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Facebook图片存储系统Haystack——存小文件,本质上是将多个小文件合并为一个大文件来降低io次数,meta data里存偏移量

转自:http://yanyiwu.com/work/2015/01/04/Haystack.html 一篇14页的论文Facebook-Haystack, 看完之后我的印象里就四句话: 因为【传统文件系统的弊端】 因为【缓存无法解决长尾问题】 所以【多个图片信息(Needle)存在同一个文件(SuperBlock)中】 所以【显著提高性能】 传统文件系统的弊端 传统的 POSIX 文件系统不适合高性能的图片存储, 主要原因是基于该文件系统来存储的话,是讲每个图片存储成某目录下的一个文件, 每次读取文件的时候需要有N次磁盘IO,当目录下文件数是K级别是, 读取一次文件需要超过10次的文件IO,即使目录下的文件数是0.1K级别时, 也需要3次的文件IO(1:读取目录元数据,2:读取inode,3:读取文件内容)。 缓存无法解决长尾问题 图片存储的应用场景如图: 在 PhotoStorage 之前还有一些 CDN 保驾护航, CDN 就是靠缓存吃饭的,对于那些热门的图片都能被 CDN 很好的缓存下来, 所以需要访问的 PhotoStorage 一般都是非热门图片, 所以在这样的场景之下, ...

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