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传统应用挂载对象存储，满足集群高并发的大数据分析场景

百家作者：QingCloud 2021-04-19 22:19:07

对象存储为用户提供了可无限扩展的通用数据存储服务，具有安全可靠、简单易用、高性能、低成本等特点，这使得对象存储成为海量数据场景的最佳选择。

为了使用对象存储，应用需要基于 API 或 SDK 开发，但是很多使用本地目录访问数据的传统应用并不具备修改的条件。因此需要通过挂载工具，比如 S3fs 等，将对象存储挂载为本地文件系统，使得传统应用对接上对象存储。然而，?S3fs 等方案并不支持多个客户端同时写入，这就无法满足部分大数据应用多节点部署的要求。

为了解决上述问题，这里介绍一个基于对象存储服务的分布式 POSIX 文件系统?—— JuiceFS，它将 Metadata 存储在外部的 Key-Value 服务中（比如 Redis），而实际数据存储在对象存储服务上，这样集群内的应用可以挂载同一个目录并获得统一的视图，?支持上千个客户端同时并发读写同一个目录?。

目前?JuiceFS?已经完成了与 QingStor 对象存储服务的对接。本文将会以 Ubuntu 平台为例，详细讲解如何基于 QingStor 对象存储来搭建 JuiceFS 集群，并展示相应的测试结果。

1.?部署

下载 JuiceFS

# curl -ssL https://github.com/juicedata/juicefs/releases/download/v0.11.0/juicefs-0.11.0-linux-amd64.tar.gz > juicefs.tar.gz# tar -xvf juicefs.tar.gz && cd juicefs

启动 Redis

# apt install redis

可以通过 systemd 来查看 redis 运行的状态。

# systemctl status redis.service

创建 Volume

使用 JuiceFS 进行格式化：

# ./juicefs format \--storage qingstor \    --bucket https://<bucket_name>.pek3b.qingstor.com \    --access-key <access_key> \    --secret-key <secret_key> \    <redis-url> test

?

挂载 Volume

使用 JuiceFS 将对象存储挂载到 ~/jfs：

# ./juicefs mount -d <redis-url> ~/jfs

该步骤在多个节点上重复执行，就可以建立起集群，只要求这些节点都访问同一个 Redis 节点。

图?1 ?JuiceFS?集群架构图

现在我们已经创建好了一个 JuiceFS 集群，这个集群的架构如图 1 所示。

Node 1～3 是部署了 JuiceFS 的应用节点。此外，我们还部署了一个独立的 Redis 服务作为 JuicsFS 的 metadata 服务，所有的实际数据会写入 QingStor 对象存储中。

接下来我们就在这个目录里创建一些文件进行测试，对比测试下 JuiceFS 的效果。

2.?测试

测试一：在单个节点上创建文件

Node?1

root@i-8cvklc58:~/jfs# dd if=/dev/urandom of=example bs=1M count=10241024+0 records in1024+0 records out1073741824 bytes (1.1 GB, 1.0 GiB) copied, 42.1686 s, 25.5 MB/s

测试二：在不同的节点上并发创建文件

Node 1

root@i-ywbaq5jc:~/jfs# dd if=/dev/urandom of=example1 bs=1M count=10241024+0 records in1024+0 records out1073741824 bytes (1.1 GB, 1.0 GiB) copied, 42.1694 s, 25.5 MB/s

Node 2

root@i-8cvklc58:~/jfs# dd if=/dev/urandom of=example2 bs=1M count=10241024+0 records in1024+0 records out1073741824 bytes (1.1 GB, 1.0 GiB) copied, 42.1925 s, 25.4 MB/s

Node 3

root@i-7gksnd1q:~/jfs# dd if=/dev/urandom of=example3 bs=1M count=10241024+0 records in1024+0 records out1073741824 bytes (1.1 GB, 1.0 GiB) copied, 42.1689 s, 25.5 MB/s

从测试结果中可以发现，JuiceFS 的性能没有受到多个节点并发的影响。我们可以在多个节点上并发写入文件，充分发挥对象存储并发吞吐高的特点，这对大数据应用来说是非常友好的。