揭秘京东文件系统JFS的前世今生，支持双11每秒约10万个对象同时读写
背景
作为一家大规模的自营式电商企业，京东需要存储海量的非结构化数据：商品图片、订单文本、仓库流转记录、App客户端文件、日志文件、内部文档等。对于存储这些数据，之前并没有统一的解决方案，都是各个业务线自行解决——MySQL BLOB、HDFS、FastDFS。
2013年5月，京东开始组建存储组，自主研发JFS——京东文件系统，以实现非结构化数据存储统一服务为目标。
小文件存储
针对3个典型的应用场景——商品图片、OFC订单、WMS库房流水，JFS第一版定位为海量小文件存储，其核心功能定义如下。
海量小文件存储，极高的可靠性、可用性与一致性。
Key-File数据模型，Key由系统生成，全局唯一；文件immutable，即不可修改，甚至极少被删除。
其主要包含如下3个模块。
ZooKeeper作为集群协调器管理元数据信息。
由Go语言开发的DataNode，实现服务端读写逻辑、复制协议、故障恢复等。每个DataNode管理一块磁盘——该设计大幅简化了工程实现。
由Java开发的客户端。
复制协议实现了一种Paxos变体，或者说一种极简的Paxos实现，如图1所示：固定成员（一个复制组由1primary + 2follower构成）、固定角色（primary与follower角色不会发生变更）、固定读写流程（client将写操作发送到primary，它在写本地的同时将写操作发给两个follower，三副本都写入成功后才成功返回给用户；优先在follower上读取，提高系统的并发能力）。
存储引擎采用Append-Only方式，每个DataNode维护一组（默认配置为512）Chunk大文件，客户端上传的小文件（如一张图片）被并行追加至一个复制组三名成员对应的Chunk中，如图2所示。
图1 JFS小文件复制协议
图2 JFS小文件数据存储
JFS为每个成功上传的小文件生成全局唯一的JFS Key来编码其存储位置信息：
JFS Key = Replica Group ID/Chunk ID/Offset/Length/Checksum/Signature
比如，jfs/t3442/251/2127752103/150148/57583d02/5844d73fNaca4af3d.jpg是京东网站上一款电饭煲的主图的JFS Key，表示该图片存储在3442号复制组、251号Chunk的2127752103字节偏移处，长度为150148字节，CRC校验码为57583d02，签名5844d73fNaca4af3d用于防止URL篡改攻击。
图片系统
基于JFS小文件存储系统，我们在2014年春天重新建设了京东商品图片系统（系统架构如图3所示），并在公司上市之前成功上线。之后，图片系统零故障稳定运行至今，历经商品图片规模从十亿到百亿的大幅增长。
同一张商品图片可能有数十种不同的规格（不同的设备、展现格式、降质参数），但源站JFS只存一副原图，CDN会缓存各种规格的图片URL，CDN未命中的图片则进行回源实时处理并返回。这样不仅节约了源站JFS的存储空间，也可以灵活地满足业务不断变化的需求。
图3 京东新图片系统架构
在解决最核心的图片存储和处理问题后，我们也做了很多工作来推动图片技术的发展。在缩放效率上，引入ICC、IPP编译将图片缩放性能提升到最初的3倍以上。在流量优化方面，将Webp格式引入京东，与无线部门紧密合作，将移动端的图片全部替换成Webp格式，给用户节省约35%的下行流量，并显著提升了用户体验。
大文件存储
JFS V2实现大文件存储功能。对于大文件写操作来说，类Paxos复制协议并不合适。primary拿到数据后同时发送给两个follower，这样primary的带宽资源将成为系统的瓶颈。因此，在大文件存储复制协议的选择上，JFS采取了链式复制（Chained Replication）以提高写操作吞吐量。链式复制结构如图4所示。在数据发送和接收上，也均使用了流水线处理，进一步提高了数据传输效率。
图4 JFS大文件复制协议
在数据存储结构设计上，恰恰与小文件相反，将一个大文件分成多个块来存储，这样可以规避局部过热的文件造成单机磁盘I/O过载；另外，分成多块也更利于整个系统资源的调度。大文件的数据存储如图5所示。
图5 JFS大文件数据存储
对象存储服务
JFS的小文件存储和大文件存储功能，从可靠性、可用性和稳定性方面，已经满足了大部分的业务需求，但使用起来却不是很方便，上传和下载都需要通过SDK，用户排查问题不是那么便捷，且对多语言的支持也不好。我们构建了JFS V3产品形态：简单对象存储，支持HTTP协议；支持文本、图片、视频等任何类型数据的存储；支持1个字节到1TB大小的数据存储；支持List操作，用户数据可以有层次结构。JFS V3为众多业务场景提供了最便捷的数据访问方式。
对象存储系统架构如图6所示。除了前面已经提到的大小文件存储，还需要构建Gateway、账户和Bucket管理、日志处理等，当然还有最复杂的元数据管理。
对象存储的元数据管理是一个业内难题。虽然对象存储并无目录的概念，但要支持按前缀进行List的操作，即能通过Prefix和Delimiter的结合，实现层次查询，是有一定难度的。在数据量不大时，类似于Hdfs的NameNode将全部用户Key都存在内存中就能满足需求，但当对象的数量超过十亿时，将会耗尽内存，无法做到横向扩展。很多KV存储能做到随意横向扩展，却不能很好地支持对象存储List请求。
图6 对象存储架构
JFS V3采用JED（京东弹性数据库）和JIMDB（京东内存存储系统）组合，来实现对象存储元数据的有效管理。将元数据扁平化持久存储在弹性数据库JED中，热点缓存在JIMDB中，一方面利用JED的单库MySQL的B树结构实现元数据的List层次查询；另一方面使用JIMDB实现高速单Key查询。当数据量达到一定阈值时，JED可以进行在线的扩容与重新分片，JIMDB也可以做动态容量扩展，这使得JFS V3服务逻辑层在工程实现上非常简单。
电子签收
JFS V3作为对象存储服务，一经推出就受到业务部门的广泛欢迎，电子签收小票的存储管理就是一个特别典型的应用。
从环保和成本的角度出发，运营系统青龙研发部创新性地启动了电子签收项目，取代之前每天数百万张的纸质小票。电子签收产生的海量签名图片需要高安全性、高稳定性、高持久性地保存。这无疑是对象存储的一个很好的应用场景，在此之上我们还实现了加解密、文字转图片、图片合成等定制化需求。基于JFS对象存储的电子签收后台系统，根据传回来的签收信息，按照指定样式生成签收小票图片并与用户签名图片合成，再按照业务安全性要求做数据加解密处理。如图7所示。
图7 电子签收
经过过去4年的发展，JFS对象存储目前支持京东1200多个业务的数据存储，双11最高峰值为每秒约10万个对象同时读写，存储对象数目达数百亿级别，数据总量达数十PB。
本文节选自：《京东基础架构建设之路（全彩）》一书；
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