LinkedIn的Ambry：分布式全球对象存储解决方案

“藏经阁-分布式海量二进制文件存储系统.pdf” 在现代互联网行业中，随着数据量的急剧增长，传统的单体式存储系统已经无法满足需求。LinkedIn 的藏经阁是一个分布式海量二进制文件存储系统，它设计用于解决大规模、高可用性和全球化访问的挑战。这篇文档主要介绍了LinkedIn如何通过Ambry这一对象存储解决方案来应对这些挑战。 在描述中，我们看到了LinkedIn在数据存储和访问方面面临的几个关键问题： 1. 数据量巨大：LinkedIn每天有超过8亿次的PUT（写入）和GET（读取）操作，每天访问的数据量高达120TB，且请求速率在过去12个月中翻了一倍。这表明他们需要一个能够线性扩展以适应不断增长的数据量的系统。 2. 单体服务器的问题：之前的媒体服务器是一个单体架构，不具有可扩展性，控制有限，成本高昂，无法有效处理大规模数据。 3. 挑战与需求： - 快速扩容：存储系统需要能够随着需求的增长而线性扩展。 - 高效索引：由于对象数量庞大，系统必须提供快速且高效的O(1)索引能力。 - 数据的重要性：由于数据关键，系统需要在部分故障时仍能保持高生存率。 - 高可用性：要求达到多9s的可用性，确保服务几乎无中断。 - 全球访问：用户在美国、欧洲和亚洲等地访问时，应避免出现明显的访问时间差异。 4. Ambry的出现：为了解决上述问题，LinkedIn开发了Ambry，这是一个可扩展的、分布式的、支持元数据的二进制对象存储系统。Ambry的特点包括： - 可扩展性：能够根据需要进行扩展，以应对不断增长的数据存储和处理需求。 - 地理分布：通过在全球多个数据中心部署，提供跨地域的冗余和快速访问，减少了延迟，提高了用户体验。 - 对象存储：存储的是不可变的二进制对象，并支持元数据，使得管理和检索更加方便。 通过Ambry，LinkedIn构建了一个能够应对海量数据、高并发请求和全球化访问的分布式存储基础设施，这对于其他面临类似挑战的大型企业或组织具有重要的参考价值。在实际应用中，Ambry可能还包括数据复制策略、故障恢复机制、负载均衡以及安全性等多方面的技术细节，这些都是构建这样一个系统不可或缺的部分。