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异构数据存储实战

移动Labs 2023-03-28 原文

Part 01

异构存储架构 

数据的存储需要根据使用场景的不同而有所不同,对于那些需要快速访问的数据应该存储在高速访问设备,并通过高性能存储系统进行访问;而那些需要进行大数据计算、归档处理的数据则应该存储在廉价、低速的设备中,通过分布式的方式来计算。

异构存储架构是一种多存储设备的系统架构,通过对数据进行自动化管理,根据其访问频率等指标,将数据划分为冷数据和热数据,进而控制其存储在不同的设备上,达到优化性能,降低存储成本的目的。

Part 02

异构存储面临地挑战 

在异构数据存储增强中,主要面临以下几个核心问题:

1️⃣ 如何选择合适的存储介质?

存储介质既要满足性能、成本需求,同时还要满足可靠性、可用性、容量可扩展、运维简单等需求。

2️⃣ 如何定义业务的冷热数据,并且在存储介质中进行分层?

在业务上,如何描述哪部分是热数据,哪部分是冷数据,是在产品层面上需要考虑的问题。

3️⃣ 冷热数据如何迁移?

随着时间流逝,业务上的热数据降温为冷数据后,存储介质如何感知温度的变化并执行数据迁移来降低存储成本。

4️⃣ 如何提高冷数据的访问性能?

冷数据仍然会被访问,比如数据运营分析要求,用户需对过去一年的数据进行统计分析来进行历史回顾和趋势分析。由于冷数据体量大,查询涉及的数据多,存储介质性能低,如果不进行优化,对冷数据的元信息以及内容访问可能出现瓶颈影响业务使用。

Part 03

冷热数据识别 

通过定义识别策略,例如访问频率、数据大小、最近访问时间,这些因素用来辅助异构存储系统,成为判别冷热数据的指标。

  • 数据访问的频繁度。即在一段时间内对一个数据访问越多,我们就越将其定义为热数据。
  • 数据大小。一般数据体积较大的数据是不能作为热数据的,如果访问频率很高,需要考虑将其进行拆分,分多个维度进行读取,而不是作为一个整体进行存储。
  • 数据访问的时效性。即访问的数据越接近当前时间点,我们也会将其定义为热数据。因为大多数应用场景都具备空间和时间上的局部性,当前访问的数据,接下来被访问的概率要相对大一些。

Part 04

异构数据迁移 

在将数据块按照存储策略迁移时,通过将数据进行自动分析,结合策略对数据进行数据压缩、小文件合并,同时针对平台级数据进行自动备份和迁移,达成业务无感知。

分池存储的核心是数据在不同存储层之间的流动, 其主要解决的问题是不同介质间性能与容量差异,数据迁移的因素主要包括:存储池空间水位,数据冷热特性,手动迁移数据等。

写缓存:通常情况下,前端数据首先写入SSD层即返回,满足用户对于高吞吐低延迟的需求,随后数据在后台被迁移到HDD层,整个过程对于用户无感知。在吞吐实测过程中,SSD+HDD集群基本同时兼顾了SSD的性能和HDD的容量,成本显著低于SSD集群; 

读缓存:由高低速介质容量配比决定,大部分数据最终被写入HDD层。根据数据局部热点特性,高速层会同时会成为读缓存,具体而言,系统根据数据冷热特性尽量将热点数据迁移至高速设备,最大程度上提升读性能。

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