决方案。

Ambry 是如何运行呢？

设计目标

在了解 Ambry 的设计和内部运行原理之前，明确其设计目标是很有帮助的，这决定了它的实现方式。

• 高可用性和水平可扩展：该系统要处理实时流量，会直接影响到站点的可用性，因此它必须具有很高的可用性。另外，还希望新系统能够尽可能地实现无缝的集群扩展；
• 降低运维的负担：分布式系统一般都会难以管理，对于频繁的集群操作，能够实现自动化是非常重要的，这能避免系统成为运维的一种负担。复杂的系统通常很难实现自动化并可靠的运行，因此新系统的设计要简单、优雅并自动化；
• 更低的 MTTR：分布式系统出现故障是难以避免的，但是很重要的一点在于快速修复故障，让各个子组件启动并运行。这就需要系统的设计简单，并且不会出现单点故障；
• 跨 DC 双活：Linkedin 有多个数据中心，因此所有的系统都要支持双活配置，这样的话，系统能够更新不同数据中心中的同一个对象；
• 提升小对象和大对象的效率：请求是由小对象和大对象所组成的，小对象通常是 1K 到 100K，超出这个范围的对象会位于大对象桶中（bucket）。要同时处理好各种大小的对象，通常来讲是很困难的。大量的小对象会给元数据带来很高的负载，造成硬盘碎片，需要很多的随机 IO，而大对象则需要很好的内存管理、端到端的流处理和有限的资源使用；
• 廉价：媒体内容很快就会占据很大的存储空间，它的另外一个特点是旧数据会变成“冷”数据，并不会频繁访问。针对这种情况有很多优化技术，包括使用密集的硬件（denser hardware）、分层存储、擦除编码以及数据去重等。在设计时，Ambry 希望媒体内容能够高效存储在密集型的机器上，并且能够非常容易地使用其他优化成本的方案。

概览

总体上来讲，Ambry 由三部分组成，分别是用来存储和检索数据的一组数据节点，路由请求的前端机器（请求会在一些预处理之后路由到数据节点上）以及协调和维护集群的集群管理器。数据节点会在不同节点之间复制数据，同时支持数据中心内部和数据中间之间的复制。前端提供了支持对象 PUT、GET 和 DELETE 操作的 HTTP API。另外，前端所使用的路由库也可以直接用在客户端中，从而实现更好的性能。在 LinkedIn，这些前端节点会作为 CDN 的原始服务器。

API

Ambry 提供了 REST API，它们适用于大多数的场景。在有些场景下，需要更好的性能，如果是这样的话，Ambry 也支持在客户端使用路由库，直接针对数据节点的流字节进行读取和写入。目前，路由库是阻塞的（同步），不过 Ambry 目前正在致力于实现非阻塞（异步）版本，同时也会提供对路由库的多语言支持。

Clustermap

Clustermap 控制拓扑结构、维护状态并帮助协调集群的操作。Clustermap 有两部分组成：

• 硬件布局：包含了机器的列表、每台机器上的磁盘以及每个磁盘的容量。布局还维护资源的状态（机器和磁盘）并指定主机名和端口，通过主机名和端口就能连接到数据节点；
• 分区布局：包含了分区的列表、它们的位置信息以及状态。在 Ambry 中，分区有一个数字表示的 ID，副本的列表可以跨数据中心。分区是固定大小的资源，集群间的数据重平衡都是在分区级别进行的。

数据节点和前端服务器都能够访问 clustermap，并且会始终使用它们当前的视图来做出决策，这些决策涉及到选择可用的机器、过滤副本以及识别对象的位置等。

存储

存储节点会用来存放不同分区的副本。每个存储节点会有 N 块磁盘，副本会跨磁盘分布存储。这些副本的结构和管理都是相同的。

在存储方面，Ambry 涵盖的功能包括如下几个方面：

• 持久化：磁盘上的每个副本均被建模为预先分配的 log（preallocated log）。所有新的消息都会按照顺序附加到 log 上，消息是由实际的对象块（chunk）和相关的元数据（系统和用户）所组成的。这能够使写入操作实现很高的吞吐量，并且避免出现磁盘碎片。Ambry 会使用索引将对象 id 与 log 中的消息映射起来，索引本身是一组排序的文件片段，条目按照最新使用在前，最旧的条目在后的顺序，从而便于高效查找。索引中的每个条目都维护了 log 中消息的偏移量、消息的属性以及一些内部使用的域。索引中的每个片段会维护一个 bloom filter ，从而优化实际磁盘操作所耗费的时间；
• 零拷贝：通过使用 sendfile API，在进行读取时，字节从 log 转移到网络的过程中实现了零拷贝。通过避免额外的系统调用，实现了更好的性能，在这个过程中，会确保字节不会读入到用户内存中，不必进行缓存池的管理；
• 恢复：因为系统和机器会出现宕机，磁盘上的数据也有可能会损坏，所以有必要实现恢复（recovery）的功能。在启动的时候，存储层会从最后一个已知的检查点读取 log，并重建索引。恢复也有助于重建内存中的状态。Log 是恢复的来源，并且会永久保存；
• 复制：存储节点还需要维护分区中各副本的同步。每个节点上都会有一个复制服务（replication service），它会负责保证本地存储中的副本与所有的远程副本是同步的。在这里，进行了很多的优化，以保证复制过程的高效可靠。

路由 / 前端

前端服务器提供了 HTTP 接口，供客户端与之通信。除此之外，它们还会负责为 CDN 设置正确的头信息、进行安全校验，并将对象以流的形式返回给路由库和客户端。

路由所负责的功能如下所示：

• 请求管理：请求的端到端生命周期是由路由来进行管理的。路由会处理 PUT、GET 以及 DELETE 请求。对于其中的每个请求类型，路由都会跟踪副本成功和失败的数量从而确定 Quorum 的值、维护分块的状态、生成对象 id 并在成功或失败的时候触发对应的回调；
• 分块：大对象会分解为块（chunk），每个块都能够跨分区独立地进行路由。每个块都会有一个 id 来进行唯一标识。路由会生成一个元数据对象，其中包含了块的列表以及它们所需的获取顺序。元数据对象存储为独立的 blob，它的 id 也会作为 blob 的 id。在读取的时候，会得到元数据对象，然后检索各个块并返回给客户端；
• 故障检测：故障检测的逻辑要负责主动识别宕机或状态出问题的资源。资源可以是机器、磁盘或分区。路由会将出现问题的资源标记为不可用，这样后续的请求就不会使用它们了；
• Quorum：Ambry 为写入和读取实现了一种多主人（multi-master）的策略。这能够实现更高的可用性并减少端到端的延迟，这是通过减少一个额外的 hop 来实现的，在基于主从结构（master slave）的系统中，往往会有这个额外的 hop。请求通常会发往 M 个副本，然后等待至少 N 个成功的响应（这里 N<=M）。路由会优先使用本地数据中心的副本，向其发送请求，如果本地存储无法实现所需的 Quorum 的话，它会代理远程数据中心的访问；
• 变更捕获：在每次成功的 PUT 或 DELETE 操作之后，路由会生成一个变更捕获（change capture）。变更捕获中所包含的信息是 blob id 以及 blob 相关的元数据，这个信息可以被下游的应用所使用。

在路由中，典型的 PUT 和 GET 操作的流程分别如下所示，系统的实际运行过程会比下述的描述会更复杂一些：

• PUT 操作：客户端会将对象以及一些元数据信息以流的形式发送到前端，当流到达时，前端会将对象进行分块、选择可用的分区、为 blob 或分块生成 blob id，并将请求分发给 W 个副本。然后，前端就开始等待至少 Q 个成功的响应（Q<=W），等到之后，会将 blob id 返回给客户端。如果无法达到足够的 Quorum，那么前端会报告一个错误。当然，Ambry 也实现了当 Quorum 失败的时候，选择另外一个分区的功能，从而提升可用性。
• GET 操作：客户端通过将 id 发送给前端来请求某一个 blob。前端会根据 id 来确定分区，并在数据节点中检索 blob 相关的块。对于每个块，前端会并行发送 R 个请求，在将 blob 或分块发送给客户端之前，前端会等待 Q 个成功响应（Q<=R）。

解决运维的难题

分布式系统最困难的在于它的运维，在这个过程中，需要工具、度量并且要进行广泛地测试，从而保证所有的事情都能符合预期。在这个过程中，Ambry 积累了很多的工具和实践。

• Simoorg：为了模拟各种故障，他们孵化并开源了 Simoorg 。这是一个分布式的故障引入系统，能够在集群中引入各种故障，如 GC 暂停、磁盘错误、节点宕机以及网络故障，从而校验在各种情况下，系统的正确性，有助于预先发现并修正严重的缺陷；
• 生产环境的正确性测试：当新版本部署到集群中的部分机器进行验证时，可以进行正确性测试，从而保证生产环境的健康状态。通过加压访问所有可用的 API（组合使用各种可能出现的输入参数），确保结果的正确性；
• 审计：当新的 blob 写入到磁盘时，都会产生复制事件，这个事件包含了 blob 的信息以及事件的来源。所有存储节点的事件都会聚集到 Hadoop 中，这样就能审计是否所有的副本都进行了写入。目前该系统并不是实时的，不过，Ambry 规划会构建一个实时的审计系统。

除此之外，Ambry 还实现了指标和告警工具，用来帮助识别系统中的异常行为以及维护集群的管理工具。

迁移工作是如何进行的？

团队需要将所有的媒体内容从遗留系统迁移至 Ambry，在这个过程中还要服务于所有的流量，不能出现任何的宕机时间。除此之外，团队还面临着多项 deadline，了解 Ambry 是如何组织研发和部署的，对我们会有一定的指导意义：

1. 当时，公司正在将所有的服务从 Spring RPC 方案中剥离出来。从构建 Ambry 开始计算，团队有四个月的时间支持新的 API 并移除 Spring RPC；
2. 一个新的数据中心正好需要搭建，Ambry 团队并不想再去部署遗留系统了，因为这会带来很高的成本。这同时也就意味着为了避免部署遗留系统，需要在八个月内完成 Ambry；
3. 最后，团队希望在数据中心里面移除掉 Solaris 的方案，遗留系统是运行在 Solaris 上的，它的 deadline 是一年。

Ambry 团队采用了一种特殊的方式来达到这些里程碑节点。首先，构建前端并使用它来代理所有对旧系统的请求，然后再将所有的客户端迁移到新的前端上。这虽然费了很大的功夫，但是确保了第一个 deadline 目标的达成。

第二步是让 Ambry 能够以端到端的方式运行，并且只将其部署到新的数据中心上，然后将所有的数据从旧系统迁移至 Ambry。在代码中，添加了一定的逻辑，确保如果新数据中心发生故障的话，将会使用旧的系统。这可能会产生更多的延迟，但是团队决定承担这个风险。

在新数据中心搭建完成之后，在接下来的几个月里，团队不断运行并稳定 Ambry。基于测试和审计结果，当对新系统完全自信的时候，团队决定停掉遗留的系统。这样就在一年的 deadline 之内完成了目标。

在接下来的一年中，Ambry 成为了 Linkedin 中媒体内容的唯一来源。它的成功要归因于周密的规划以及渐进式的基础设施研发。

Ambry 是如何适应 Linkedin 的生态系统的？

媒体基础设施是针对媒体内容的端到端管道，涉及到上传、存储、处理、元数据管理以及内容下载。在基础设施中，Ambry 是很重要的一个环节，基础的稳固是非常重要的。在 Ambry 就绪之后，就可以围绕着它进行扩展并关注生态系统中的其他组成部分。

下一步的研发计划

目前，Ambry 主要进行中的任务包括在前端和路由层实现非阻塞、存储节点实现机架感知等功能。团队希望不断地为 Ambry 添加新的特性，并且构建活跃的开源社区。完整的未来工作计划列表可以参见 Github 上的相关页面，如下列出了当前正在进行的或者可能会开展的项目：

• 非阻塞：阻塞类型的请求通常会占用一个进程，直到请求结束并且不支持管道。为了达到更高的吞吐量，并且避免大对象所造成的资源枯竭现象，需要将路由和前端变成完全非阻塞的。这样的话，就能支持更大吞吐量，在操作执行时，不再受限于线程资源，从而能够实现更好的可用性。目前，前端实现已经完成，正在进行测试。路由库的代码预计也将会很快完成，可以参考其 repository 来了解最近的更新情况；
• 机架感知：现代的数据中心为了降低成本都将机架切换视为很重要的因素。这意味着软件要足够智能来应对切换故障。Ambry 正在构建的一项功能就是确保新分区的副本在跨数据中心存放时，能够遵循机架感知的方式。目前，该项工作正在进行之中；
• Bucket/Container：Ambry 尚不支持命名空间的概念。如果要在群组的级别上强化控制的话，那命名空间是非常有用的。在 Ambry 中，可能将会引入 Bucket 或 Container 的理念。这有助于在 bucket 级别上定义用户群组、访问控制和配额，这种方式会比在对象级别进行维护容易得多；
• 安全：Ambry 目前支持数据节点之间的加密，在前端和数据节点之前的通信也可以启用加密功能。不过，在安全方面，Ambry 会有更多的进展，包括 REST 级别的认证、授权以及对加密的支持。该项功能预计会在 Bucket/Container 实现完成之后开展。

对于社区来讲，这个系统会有很大的用处，有助于支持媒体内容的实时上传和媒体服务的构建，详细的文档可以参见 Github 上的相关页面。如果读者有反馈意见或有志于为该项目做出贡献的话，可以参考其开发指南。Ambry 团队希望该项目的开发能够保持开放的状态，并帮助社区使用它来构建应用程序。另外值得一提的是，2016 年度的SIGMOD（Special Interest Group on Management Of Data）已经接受了一篇关于Ambry 的论文，该会议将会在六月份举行，可以浏览其网站了解更多信息。

查看英文原文： Introducing and Open Sourcing Ambry

感谢李建盛对本文的审校。

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