腾讯云存储原理

news2025/5/17 16:44:00

我们来详细展开你提到的两个核心结构概念:


一、“基于分布式文件系统 + 对象存储技术” 是什么?

1. 分布式文件系统(DFS)基础

分布式文件系统是一种支持将数据分布在多个存储节点上、并对上层用户透明的文件系统。腾讯云COS虽然是“对象存储”,但其底层很多机制和思路来源于DFS。代表系统包括:Google GFS、HDFS、CephFS等。

核心机制包括:

  • 统一命名空间:通过逻辑路径组织文件(COS通过Bucket/Object Key模拟这种结构)

  • 数据分片+分布式存储:文件被分片(Chunk)后,分布在不同的节点上

  • 元数据集中管理:如文件路径、大小、分片位置等由专门的服务节点(如 Master)管理

  • 冗余机制:副本或纠删码保障数据容错

2. 对象存储技术基础

与传统文件系统不同,对象存储强调**“面向对象”而非面向文件**,每个对象 = 数据本体 + 元数据 + 唯一标识。

主要特点:

  • 对象无层级路径限制(扁平结构,通过 Key 唯一定位)

  • 元数据丰富(支持自定义)

  • 支持大规模存储(数据量可达 EB 级)

  • 通过RESTful API 访问,而非 POSIX 接口

3. 腾讯云COS的融合做法

腾讯云COS实际上将两者优点结合:

功能分布式文件系统特性对象存储特性
数据分片存储
支持海量文件
统一命名空间是(模拟)是(通过Key)
丰富元数据
RESTful接口
文件操作语义支持部分(如range读)支持部分

总结:

腾讯云COS本质上是构建在分布式存储之上的对象抽象层,它从DFS中借鉴了数据分片、高可用、多副本等底层架构,并在上层构建了面向对象的API层元数据服务


二、对象存储模型 + 分片冗余 + 元数据强一致 + 多副本容灾

这个是腾讯云COS的底层关键机制,下面我们逐个拆解:


1. 对象存储模型

COS 中的对象存储模型包括以下三个核心要素:

  • 对象(Object):用户实际存储的内容,如图片、日志、视频等

  • 元数据(Metadata):描述对象的属性,如对象大小、类型、访问权限、自定义标签等

  • 键值命名(Key-Value):每个对象通过Bucket + Object Key唯一标识

对象本身在上传时会被切割成多个数据块,但对用户来说是透明的整体对象视图


2. 分片冗余(Sharding + Redundancy)

上传过程:
  • 大对象会被分片(Chunking),比如128MB一个分片

  • 每个分片单独进行加密/压缩/校验

  • 分片后通过内部分布式调度系统,将其分布写入多个存储节点

冗余方式:
  • 三副本机制(Replication):每个分片保留3个副本,分别存储在不同节点/数据中心

  • 纠删码机制(Erasure Coding):

    • 将数据分为 kk 份,生成 mm 份冗余(如 RS(10, 4)),可容忍任意4个块丢失

    • 存储空间更节省(副本是3x,EC只需1.4x左右)

腾讯云的COS同时支持这两种机制,对热数据使用三副本,对冷数据使用纠删码优化成本。


3. 元数据强一致(Metadata Consistency)

元数据包括:

  • Bucket、Object 的结构信息

  • 所有分片的索引(偏移、节点位置等)

  • ACL权限、版本、生命周期规则

强一致性机制:

  • COS不像AWS S3那样使用 eventual consistency(最终一致),而是读写强一致

  • 元数据服务基于分布式一致性协议(如 Paxos/Raft):

    • 所有写入需要在多个元数据节点之间达成一致后才确认

    • 保证在上传成功后,立即可见、可读

实现机制:
  • 多副本 + WAL(日志)机制保障元数据不丢失

  • 使用分布式事务(如两阶段提交+幂等操作)保证一致性

  • 元数据系统可扩展,如通过分区(Sharding)对Bucket划分管理


4. 多副本容灾(Replication + Disaster Recovery)

COS的数据副本不仅仅在一台机器或一个机房中保存,而是跨多个**AZ(可用区)/Region(地域)**部署:

容灾策略:
  • 数据副本写入分布在多个AZ,至少两个数据中心

  • 任意一个AZ不可用,仍能提供完整数据读写服务

  • 具备跨地域容灾选项(如北京主站 + 广州备份)

自动修复:
  • 发现数据块异常或缺失时,会自动从其他副本重构缺失数据

  • 每个存储节点运行定期的健康检查 + 重构调度器


总结结构图(概念性):

          +--------------------+
          |   用户API请求      |
          +--------------------+
                   ↓
     +-------------------------------+
     |   前端网关 / API接入层        |
     +-------------------------------+
                   ↓
         +---------------------+
         |   元数据服务(Meta)  |<----一致性协议保证强一致
         +---------------------+
                   ↓
       +-----------------------------+
       |   分片调度器 / 数据索引     |
       +-----------------------------+
          ↓              ↓            ↓
  +------------+  +------------+  +------------+
  | 存储节点A  |  | 存储节点B  |  | 存储节点C  |
  +------------+  +------------+  +------------+
       (数据副本/EC块分布在多个节点)


这两个问题非常关键,下面我们逐一讲清楚:


三、对象存储模型 有什么用?

1. 定义:

对象存储模型是将数据视为**“对象”**进行存储,而不是传统的文件或块。每个对象 = 数据内容(Body) + 元数据(Metadata)+ 唯一ID(Key)


2. 有什么用?(也即为什么业界大规模采用对象模型)

扁平结构,方便扩展
  • 不再使用传统目录树结构,而是以 Key 直接索引

  • 几百亿甚至万亿文件时不产生性能瓶颈(文件系统的 inode 容易成瓶颈)

面向互联网访问设计
  • 对象通过 REST API(PUT/GET)访问,天然适配 Web、APP、IoT 场景

  • 无需挂载、无需 POSIX 文件接口,更适合云环境

自带元数据支持
  • 每个对象都可以携带自定义元数据(如作者、标签、业务标识)

  • 元数据与对象数据一起管理,方便搜索、归档、权限控制

易于弹性扩展
  • 对象是独立单元,便于分布式系统横向扩容(新增节点即可)

  • 结合负载均衡系统可以高效调度存取

自动容错 + 生命周期管理
  • 支持生命周期规则(如过期删除、归档)

  • 与副本或纠删码结合,自动保证数据高可用

更适合非结构化数据(大对象)存储
  • 视频、图片、日志、模型文件、备份数据都能高效存放


总结一句话:
对象存储模型让数据变得“可寻址、可管理、可扩展、易云化”,是支撑现代大规模数据系统的基础。


四、为什么 RS(10, 4) 能容忍任意4个块丢失?是门限共享吗?

简单回答:是“门限纠删码”思想(类似门限共享),但它不是加密而是编码方式。


1. 什么是 RS(10,4) 纠删码?

  • 这是 Reed-Solomon 编码的一种表示:将一个数据对象分成 10 个“数据块”,再生成 4 个“校验块”。

  • 总共 14 个块(10+4)

  • 只要任意 10 个块不丢失,就能还原原始数据


2. 为什么是“任意”4个块都能丢?

因为 Reed-Solomon 是 MDS(Maximum Distance Separable)码

  • 在数学上它能达到理论上的最强纠错性能

  • 只要收到了 原始 k = 10 个块中的任意组合(可以是 6 个数据块 + 4 个校验块,也可以是 10 个数据块),就能完整恢复

  • 其背后是线性代数中的Vandermonde矩阵编码/解码

这和**Shamir 门限加密(门限共享)**思想非常类似:

特性RS纠删码Shamir门限共享
数据恢复条件任意 kk 块即可恢复任意 kk 份即可恢复原始密钥
本质线性编码(编码/解码)多项式插值
用途容错、节省存储安全保密、密钥恢复

所以你问得非常精准 —— 它不是加密意义上的门限共享,但其数学原理类似门限恢复机制,这正是RS码能提供强纠错能力的关键。


3. 举个例子:

假设我们用 RS(10,4) 编码了一个 1GB 文件:

  • 被切成 10 个数据块,每块 100MB

  • 再生成 4 个校验块,每块也是 100MB

如果其中 4 个块(无论是哪4个)在网络/硬盘/节点中丢失,只要剩下任意10个块,我们都可以通过解码算法完整还原1GB原始文件。


总结

  • 对象存储模型提供了对大规模非结构化数据的弹性、高效、云原生的管理方式;

  • RS纠删码是类似门限共享的一种编码机制,能从任意 kk 个块恢复原始数据,原因在于它是最大距离可分码(MDS)的一种实现


如你有兴趣,我也可以画一张纠删码块的分布示意图,或者带你写一个简化的 Python 示例(基于 zfecpyreedsolomon) 来演示其工作原理。是否需要?

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2377824.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

display:grid网格布局属性说明

网格父级 &#xff1a;display:grid&#xff08;块级网格&#xff09;/ inline-grid&#xff08;行内网格&#xff09; 注意&#xff1a;当设置网格布局&#xff0c;column、float、clear、vertical-align的属性是无效的。 HTML: <ul class"ls02 f18 mt50 sysmt30&…

排序算法之高效排序:快速排序,归并排序,堆排序详解

排序算法之高效排序&#xff1a;快速排序、归并排序、堆排序详解 前言一、快速排序&#xff08;Quick Sort&#xff09;1.1 算法原理1.2 代码实现&#xff08;Python&#xff09;1.3 性能分析 二、归并排序&#xff08;Merge Sort&#xff09;2.1 算法原理2.2 代码实现&#xf…

Java 并发编程归纳总结(可重入锁 | JMM | synchronized 实现原理)

1、锁的可重入 一个不可重入的锁&#xff0c;抢占该锁的方法递归调用自己&#xff0c;或者两个持有该锁的方法之间发生调用&#xff0c;都会发生死锁。以之前实现的显式独占锁为例&#xff0c;在递归调用时会发生死锁&#xff1a; public class MyLock implements Lock {/* 仅…

基于对抗性后训练的快速文本到音频生成:stable-audio-open-small 模型论文速读

Fast Text-to-Audio Generation with Adversarial Post-Training 论文解析 一、引言与背景 文本到音频系统的局限性&#xff1a;当前文本到音频生成系统性能虽佳&#xff0c;但推理速度慢&#xff08;需数秒至数分钟&#xff09;&#xff0c;限制了其在创意领域的应用。 研究…

ADC深入——SNR、SFDR、ENOB等概念

目录 SNR&#xff08;Spurious‑Free Dynamic Range 信噪比&#xff09; ENOB&#xff08;Effective Number Of Bits 有效位&#xff09; SFDR&#xff08;Spurious‑Free Dynamic Range&#xff09; 感觉SNR和SFDR差不多&#xff1f;看看下图 输入带宽 混叠 带通采样/欠…

硬件厂商的MIB文档详解 | 如何查询OID? | MIB Browser实战指南-优雅草卓伊凡

硬件厂商的MIB文档详解 | 如何查询OID? | MIB Browser实战指南-优雅草卓伊凡 一、硬件厂商的MIB文档是什么&#xff1f; 1. MIB的本质&#xff1a;设备的”数据字典” MIB&#xff08;Management Information Base&#xff09; 是SNMP协议的核心数据库&#xff0c;定义了设备…

阿里开源通义万相 Wan2.1-VACE,开启视频创作新时代

0.前言 阿里巴巴于2025年5月14日正式开源了其最新的AI视频生成与编辑模型——通义万相Wan2.1-VACE。这一模型是业界功能最全面的视频生成与编辑工具&#xff0c;能够同时支持多种视频生成和编辑任务&#xff0c;包括文生视频、图像参考视频生成、视频重绘、局部编辑、背景延展…

小学数学题批量生成及检查工具

软件介绍 今天给大家介绍一款近期发现的小工具&#xff0c;它非常实用。 软件特点与出题功能 这款软件体积小巧&#xff0c;不足两兆&#xff0c;具备强大的功能&#xff0c;能够轻松实现批量出题。使用时&#xff0c;只需打开软件&#xff0c;输入最大数和最小数&#xff0c…

5.13/14 linux安装centos及一些操作命令随记

一、环境准备 VMware Workstation版本选择建议 CentOS 7 ISO镜像下载指引 虚拟机硬件配置建议&#xff08;内存/处理器/磁盘空间&#xff09; 二、系统基础命令 一、环境准备 1.VMware Workstation版本选择建议 版本选择依据 选择VMware Workstation的版本时&#xff0c…

Baklib加速企业AI数据智理转型

Baklib智理AI数据资产 在AI技术深度渗透业务场景的背景下&#xff0c;Baklib通过构建企业级知识中台架构&#xff0c;重塑了数据资产的治理范式。该平台采用智能分类引擎与语义分析模型&#xff0c;将分散在邮件、文档、数据库中的非结构化数据转化为标准化的知识单元&#xf…

基于协同过滤的文学推荐系统设计【源码+文档+部署】

基于协同过滤的文学推荐系统设计 摘要 随着信息技术的飞速发展和文学阅读需求的日益多样化&#xff0c;构建一个高效、精准的文学推荐系统变得尤为重要。本文采用Spring Boot框架&#xff0c;结合协同过滤算法&#xff0c;设计并实现了一个基于用户借阅行为和社交论坛互动的文学…

数据结构与算法——单链表(续)

单链表&#xff08;续&#xff09; 查找在指定位置之前插入结点在指定位置之后插入结点删除pos位置的结点删除pos位置之后的结点销毁 查找 遍历&#xff1a;pcur指向头结点&#xff0c;循环&#xff0c;当pucr不为空进入循环&#xff0c;pucr里面指向的数据为要查找的值的时候…

全面且深度学习c++类和对象(上)

文章目录 过程和对象类的引入&#xff0c;类的定义类的访问限定符及封装类的访问限定符封装 类的实例化类大小内存对齐规则&#xff1a; this指针this特性 过程和对象 C语言面向过程设计&#xff0c;c面向对象设计&#xff0c; 举例&#xff1a;洗衣服 C语言&#xff1a;放衣服…

开源情报如何成为信息攻防的关键资源

相比于传统情报&#xff0c;开源情报具有情报数量大、情报质量好、情报成本低、情报可用性强等优势。这是开源情报能够成为信息攻防关键资源的主要原因。 海量信息让开源情报具有更大潜力。一是开源情报体量巨大。信息化时代是信息爆炸的时代&#xff0c;网络上发布的各种信息…

【风控】用户特征画像体系

一、体系架构概述 1.1 核心价值定位 风控特征画像体系是通过多维度数据融合分析&#xff0c;构建客户风险全景视图的智能化工具。其核心价值体现在&#xff1a; 全周期覆盖&#xff1a;贯穿客户生命周期的营销、贷前、贷中、贷后四大场景立体化刻画&#xff1a;整合基础数据…

Unity:场景管理系统 —— SceneManagement 模块

目录 &#x1f3ac; 什么是 Scene&#xff08;场景&#xff09;&#xff1f; Unity 项目中的 Scene 通常负责什么&#xff1f; &#x1f30d; 一个 Scene 包含哪些元素&#xff1f; Scene 的切换与管理 &#x1f4c1; 如何创建与管理 Scenes&#xff1f; 什么是Scene Man…

SZU 编译原理

总结自 深圳大学《编译原理》课程所学相关知识。 文章目录 文法语法分析自顶向下的语法分析递归下降分析LL(1) 预测分析法FIRST 集合FOLLOW 集合 文法 乔姆斯基形式语言理论&#xff1a; 表达能力&#xff1a;0型文法 > 1型文法 > 2型文法 > 3型文法。 0 型文法&am…

【程序员AI入门:模型】19.开源模型工程化全攻略:从选型部署到高效集成,LangChain与One-API双剑合璧

一、模型选型与验证&#xff1a;精准匹配业务需求 &#xff08;一&#xff09;多维度评估体系 通过量化指标权重实现科学选型&#xff0c;示例代码计算模型综合得分&#xff1a; # 评估指标权重与模型得分 requirements {"accuracy": 0.4, "latency": …

ARM Cortex-M3内核详解

目录 一、ARM Cortex-M3内核基本介绍 &#xff08;一&#xff09;基本介绍 &#xff08;二&#xff09;主要组成部分 &#xff08;三&#xff09;调试系统 二、ARM Cortex-M3内核的内核架构 三、ARM Cortex-M3内核的寄存器 四、ARM Cortex-M3内核的存储结构 五、ARM Co…

ThinkStation图形工作站进入BIOS方法

首先视频线需要接在独立显卡上&#xff0c;重新开机&#xff0c;持续按F1&#xff0c;或者显示器出来lenovo的logo的时候按F1&#xff0c;这样就进到bios里了。联*想*坑&#xff0c;戴尔贵。靠。