海量小文件存储优化：分布式数据库与文件系统的选择与分离

在本篇文章中，主要讨论了基于特定基本需求的分布式云存储方案设计。首先，对于数据量的需求，考虑到一个亿用户，每个用户拥有1GB存储空间，且平均使用量为250MB，假设每个用户有3份数据副本，总数据量将达到75PB。文件个数方面，分析了不同大小文件的比例，参考易盘数据，发现0-10MB的小文件占总文件数的70%，虽然数量众多，但占据的容量仅为2.42%。 文件分布的特点是小文件众多，对存储空间的需求主要集中在大文件上。基本IO需求以写操作为主，涉及的具体IO速率和带宽需求未给出，但强调了安全性和本地加密备份的重要性。文章指出，由于海量数据量和小文件多的特点，存储方案的选择需要兼顾性能和稳定性，以及成本和可维护性。 在开源方案选型时，首要考虑的是稳定性，其次是活跃度、社区支持和功能特性。文章推荐了分布式数据库如Cassandra、MongoDB和TT，用于存储海量小文件，因为它们能避免为每个文件保存元数据，提升IO并发能力。然而，这些数据库在数据分布不均和大规模应用时可能面临稳定性问题，例如MongoDB在千万数据规模下可能会表现不佳。另一方面，分布式文件系统如Hadoop、MooseFS和LustreFS更适合存储大文件，提供高带宽和易于扩展。 为了克服分布式文件系统在存储小文件方面的局限，建议将小文件和大文件分开存储，分别使用分布式数据库和分布式文件系统。Cassandra因其一般的代码复杂度和适用于Twitter等大型社交平台的特点被列为初步存储方案之一。然而，MongoDB在复杂性方面具有挑战，而TT则几乎没有社区支持。 总结来说，设计分布式云存储方案时需要综合考虑数据量、文件分布、IO需求以及性能、稳定性和成本等因素，选择适合不同文件类型特性的技术，并结合实际应用场景进行优化。通过合理的架构设计，如分离小文件和大文件的存储，可以最大化利用资源，满足海量数据存储和处理的需求。