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百度网盘免费提供 2TB 存储， 它的存储量一定是惊人的， 支持它的存储系统 atlas 也是相当不错的。 atlas 是一个 KV 存储， 支持 GET/PUT/DELETE 三个接口， 看起来接口简单， 但要做好这么一个大规模系统非常不易， 我们来看看 atlas 到底长啥样。
atlas 基于如图所示 arm 存储机, 2U 放 6 个机器， 每个机器 4 核、 4GB 内存、 4 个 3T 硬盘， 2U 总共 72TB 存储， 相比普通机架服务器，存储密度提升 1 倍。 arm 存储机的内存量过小， 而文件系统产生的元数据过大， 考虑性能原因不能把文件存储成文件。 甚至也不能采用 haystack 存储方式， haystack 元数据虽然小， 但也超过 ARM 存储机的内存量。
atlas 架构如上图所示， altas 采用分布式元数据管理机制, 根据哈希策略将对象元数据切片成 N 个 slice ， 这些 slice 交由 PIS （ Patch and Index Server ）集群管理， 每个 PIS 节点负责管理多个 slice 。 slice 到 PIS 的映射表通过元数据服务器管理（图中未画出）， 映射表较小，能被客户端全量缓存。
PIS 的结构如上图所示， replication 模块以主从复制方式保证 slice 三副本一致性。 写请求发往主节点， 主节点生成唯一请求 ID 之后将 ID 和请求转发给从节点， 从节点接收到请求之后， 追加到 patch 模块维护的 log 文件。 请求 ID 的作用是串行化写， 即从节点按照 ID 排序串行化执行请求。 主节点至少收到一个从节点的响应后， 将 KV 写入本地， 并告诉客户端写成功。 （如何保证一致性？）。 patch 文件长度达到 64MB 时， PIS 新开一个 patch 文件处理写请求， 调用 RBSClient 将满 64MB 的块写入到 RBS 系统中， 并将对象元数据(即对象的 key ，以及对象的存储位置： RBS 块，偏移，长度）记录到 Index 中。
RBS （ RAID-like Block System ）， 是一个 64MB 大块存储系统， 支持随机读取， 整块写入和删除， 不支持随机写。 PartServer 负责数据存储， RBS Master 负责记录块的位置信息， 并负责集群管理和数据恢复工作， 而 RBSClient 是提供给应用的开发包。 RBS 采用纠删码技术保障数据可靠性， 写入数据时， RBSClient 将 64MB 大块切分为 8 个 8MB part ，用 RS 纠删码生成另外 4 个 8MB 校验 part ， 保存这 12 个 part 到 PartServer 。
对象读取流程。 对象数据是先进 patch 后转移到 RBS ， 所以读也是要先读 patch ， patch 命中则直接返回， 若不命中则查 index 得到对象位置信息， 再根据位置信息从 RBS 读取数据。
删除和垃圾回收。 如果对象在 patch 中则直接删除，反之若对象在 RBS 中，则从 index 中删除对象元数据， 删除对象空间不会马上回收， 而是留在 RBS 中形成垃圾数据。 垃圾回收的思路是使用 map-reduce 扫描所有 index 数据， 计算 RBS 块的空间率， 针对空闲率大于一定阈值的块， 读取有效数据，写回到 RBS ， 更新 index ， 最后删除块。
atlas 是优秀的 KV 存储系统， 非常适合于网盘类应用。其最大的特色是软硬件协同设计， 基于 arm 存储和纠删码极大降低了存储成本。 atlas 垃圾回收的成本较高， 删除较多的应用场景下效率可能会有问题
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