海量数据存储设计：分布式云方案详解

分布式云存储方案设计旨在满足大规模数据存储需求，特别关注在一个亿用户背景下，如何有效地管理和处理海量数据。方案的核心需求包括： 1. 数据量计算： - 基于每个用户平均需求1GB和平均数据拷贝数3，总数据量达到75 Petabytes (PB)。 - 文件数量估算依据不同数据来源，易盘数据的平均文件大小为5MB或50MB，分别对应50亿和5亿个文件。 2. 文件特性： - 文件分布特性显示，大部分文件（70%）小于10MB，尽管数量众多，但总体上占据的存储空间较少。 - IO需求方面，以写操作为主，且对数据的安全性和本地加密备份有较高要求，但具体的IO吞吐量和带宽需求未明确给出。 3. 开源方案选型原则： - 优先选择稳定性好、活跃度高、社区支持强、性能成本合理、易于维护的开源方案，同时兼顾可读性。 4. 建议方案： - 分布式数据库（如Cassandra、MongoDB、TT）适用于存储海量小文件，它们能减少内存中的元数据负担，提升IO并发能力，但可能在数据分布不均或千万数据量级时面临性能下降。 - 分布式文件系统（如Hadoop、MooseFS、LustreFS）更适合存储大文件，提供高带宽和易于扩展的特性，尤其在处理大文件场景下优势明显。 5. 针对小文件和大文件的存储策略： - 小文件采用分布式数据库（如Cassandra、MongoDB），以利用其优势处理大量小文件。 - 大文件则使用分布式文件系统，如Hadoop，以保证大文件的实时性和高带宽。 6. 初步存储方案选择Cassandra： - Cassandra优点在于没有明显的硬伤，具有一定的数据分布均匀性，适合处理社交媒体等场景的海量数据，尽管代码复杂度较高，但在特定范围内仍表现出良好的稳定性。 该分布式云存储方案的设计着重考虑了海量数据的处理，通过选择合适的存储技术，实现了数据的高效管理，并针对小文件与大文件的特点进行了有针对性的处理，以满足不同业务场景的需求。后续的下步计划可能会进一步细化技术实现、性能优化和运维策略。