TernFS:面向大规模机器学习场景设计的分布式文件系统,专注于存储海量不可变大文件,支持高达10EB数据量和上万亿文件级别规模。

• 设计目标精准:主要处理上亿级文件(平均10MB),极少目录变更,适配单数据中心最大负载,涵盖1百万客户端。
• 高可靠性保障:写入原子性确保文件非半写状态,断电或节点故障不破坏元数据,数据腐败概率极低,支持灾难级恢复策略。
• 多区域复制支持:跨数据中心复制,避免单点故障,提升计算扩展灵活性。
• 关键组件分工明确:
- Registry:C++实现,管理元数据分片与Block服务地址,5节点共识持久化。
- Metadata Shard:256逻辑实例,存储文件/目录属性及映射。
- CDC(Cross Directory Coordinator):协调跨目录操作,确保事务串行执行。
- Block Service:百万级实例,分散存储文件块,实现多点冗余。
- 客户端支持多协议(FUSE、S3、web UI、CLI等)。
• 运维友好:支持在线维护和故障迁移,具备自动坏块修复和数据迁移工具。
• 开发与测试:
- 采用Docker容器构建环境,支持Alpine和Ubuntu两种镜像。
- 提供详尽集成测试及内核模块测试,确保核心组件稳定。
- VS Code友好,支持Go、C++代码智能提示与调试。
• 开源协议兼容性强:GPL-2.0-or-later主协议,核心协议与客户端库采用Apache-2.0 + LLVM例外,支持构建闭源客户端。

TernFS凭借其对超大规模不可变文件的深度优化和健壮设计,为高性能计算和机器学习数据存储提供了极具前瞻性的解决方案。
 
 
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