分布式文件系统存储介质评测与分析

第３３卷第１０期

２０１０年１０月

——一ｒ—＿————－—一—；＝；＝＝＝＝＝＝＝：＝＝＝；＝＝＝＝

计

算

机

学

报

ｖ０１．３３

Ｎｏ．１０

ＣＨｌＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ

Ｏｃｔ．２０１０

分布式文件系统存储介质评测与分析

许春聪

黄小猛吴诺孙宁伟杨产文

１０００８４）

（清华大学计算机科学与技术系信息科学与技术国家实验室北京

摘要文中分析了磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的价格和能耗，测试了分布式文件系统ＨＤＦＳ、ＭｏｏｓｅＦＳ和ＣａｒｒｉｅｒＦＳ部

署在不同存储介质上的数据吞吐率，接着提出了一种存储介质的性价比理论模型，并分析了当前、２０１５年和２０２０年不同存储介质的性价比和变化趋势．通过性价比分析可得，ＤＲＡＭ具有较大的性价比优势。适合于高并发随机访问应用．随着ＤＲＡＭ容量的快速提升，未来ＤＲＡＭ有可能成为可选的数据存储介质．当前，ＳＳＤ虽然具有较好的访问性能，但其价格高、容量小、性价比低于磁盘．２０１５年ＳＳＤ的性价比将超过磁盘，有可能替代磁盘成为大规模存储系统的基本存储设备．

关键词分布式文件系统；吞吐率；存储介质

中图法分类号ＴＰ３０１

ＯＯＩ号：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１０．０１８７３

Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ

ＴｅｓｔｉｎｇａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｔｏＳｔｏｒａｇｅ

Ｍｅｄｉｕｍ

ＳＵＮ

ｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＦｉｌｅＳｙｓｔｅｍ

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ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ。

ＸＵＣｈｕｎ—Ｃｏｎｇ

（ＴｓｉｎｇｈｕａＮａｔｉｏｎａｌ

ＨＵＡＮＧＸｉａｏ—Ｍｅｎｇ

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ＬａｂｏｒａｔｏｒｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ

１０００８４）

ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓｔｈｅ

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ｄｉｓｋｓ，ＳＳＤ，ａｎｄ

ＤＲＡＭ，ａｎｄａｌｓｏｔｅｓｔｅｄｔｈｅｒｅａｄａｎｄｗｒｉｔｅｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｓｏｆＨＤＦＳ，ＭｏｏｓｅＦＳ，ａｎｄＣａｒｒｉｅｒＦＳｂａｓｅｄ

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ａｎ

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ｃａｉｌ

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ｆｕｔｕｒｅ．Ａｌｔｈｏｕｇｈ

ｐｒｏｖｉｄｅｂｅｔｔｅｒ

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ｔｏ

ｉｔｓｈｉｇｈｅｒｐｒｉｃｅａｎｄｓｍａｌｌｅｒｃａｐａｃｉｔｙ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｐｒｅｄｉｃｔｔｈａｔｉｎ２０１５，ｉｔｓｐｅｒ－

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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ

ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｆｉｌｅｓｙｓｔｅｍ；ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ；ｓｔｏｒａｇｅｍｅｄｉｕｍ

的核心基础平台，分布式文件系统的重要性日益凸

引

吉嗣

显．目前，具有代表性的分布式文件系统有Ｇｏｏｇｌｅ

的ＧＦＳ（ＧｏｏｇｌｅＦｉｌｅＳｙｓｔｅｍ）Ｅ１３以及开源的Ｌｕｓｔｒｅ、

随着云存储应用范围的不断扩展，作为云存储ＨＤＦＳ、ＭｏｏｓｅＦＳ和清华大学研发的ＣａｒｒｉｅｒＦＳ等．

收稿日期：２０１０—０８—２２．本课题得到国家自然科学基金（６０８０３１２１，６０７７３１４５，９０８１２００１，６０９６３００５）、国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金（２０１０ＡＡ０１２４０１）资助．许春聪，男，１９８０年生，博士研究生，事要研究方向为云计算、分布式文件系统．Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｃｃ０７＠ｍａｉｌｓ．ｔｓｉｎ—ｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃ１１．黄小猛。男。１９８０年生．博士。助理研究员．研究方向为数据网格、云计算和分布式文件系统．昊谱，男．１９８３年生，博士研究生，研究方向为分布式数据存储系统．孙宁伟，男，１９８７年生，本科，研究方向为分布式文件系统．杨广文，男，１９６３年生。博士，教授，博士生导师，研究领域为数据网格、云计算和分布式存储系统．

万方数据

计算机学报

这些分布式文件系统均面向大规模云存储应用．ＧＦＳ已在Ｇｏｏｇｌｅ内部得到了广泛应用，Ｈａｄｏｏｐ是应用ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的分布式计算模型实现的分布式文件系统，目前应用非常广泛．清华大学计算机系设计的分布式文件系统ＣａｒｒｉｅｒＦＳ在清华大学校内存储了７０ＴＢ的文件数据，为校内文件资源共享提供

服务．

当前的分布式存储系统一般使用传统机械磁盘作为存储介质来构建分布式文件系统，但随着其它存储技术的进步，这种状况正在发生变化．固态硬盘

（ＳｏｌｉｄＳｔｏｒａｇｅ

Ｄｅｖｉｃｅ，ＳＳＤ）和动态随机访问存储

器（ＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ，ＤＲＡＭ）的价格正在快速下降，性能不断提升，基于ＳＳＤ或ＤＲＡＭ的分布式存储方案已经成为数据存储领域的研究热点．这里，ＳＳＤ泛指使用ＮＡＮＤＦｌａｓｈ组成的通用存储设备，由控制单元和Ｆｌａｓｈ芯片两部分组成．加利福尼亚大学Ｃａｕｌｆｉｅｌｄ等人使用Ｆｌａｓｈ存储器来构建高速、低能耗的集群ＧｏｒｄｏｎＥ２３，并针对数据密集型的应用进行了实验分析，结果显示Ｇｏｒｄｏｎ的性能和能耗分别是基于磁盘的集群的１５０％和４０％左右．卡内基 梅隆大学Ａｎｄｅｒｓｅｎ等人提出了一种低电压的数据密集型计算架构，并利用低功耗的闪存节点搭建快速、可扩展、节能的Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ查询平台［３］．斯坦福大学的Ｏｕｔｅｒｈｏｕｔ等人提出了一种基于ＤＲＡＭ构建云存储的方案ＲＡＭＣＩｏｕｄ［４］，他们尝试以ＤＲＡＭ作为存储介质来构建超高性能存储系统．

事实上，构建分布式文件系统需要考虑多方面的因素，底层存储介质的性价比和上层分布式文件系统的效率是两个最基本的、最重要的影响因素．一般而言，存储介质的性价比由性能、价格和能耗等因素决定．磁盘作为目前主流的存储介质，虽然价格较低，但它的机械构造特性导致它难以满足高并发随机访问的要求．由于多核处理器技术的迅猛发展，磁盘Ｔ／Ｏ性能与处理器性能的差距正变得越来越大，已经成为分布式文件系统的性能瓶颈．而ＳＳＤ访问速率高、能耗低，被认为有可能替代磁盘成为主流存储介质．但是，其价格较高、容量较小和写人次数有限等问题限制了其快速普及．基于ＤＲＡＭ的存储方式能够提供更高的性能，但存在价格昂贵、数据易失、耗电量大等问题．

存储介质的评测和分析对构建分布式文件系统过程中如何选取存储设备具有重要的指导作用，对分布式文件系统的研究也具有参考价值．但是，当前

万方数据

的绝大多数研究仅对单存储器进行评测和分析．本文利用不同的存储介质构建分布式存储系统，充分考虑存储介质价格和能耗等因素，测试了不同存储介质上分布式文件系统的性能，并对磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ进行了评测分析．

基于对不同存储介质上分布式文件系统的性能表现，本文提出了一种存储介质性价比的评价模型．文章通过收集磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的价格和能耗数据，按照最小二乘法原理设计了存储介质价格变化的指数拟合函数，同时测试了ＨＤＦＳ、ＭｏｏｓｅＦＳ

和ＣａｒｒｉｅｒＦＳ３种文件系统在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ

介质上的数据吞吐率．基于对价格和能耗的分析数据和分布式文件系统的性能测试分析，我们提出一种存储介质性价比的评测模型．根据评测模型，本文大胆预测了２０１５年和２０２０年不同介质的性价比的变化情况，并分析了当前和未来不同存储介质的特

性和适用范围．

本文第２节简要介绍针对ＳＳＤ和ＤＲＡＭ评测与分析的研究；第３节介绍存储介质的价格变化，并按照最小二乘法原理设计了存储介质的价格拟合函数；第４节测试分布式文件系统部署在不同存储介质上的读写性能；基于价格、能耗和文件读写性能３个因素，我们在第５节中提出一种存储介质性价比的评测模型，并对磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ进行了性价比分析；第６节总结全文．２

相关工作

本节着重介绍针对ＳＳＤ和ＤＲＡＭ性能评测和

性价比分析的相关研究．

２．１

ＳＳＤ评测与分析

Ｓｅｈｍｉｄｔ［５３等人将ＳＳＤ应用到纯ＸＭＬ数据库管理系统（ＤＢＭＳ）当中，以减少ＤＢＭＳ的总成本．Ｋａｒｓｔｅｎ的研究显示，普通ＳＳＤ产品在随机写方面的性能方面并不高．该研究改进了数据库的读写机制，增加数据库的写入缓存，以克服ＳＳＤ随机写入方面的性能缺陷．文章首先分析了ＤＢＭＳ的总成本，认为能耗将是未来ＤＢＭＳ最主要的成本；接着以总成本作为衡量标准，分析ＳＳＤ和磁盘的性价比，并认为在ＤＢＭＳ应用领域ＳＳＤ将替代磁盘成为主流的存储介质．在某些对总吞吐率要求较高、不适合用总成本作为衡量标准的领域，ＳＳＤ仍然不存在优势，混合使用ＳＳＤ和磁盘将可以发挥各自的性能优势．

许春聪等：分布式文件系统存储介质评测与分析

１８７５

Ｐｏｈｅ［６３等人使用ＩＯＺｏｎｅ对２００８年上市的５款ＳＳＤ产品和２００５年、２００６年上市的３款磁盘产品进行了性能测试．结果显示，对于顺序读写，ＳＳＤ的读写速率分别是磁盘的ｌｏ倍和５倍；对于随机读写，ＳＳＤ的读写速率分别是磁盘的２００倍和１３５倍．结合价格参数，文章进一步分析了磁盘和ＳＳＤ的性能价格比．结果显示，顺序读写时，ＳＳＤ与磁盘的性价比相近；随机读写时，ＳＳＤ的性价比是磁盘的

１０倍左右．

Ｎａｒａｙａｎａｎ［７３等人针对容量、随机Ｉ／０速率、顺序传输速率、容错、单元价格和系统总成本等指标，使用真实工作负载记录测试和分析了基于磁盘和基于ＳＳＤ构建数据中心的性价比．Ｎａｒａｙａｎａｎ等人的研究目的是寻求满足性能要求的最低成本配置．文章首次将“结合性能模型的最优化求解模型，，Ｉ－ｓ－９］应用于ＳＳＤ的评测，并给出了可以应用于其它存储技术评测的解决方案．根据真实工作负载记录的测试，使用ＳＳＤ替代磁盘并不是一个好选择，只有ＳＳＤ的价格下降３＂－－－３０００倍时，其性价比才能够和基于磁盘的存储系统相近．使用ＳＳＤ作为缓存的效果也并不明显，因为仅有１０％左右的工作负载能够获得更高的性价比．

２．２

ＤＲＡＭ评测与分析

为了解决基于磁盘的存储系统所面临的性能瓶颈，Ｏｕｓｔｅｒｈｏｕｔ提出了基于ＤＲＡＭ的云存储——ＲＡＭＣｌｏｕｄｓ［４］．这种方式将数据完全存储于ＤＲＡＭ中，其目标是达到基于磁盘存储１００～１０００倍的数据吞吐率和１００～１０００倍的访问延迟．作者认为应该从根本上对现有的数据存储模式进行改进，包括重新设计交换机，重新设计副本策略、数据模型、数据分布策略、系统可扩展性方式、一致性维护方法等．目前，ＲＡＭＣｌｏｕｄ还处在理论研究和设计阶段．

Ｃａｒｎｅｇｉｅ

Ｍｅｌｌｏｎ大学的Ｋｒｙｄｅｒ和ＫｉｍＬｌ叫等人

分析了非易失性ＲＡＭ的技术特性和发展前景．文章从容量、能耗和技术特点等角度，对相变ＲＡＭ、自旋转移矩ＲＡＭ、阻性ＲＡＭ、铁电体ＲＡＭ、铜桥ＲＡＭ等１３种目前还未广泛应用的非易失性存储技术展开了研究，详细讨论了每种存储技术面临的技术瓶颈和可能的发展趋势，最后从空间存储密度、能耗、访问时间、持久性和保持时间等５个维度进行了纵向比较．文章得出了两个结论，一是相变ＲＡＭ、自旋转移矩ＲＡＭ、阻性ＲＡＭ和铜桥ＲＡＭ在单元大小、容量潜力等方面具有优势，其容量与价格未来有可能与磁盘相当．其中，相变ＲＡＭ技术发展最为成熟，自旋转移矩ＲＡＭ能够在未来提供更

万方数据

优的性能．另一个结论是，虽然ＳＳＤ能够提供低能耗和低访问延迟，但由于Ｆｌａｓｈ技术存在２２ｎｍ的物理极限，所以ＳＳＤ的容量将受到限制，替代磁盘的可能性并不大．

３存储介质价格的分析与预测

３．１磁盘价格分析与预测

磁盘已经成为最通用的数据存储设备．２０世纪９０年代中期，３．５英寸磁盘电路板中的芯片集成技术有了长足的进步．因此，我们统计了１９９５年至今的磁盘价格，其价格不断降低，年平均下降率逐渐减

小．如图１所示．

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图１

１９９５年～２０１０年磁盘价格

从２００５年开始，磁盘的存储空间利用率由于垂直磁盘写入技术得到了较大提升．所以，采用指数函数拟合的方式，我们仅分析了２００５年后的磁盘价格和变化趋势．计算可得，拟合函数为

Ｙ＝１．１０９×ｅ－０ ４舡（ｔ一年份一２００５＋１）．

指数曲线拟合如图２所示．

０．８Ｏ．７０．６

∞

０．５Ｑ

ｏ．４

”０．３

０．２

Ｏ １０

图２指数曲线拟合２００５年～２０１０年磁盘价格

３．２

ＳＳＤ价格分析与预测

ＳＳＤ根据容量、可靠性和性能的要求分为ＳＬＣ

ＳＳＤ和ＭＬＣＳＳＤ，我们统计了１９９８年以来的ＳＳＤ的价格，如图３所示．

由于ＭＬＣＳＳＤ的推广，２００６年ＳＳＤ的价格相

对于２００５年ＳＳＤ的价格陡降．因此，采用指数函数拟合的方式，我们仅分析２００６年＂－－２０１０年ＳＳＤ的价格和变化趋势．计算可得，拟合函数为

ｙ＝５２．８３×ｅⅦ’５９‘（￡＝年份一２００６＋１）．

计算机学报

２０１０正

指数曲线拟合如图４所示．图３

１９９８年～２０１０年ＳＳＤ价格

图４指数曲线拟合２００６年～２０１０年ＳＳＤ价格

３．３

ＤＲＡＭ价格分析与预测

２００１年出现的ＤＤＲ（ＤｏｕｂｌｅＤａｔａＲａｔｅ）技术

已经成为新标准．由于ＤＤＲ上市以来型号众多，主频和容量不同，导致了其价格也存在很大差异．因此，我们分析ＤＲＡＭ价格时遵循以下原则：（１）技术成熟，产品已经上市，（２）是当时市场上主流的频率和容量，（３）采样频率能够较好地反应ＤＲＡＭ价格的变化，又能够兼顾时间跨度．

遵循上述原则，我们选取了表１所列出的ＤＲＡＭ类型进行价格统计和预测分析．

表１

ＤＲＡＭ类型表

我们对２００２年到２０１０年的上述产品的价格数据，按照每半年求取一次平均值的方式进行统计，如

图５所示．

萄

Ｉ…一ＤＩ）Ｒ一４００ＭＨＺ／５１２ＭＢ

ｌ一一ＤＤＲ一４００ＭＨＺ／１ＧＢ

ｌ—ＤＩ）Ｒ２—８００ＭＨＺ／５１２ＭＢ、

卜－ ＤＤＲ２－８００ＭＨＺｌｌ（；Ｂｔ

ｌ－－ＤＤＲ２－８００ＭＨＺ／２ＧＢ

Ｌ”、、．、＼二二姜．＼。Ｉ．

、、～一．≥０．、＼

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∥，，∥，∥

万方数据

可以看出，ＤＲＡＭ价格整体呈下降趋势，但下降速率有所减缓．对以上ＤＲＡＭ价格曲线分别进行指数函数拟合，各拟合函数如下：

①ＤＤＲ一４００ＭＨｚ／５１２ＭＢ类型

拟合函数为Ｙ＝１７５．２×ｅ－０ １６‘，计算ｚ年上半年的价格时，￡＝２×（ｚ一２００２）；计算ｚ年下半年的

价格时，ｔ一－－－２×（ｚ一２００２）＋１．

②ＤＤＲ一４００ＭＨｚ／１ＧＢ类型

拟合函数为Ｙ＝１２１．１Ｘｅ．０ １５‘，计算ｚ年上半年的价格时，￡＝２×（ｚ一２００５）；计算ｚ年下半年的

价格时，￡＝２ｘ（ｚ一２００５）＋１．

③ＤＤＲ２—８００ＭＨｚ／５１２ＭＢ类型

拟合函数为Ｙ＝６３．６６×ｅ＿０’３缸，计算ｚ年上半年的价格时，￡＝２×（ｚ一２００６）；计算ｚ年下半年的

价格时，￡＝２×（ｘ－－２００６）＋１．

④ＤＤＲ２—８００ＭＨｚ／１ＧＢ类型

拟合函数为ｙ＝１０７．６×ｅ＿０‘３‘，计算ｘ年上半年的价格时，￡＝２×（ｚ一２００６）；计算ｚ年下半年的价

格时，￡一２×（ｚ一２００６）＋１．

⑤ＤＤＲ２—８００ＭＨｚ／２ＧＢ类型

由于市场供需关系的原因，ＤＤＲ２—８００ＭＨｚ／２Ｇ

类型的ＤＲＡＭ价格在２０１０年出现明显上浮，因此我们仅针对２００７年６月～２００９年１２月的价格曲线进行指数函数拟合．拟合函数为ｙ一１４２．９×ｅ哪‘５¨，计算ｚ年上半年的价格时，ｔ＝２×（ｚ一２００７）；计算Ｘ年下半年的价格时，￡＝２×（ｚ一２００７）＋１．

根据以上的拟合函数，计算可得磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ在２０１５年、２０２０年的价格，如表２所示，单位为￥／ＧＢ．其中，ＤＲＡＭ以ＤＤＲ２－８００ＭＨｚ／１ＧＢ类型的计算．

表２存储介质价格

４分布式文件系统性能测试

我们在同一集群上测试了ＨＤＦＳ、ＭｏｏｓｅＦＳ和ＣａｒｒｉｅｒＦＳ的读写吞吐率．对它们的测试基于相同的软硬件环境．

４．１测试环境

测试集群由１２个节点构成，实验中选取１个节点作为元数据服务器，１个节点作为客户端，其余

１０期许春聪等：分布式文件系统存储介质评测与分析

１０个节点作为数据服务器．所有节点的配置相同，具体如表３所示．

表３测试节点配置表

项目

规格

ＣＰＵ

Ｘｅｏｒｌ

１．６ＧＨ２

内存

４个ＤＤＲ２—５３３ＭＨｚ／１ＧＢ

硬盘１６０ＧＢ，８ＭＢ缓存。ＳＡＴＡ３００ＭＢｐｓ接口ＳＳＤ

ＯＣＺ３０ＧＢ，３２ＭＢ缓存

ＯＳ

Ｕｂｕｎｔｕ

８．０４

Ｓｅｒｖｅｒ

网络千兆以太网

４．２测试结果

读写吞吐率测试所采用的数据集为多组聚合大小为２ＧＢ的文件集，构成每组测试数据集的文件大小分别为１ＧＢ，５１２ＭＢ，…，３２ＫＢ．

４．２．１

ＨＤＦＳ读写吞吐率

ＨＤＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上时，文件写入速率如图６所示．可以看出，基于ＤＲＡＭ的写入速率最大，基于磁盘的写入速率最小．当文件大小大于２ＭＢ时，基于ＤＲＡＭ的写入速率优势明显．

∞

＆

＼至甜古｜ｌｌ缸寤

籁

文件大小／Ｂ

图６ＨＤＦＳ部署在不同存储介质上的写入速率

ＨＤＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上时，文件读取速率如图７所示，三者性能差别不大．当文件大小小于２ＭＢ时，三者的读取速率随文件大小的增大而快速提升．当文件大小大于２ＭＢ时，三者的读取速率均大于５０Ｍｂｐｓ．

∞＆羔＼

姗

鲁帕

骚籁

图７ＨＤＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上的读取速率

４．２．２

ＭｏｏｓｅＦＳ读写吞吐率

ＭｏｏｓｅＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上时，文件写入速率和读取速率分别如图８和图９所示．当文件大小小于２ＭＢ时，ＭｏｏｓｅＦＳ在３种存储介质上的读写性能均随文件大小的增大而快速提升．

万方数据

＆８０＼

曼６０

嚣。ｏ鉴２０

辐０

图８

ＭｏｏｓｅＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上的写入速率

＆

∞

茎＼糌古１３缸氅籁

图９

ＭｏｏｓｅＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上的读取速率

从图８可以看出，当文件大小大于２ＭＢ时，ＭｏｏｓｅＦＳ基于ＤＲＡＭ的写入速率明显大于基于ＳＳＤ或磁盘的写入速率．如图９所示，ＭｏｏｓｅＦＳ基于ＤＲＡＭ和ＳＳＤ上的读取速率相差不大，二者均为基于磁盘写入速率的１．４倍左右．

４．２．３

ＣａｒｒｉｅｒＦＳ读写吞吐率

ＣａｒｒｉｅｒＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上时，文件写入速率和读取速率分别如图１０和图１１所示．当文件大小小于２ＭＢ时，ＣａｒｒｉｅｒＦＳ在３种存储介质上的读写性能均随文件大小的增大而快速提升．

＆

∞

＼

兰糌

吉｜雌曙妊

图１０ＣａｒｒｉｅｒＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上的写入速率

。６０

盆５０

墨４０

等３０舱２０

蠢１：

文件大ｄ，／Ｂ

ＣａｒｒｉｅｒＦＳ部署在磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ上的读取速率

ＣａｒｒｉｅｒＦＳ基于磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的读写速文件大小小于２ＭＢ时，ＣａｒｒｉｅｒＦＳ的写入速率明显大于ＨＤＦＳ的写人性能．这说明在进行小文件数据

图１１

率差别不大．通过图６和图１０的对比可以看出，当

计算机学报

访问时。ＣａｒｒｉｅｒＦＳ具有较高的数据写入性能．为Ｔ＾ｋ√。。×ｔ。×３６００．

存储介质平均每天总花费等于存储介质每天的折旧费与电费之和．用Ｃ。表示所需存储介质ｍ的大小，Ｐ。表示存储介质ｍ的单价，Ｙ。表示存储介质的使用年数。那么存储介质每天的折旧费可以表示为

５性价比理论模型与分析

５．１理论模型的建立

存储介质的性价比主要与存储设备的性能、价格和能耗等因素相关．我们用ｃ户＾¨。。表示文件大小为ｆｉｌｅ—ｓｉｚｅ时，存储介质类型为优时的性价比，它等于系统平均每天数据访问总量与存储介质平均每天总花费的比值．

用Ｔ触一妇表示文件大小为ｆｉｌｅ—ｓｉｚｅ时文件系统的数据吞吐率，ｔ。表示存储设备平均每天运行的小时数，那么系统平均每天的数据访问总量可表示

』镰．用，ｚ“ｍ。表示所需存储介质ｍ的数量，

）“ｓｃ／＼０ｕｕ

ｐｗ。．。表示存储介质优在工作时的功耗，ｐｗ…。表示存储介质ｍ在空闲时的功耗，Ｐ，表示每千瓦时电量的价格，那么存储介质每天消耗的电费可以表示为

（ｎｕｍ。×ｐｗ。．。×￡。＋咒ＵＴｌ２。×ｐｗ。。。。×（２４一￡。））×以．

以上推导可得，性价比ｆ户触一。…的评价公式

如下：

讯…户吾甄磊瓦ｉＴｆｉｌｅ＿ｉｓｉｚ，×ｔ＝ｗｖ×３６瓦００

５．２

ｊ磊‘

参数计算

根据５．１节的性价比理论模型，我们需要计算

ＳＳＤ的擦除次数约为１００００次．正常工作境况下，当前主流ＳＳＤ的寿命在１０００００～１８００００ｈ之间，远大于５年．另外，按照写入放大因子为３［１１｜，系统每天工作２４ｈ，吞吐率为第４节的测试值计算，可得ＳＳＤ的寿命大于５年．因此，本文以设备更新周期作为磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的寿命，即Ｙ。。＝５．

（４）存储介质的价格

存储介质的价格Ｐ。如表２，单位为美元／ＧＢ．本文旨在对比３种存储介质的性价比，因此我们不考虑多种存储介质混合使用的情况，采用磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ构成多级存储的架构不属于本文的分析范围．

（５）能耗

表４平均吞吐率

以下参数：

（１）数据吞吐率Ｔ＾¨；。

由第４节的测试结果可知，文件大小是影响系统吞吐率的重要因素．根据测试结果，我们分别分析了大文件和小文件两种文件类型的存储介质的性价比，对应的文件大小分别为大于３２ＭＢ和小于

１ＭＢ．

我们假设读取和写入的时间比例相同，所以将第４节中３种文件系统指定文件大小的读取和写入速率的平均值作为了■。泌的值．计算可得了■。协的值如表４．

存储介质的能耗分为工作状态能耗和空闲状态能耗两种，如表５所示［１

２｜．

表５存储介质能耗

（２）存储介质的性能提升

１９９６年～２００６年，磁盘的读写性能提高了１．３倍，ＳＳＤ的性能提高了５０倍．我们假设未来磁盘和ＳＳＤ的性能也会按照该速率逐渐提升，即２０１５年磁盘的读写性能是当前的１．１４倍左右，ＳＳＤ的读写性能提高７．１倍左右．我们预测２０１５年ＤＤＲ３大规模应用，２０２０年ＤＤＲ４大规模应用，性能分别是现在的２倍～４倍．

（３）存储介质的使用年限

本文假设磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ因技术发展等原因，设备更新周期约５年．

如果访问存储介质，则认为它以工作状态能耗运行；如果没有访问存储介质，则认为它以空闲状态能耗运行．电费Ｐ。按照每千瓦时０．０７３２美元计算．在本文的理论模型中，我们不考虑存储介质之外的花费，如数据中心的场地费用、制冷能耗等．

５．３性价比分析

根据性价比理论模型计算可得磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ在当前、２０１５年和２０２０年的性价比，如

万方数据

１０期许春聪等：分布式文件系统存储介质评测与分析

图１２、图１３和图１４所示．图的横坐标代表每天工作的小时数，纵坐标代表性价比．从图中可以看出，存储介质的性价比随着每天工作时间的增加相应增大，且大文件情况下的性价比均明显大于小文件情况下的性价比．这主要是因为系统平均每天的数据访问总量随工作时间线性增大，而存储介质每天的折旧费不变，每天消耗的电费仅有微小的增大．

图１２当前磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的性价比

图１３２０１５年磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的性价比

图１４２０２０年磁盘、ＳＳＤ和ＤＲＡＭ的性价比

从图中可以看出，当前至２０２０年，ＤＲＡＭ能够获取比磁盘和ＳＳＤ更高的性价比，且随着时间推移，这一差距不断增大．当前，ＳＳＤ的性价比小于磁盘的性价比．但由于ＳＳＤ的价格下降速率比磁盘明，未来ＳＳＤ有可能会代替磁盘成为基本的存储

ＤＲＡＭ相对于磁盘和ＳＳＤ的性价比优势随着万方数据

机访问应用等方面具有优势．

６结论及展望

价格和容量是磁盘的最大优势．而且，基于磁盘的系统管理软件功能丰富、技术成熟，这使得基于磁盘构建分布式存储系统较为容易．当前，ＳＳＤ虽然能够提供较好的访问性能，但其价格高，容量较小．未来ＳＳＤ的性价比将快速提升，ＳＳＤ有可能替代磁盘成为基本存储介质．

ＤＲＡＭ能够提供高Ｉ／０吞吐率和低访问延迟，具有较大的性价比优势．针对高并发随机访问应用，ＤＲＡＭ性价比优势更加明显．我们认为，当前ＤＲＡＭ并未成为最基本的存储介质，主要有３个方面原因：（１）容量较小，无法满足较大规模的数据存

储要求；（２）基于ＤＲＡＭ的系统软件和数据管理软件很少，无法发挥ＤＲＡＭ随机访问的性能优势；（３）ＤＲＡＭ的可靠性仍无法满足持久化存储数据的甚至数百ＴＢ容量的分布式数据存储系统，ＤＲＡＭ有可能成为可选的数据存储介质．因此，研究基于意义．

参

考文献

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基本要求．到２０２０年，使用ＤＲＡＭ将可能构建数十ＤＲＡＭ的系统软件和数据管理软件具有重要的

快，性能进一步提高，２０１５年ＳＳＤ的性价比将超过磁盘的性价比，此后差距将逐渐扩大．这一变化表设备．

工作时间的增加逐渐增大，访问小文件时，其性价比优势更大．这表明，ＤＲＡＭ在数据密集型应用和随

１８８０

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/23hm.html