从零开发分布式文件系统(三) :JuiceFS｜沧海｜3FS 百万 OPS 答疑（2）(ceph 默认 5 千)
从零开发分布式文件系统(三) :JuiceFS｜沧海｜3FS 百万 OPS 答疑（2）(ceph 默认 5 千)
一、周刊目标
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书接上回：
从零开发分布式文件系统(一) :100G读写带宽,百万IO请求文件系统怎么实现的
unsetunset本期任务：unsetunset
- 从零开发分布式文件系统（三）：JuiceFS｜沧海｜3FS 架构差异对比
- 小思考1：诸如 DDN 公司的 Lustre 和 IBM 的 GPFS 这类系统，虽在架构上实现了计算与存储分离，但其计算节点和存储节点仍处于同一集群内部，模块之间依然存在较强的绑定关系。
- 小思考2：像 JuiceFS、沧海存储、3FS 这样的国产存储系统，会不会走和 GPFS、Lustre 完全一样的技术路线？ 显然不会——一味模仿注定难以超越。它们必须找到适合自己的应用场景
unsetunset一页 ppt 汇报：unsetunset
视角 | 序号 | 误区 | 真相 | 解决办法 / 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
新生 | 1 | JuiceFS 自带强大元数据引擎 | JuiceFS 元数据外包给 Redis/TiKV/MySQL/Postgres，性能取决于数据库 | 小规模 / 原型期：Redis + Lua 原子操作；大规模：TiKV + 多 Region，多副本部署；容量规划参考：内存 ≈ inode_count × 300B × 副本数 |
2 | 3FS = HDFS 升级版 | 3FS 无状态 Meta + CRAQ 链式数据复制，整体更像 “FDB + RDMA + POSIX 翻译层”，不是简单 HDFS | 面试时追问 rename 跨目录写集、事务冲突等，不可简单类比 HDFS | |
3 | JuiceFS/3FS 一致性都一样 | JuiceFS 数据默认 close-to-open，客户端缓存可能读旧值；3FS 基于 FDB 事务和 CRAQ 保证 Serializable 一致性 | JuiceFS：关闭元缓存保证 open() 立即可见；3FS：高并发 rename 场景设计事务冲突重试 | |
进阶 | 4 | Redis + JuiceFS 可以撑无限 inode | Redis 单实例单核 ~10^5 ops/s，热点目录 + rename 风暴 CPU 拉满；容量受限 | inode >1亿：选 TiKV/Postgres；rename 风暴：Lua 原子操作合并请求或目录散列 |
5 | 3FS 天然抗 rename 风暴 | FDB 是乐观事务，rename 同目录会冲突，尾延迟可能爆炸 | 分散 rename 操作到不同 key-range，热点目录分片或业务规避大规模 rename | |
6 | JuiceFS/3FS 小文件性能差不多 | JuiceFS 数据面 S3/OSS/GCS，小文件随机读写延迟高；3FS 数据面 RDMA + NVMe，延迟低 | JuiceFS：融合小文件或增大客户端 metadata cache；3FS：直接走 NVMe + RDMA | |
大师 | 7 | JuiceFS 控制面简单，不需团队 | 社区版无独立 Meta Service，HA、分片、扩容、热点需自扛 | 部署 JuiceFS Enterprise 或自己做 Meta Proxy 做路由和负载均衡 |
8 | 3FS 用 FDB 就没有瓶颈 | FDB 单集群 Leader-based，热点 key-range 会造成瓶颈；高并发目录操作冲突指数上升 | 设计 keyspace 避免热点；演练 rename 风暴冲突重试 | |
9 | JuiceFS、3FS 在 AI 场景可互换 | AI 场景元操作密集，JuiceFS Redis 内存瓶颈，TiKV 延迟高；3FS 针对大模型 RDMA + 无状态 Meta + CRAQ | 数据湖 → JuiceFS；大模型训练/推理 → 3FS |
JuiceFS
3FS
二、 误区1：3FS 一旦用了 FoundationDB，就没有瓶颈
误区 “FoundationDB 有分布式事务，系统极限就是线性扩展。”
真相
- FoundationDB 是单集群 Leader-based 协议，热点 key-range 会导致 leader 抢占成为瓶颈。
- rename/mkdir 等目录级元操作高并发下，FDB commit 层会触发冲突指数上升。
解决办法
- 设计 keyspace 避免热点。
- 提前演练 FoundationDB 风暴的冲突重试。
三、 误区 2：3FS 可以天然抗 rename 风暴
“3FS 用 FDB 做事务，rename 高并发完全没问题。”
真相
- FoundationDB 是乐观事务，如果 rename 操作涉及同一个目录，冲突率会飙升。
- rename 风暴下，FDB 的冲突重试会造成尾延迟爆炸。
解决办法
- 将 rename 操作分散到不同 key-range，避免同一事务键冲突。
- 热点目录分片，或直接业务设计上规避大规模 rename。
四、 误区3 ：JuiceFS 和 3FS 的小文件读写性能相差不大
“元数据都差不多，数据面性能才是瓶颈。”
真相
- JuiceFS 数据面是对象存储（S3/OSS/GCS），小文件随机读写会触发对象 GET/PUT，延迟高。
- 3FS 数据面是 RDMA + 本地 NVMe，完全不同量级。
解决办法
- JuiceFS 小文件场景优化：
- 融合小文件：用
--small-object配置将小文件打包。 - 增大客户端 metadata cache，减少 round-trip。
- 融合小文件：用
- 3FS：直接走 NVMe + RDMA，毫秒级随机读写。
五、 误区 4：Redis + JuiceFS 可以撑无限 inode
“Redis 是内存 KV，QPS 高，JuiceFS 元数据选 Redis 就能无脑扩。”
真相
- Redis 模式下，单实例单核瓶颈 ~ 10^5 ops/s。热点目录 + rename 风暴会直接把 CPU 拉满。
- 单实例容量瓶颈：每 inode ~300B，Redis 官方建议单实例 <64GiB，否则复制/恢复耗时过长。
解决办法
- 超过 1 亿 inode → 选 TiKV/Postgres 模式。
- rename 风暴 → 开启 Lua 原子操作合并请求，或业务上引入 分层目录散列，避免单点热点。
六、 误区 5：JuiceFS 和 3FS 的一致性都一样
误区：“JuiceFS/3FS 都是 POSIX 强一致，没差别。”
真相
- JuiceFS：
- 元数据强一致（以元数据提交点为真）。
- 数据放对象存储 → 默认“close-to-open”语义，文件写完 close 后才能保证被别人看到。 如果开客户端 metadata cache，还可能读到旧值。
- 3FS：
- 基于 FDB 的事务，目录树操作天然 Serializable 级别。
- CRAQ 确保副本一致，不依赖“close”时机。
解决办法
- JuiceFS 场景：
- 如果应用要求“open() 立即可见”，关闭元缓存，代价是 QPS 掉 30-50%。
- 3FS 场景：
- 高并发 rename 场景下，需设计事务冲突重试逻辑。
案例：进程 A 写入文件，进程 B 立刻读取
步骤 | JuiceFS（默认） | 3FS |
|---|---|---|
进程 A 写文件 | 数据缓存本地 | 数据通过 CRAQ 写入所有副本 |
进程 A 未关闭文件 | 进程 B 读取 → 可能看到旧文件/空文件 | 进程 B 读取 → 直接获取最新数据 |
进程 A 关闭文件 | 元数据提交，进程 B 下次 open 可见新内容 | 无额外操作 |
解决方案 | 关闭客户端元数据缓存 | 无需操作 |
代价 | 读性能下降 30–50% | 无性能损失 |
Close-to-Open (C2O) 一致性模型在 Ceph 中被明确采用，尤其在 CephFS 文件系统中作为核心可见性保障机制
系统 | Close-to-Open 实现 | 优势 | 缺陷 |
|---|---|---|---|
Ceph | 强依赖 MDS + 显式 close() | 成熟稳定，多 MDS 可扩展 | MDS 易瓶颈，调参复杂 |
JuiceFS | 依赖元数据引擎 ACK | 部署简单，引擎可选 | 关缓存后性能骤降 |
3FS | 无 Close-to-Open | 立即可见（CRAQ 写穿透） | 需处理 FDB 事务冲 |
参考资料
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- 2018年4月20日，苹果宣布开源FoundationDB，一款支持多种数据模型、高性能、高可用、可扩展，且具备ACID事务的分布式KV NoSQL系统。
- FoundationDB已在苹果公司内部的生产环境使用三年，主要用于iCloud上的云存储服务
- FoundationDB有潜力成为下一代分布式数据库系统的底层基础设施
- 在独立的KV存储服务上实现事务ACID语义
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/38223586
- https://www.foundationdb.org/
- https://news.ycombinator.com/item?id=37552085
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