深入解析文件系统：数据库基石

Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，源自于Carnegie Mellon University的开源项目。自1999年成立以来，Lustre已广泛应用于世界顶级的计算系统，如Bule Gene和Red Storm，支持核武器模拟和分子动力学模拟等关键领域。

关系模式概述 关系模式是数据库设计中至关重要的概念，它定义了关系的结构和约束。 定义关系模式 关系模式可以形式化地表示为：R(A1, A2, ..., An)其中，R是关系名，A1, A2, ..., An是属性名。 关系模式与关系 关系模式是关系的抽象描述，而关系则是关系模式的实例化。可以将关系模式视为数据表的模板，而关系则是根据模板创建的具体数据表。

在深入探讨快照、事务日志和存储设备等方面后，我们将聚焦于这些信息在文件系统中的组织方式。理解本节内容需要对之前介绍的快照、事务日志等概念有清晰的认识。 数据存储主要分为事务日志文件和快照文件两种形式。这些文件以普通文件的形式存储于本地文件系统。由于关键路径的事务处理会写入事务日志文件，因此强烈建议将这些文件存储到专用存储设备上，以确保吞吐能力和延迟的一致性。虽然不使用专用设备存储事务日志文件不会引发正确性问题，但会影响性能。 在虚拟化环境中，专用存储设备可能难以获取。与事务日志文件不同，快照文件不要求存储于专用设备，因为它们由后台线程缓慢写入。快照文件写入DataDir参数指定的目录，而事务日志文件写入DataLogDir参数指定的目录。 观察事务日志目录，你会发现一个名为version-2的子目录。这是因为我们对日志和快照格式进行过一次重大改进。通过文件版本分离数据，可以有效处理版本间的数据迁移。

文件系统阶段（50年代后期至60年代中期） 数据可长期保存 简单的数据管理功能 数据共享性差 数据独立性差 1.1.2 文件系统阶段

文件系统续篇：数据的管理者，尽管能长期保存数据，但其数据独立性较差，主要靠程序定义和解释数据结构，以及描述数据间的联系。

Tachyon（/'tæki:ˌɒn/意为超光速粒子）是一个以内存为中心的分布式文件系统，具备高性能和容错性，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供内存级别的速度和文件共享服务。在软件栈层面，Tachyon（现称为Alluxio）位于大数据计算框架与大数据存储系统之间。它使用底层文件系统作为数据备份，从上层应用来看，Alluxio即是一个分布式文件系统。Apache Hadoop集成的Alluxio提升大数据分析速度，解决磁盘系统的性能瓶颈。 Alluxio在软件栈中的位置 Alluxio设计初衷在于通过内存提升速度，特别适用于Spark和MapReduce等集群计算框架。在架构上，Alluxio位于计算框架和存储系统之间，作为中间层为上层应用提供文件系统接口，同时利用底层文件系统（如HDFS）持久存储数据。 Master-Worker模型架构 Alluxio采用Master-Worker模型：- Master节点：负责管理文件元数据，并通过ZooKeeper实现高可用性。Master利用Journal（Editlog和Image）记录元数据容错。- Worker节点：本地Ramdisk用于数据存储，定期向Master心跳同步状态。文件按块管理，每个块可在多个Worker缓存，提升并发访问效率。底层文件系统（UFS）用于文件备份，防止内存数据丢失。 Alluxio的API与容错机制 Alluxio API提供多种读写类型，支持不同缓存和写入策略（如CACHE、NO_CACHE、CACHE_THROUGH等）适应多种场景需求。此外，容错机制包括Master和元数据容错，以及Worker节点的自动重启。通过文件血统关系（Lineage）追溯文件依赖关系，丢失文件可重计算恢复。心跳机制则确保内存利用的实时同步。

在数据库应用中，文件系统阶段标志着程序与数据开始分离存储，形成了程序文件和数据文件的区别。尽管程序设计仍受数据存取格式和方法的影响，但已经迈向了部分独立性。然而，数据之间的整体联系仍有待进一步描述。

在文件系统中，数据的结构由程序定义和解释。数据记录通常是定长的，虽然可以通过间接方式实现数据变长需求，但这会增加应用程序的复杂性。文件间相互独立，导致整体数据缺乏结构性，尽管可以通过应用程序描述数据之间的联系来间接实现整体数据的结构化。数据的最小存取单位是记录。

阐述了Lustre文件系统架构，提供了一个分布式文件系统的经典示例。