百分点大数据技术团队：可插拔 OSS 架构设计和实战经验

2022 年 6 月 08 日
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编者按：随着互联网、大数据和人工智能等技术的发展，信息资源得到最大程度的共享，但随之而来的海量文件存取的功能和性能问题也日渐突出。在政务领域解决方案中，对象存储往往扮演着非常重要的角色，如全国各地的健康宝的头像和核酸报告文件或图片的高速并发存取，不同地区应用接口和后端存储的快速适配等。

百分点科技基于海外多个项目的建设经验，沉淀出基于 HBase 和 Ceph 的混合对象存储服务，能够有效解决海量文件高速存储的问题，并通过写事件通知，将小文件内容传输至 Kafka，实现下游系统以顺序方式读取文件，提升系统整体的吞吐性能。

一、背景介绍

百分点科技早期的 OSS 整体架构如下图所示，客户端通过 LVS 代理向 OSS 服务上传文件，OSS 服务会根据文件大小路由到不同的存储服务。

由于数据分布广，所以 OSS 服务部署在不同的数据中心，每个中心 OSS 服务(包含存储服务)的集群规模从十几台到五六十台服务器不等，共存储十余 PB 的文件数据。

虽然老版 OSS 通过了海量数据的考验，但针对不同场景仍有不足，具体表现如下：

针对演示环境或中小规模数据场景，HBase 和 Ceph 的混合方案显得过于笨重，对于这类场景，本地文件系统或单节点的 MinIO 即可满足需求；
老版架构层面缺乏设计，仅完成特定场景下的基本功能，不同功能的代码耦合性太强，很难扩展，比如文件类型探测，基于文件元数据的存储路由等；
老版不管文件大小，均使用字节数组存储所有文件，对内存占用过大。

为提升效益，百分点大数据技术团队对老版 OSS 进行了改造升级，新版 OSS 不仅拥有出色的文件存取能力，而且更加灵活，具体亮点功能如下：

全局插件化设计，扩展能力非常好；
高性能的文件类型识别，支持数千种类型，并且支持自定义分类接口；
基于元数据的链式过滤，如基于文件类型或其它元数据对文件进行过滤；
动态限流控制，防止单台 OSS 服务节点压力过大；
动态路由控制，如基于元数据动态路由至后端存储；
支持大量的存储插件，可以基于不同场景进行差异化配置；
丰富的事件通知，如读写通知，读写错误通知，读写性能通知等；
支持 Office 及 PDF 等文档的内容提取；
支持自定义文件元数据信息并保存；
性能增强，充分展现后端存储及网络的 IO 能力。

二、应用设计

1. 整体设计

针对老版 OSS 的痛点，并围绕 OSS 服务功能本身，百分点科技重新设计了 OSS 服务，新版 OSS 的架构如下图所示：

服务编排

Processor 用于编排文件读写逻辑，可调用 Router、Detector、Filter、Storage 和 Notification 接口。所有用户 API 的请求均重定向至 Processor，由 Processor 统一管理。

文件分类

在老版 OSS 服务中，一大使用痛点是文件类型是不可知的，强依赖客户端提供的仅仅几种文件类型信息。因此，在新版设计中，百分点科技引入了文件类型探测的功能，能够探测出文件的具体类型，比如图片会识别为 image/jpg、image/png 等不同的细分类型。

链式过滤

在老版 OSS 服务中，不管文件类型和大小以及来源，上传文件是全部存储的，但是在客户实际使用中，可能只会用到特定部分的数据，所以，百分点科技增加了根据来源，文件类型等的过滤链，过滤到用不到的文件。如果之前不需要某种类型文件，现在需要了，修改过滤规则即可。

动态路由

在老版 OSS 服务中，我们使用 HBase+Ceph 作为后端的存储服务，使用文件大小来决定是存入 HBase 还是 Ceph。但这个逻辑的实现代码耦合性很强，想要增加其他的规则很麻烦。因此，在新服务中将这个功能抽取成路由插件，可以自定义规则实现动态路由。

内容提取

在老版 OSS 服务中，对于 office 和 PDF 类等文档，在 ES 中是索引不到文档内容的，在新服务中，我们在上传文件时增加了文件类型的探测，如果探测到是 office 和 PDF 类等文档，则通过 Tika 提取出内容，最终内容存入到 ES 中就可以检索了。

2. API 接口设计

API 层主要设计了如下几个 API：

上传接口

POST /upload?file_id=eb42cf02-9865-11ec-b909-0242ac120002&file_name=Meeting.pdf

下载接口

GET /download?file_id=eb42cf02-9865-11ec-b909-0242ac120002

批量下载接口

GET /batchDownload{"fileIds": "eb42cf02-9865-11ec-b909-0242ac120002, 629fe326-9868-11ec-b909-0242ac120002"}

配额查询

GET /getAvailableTokens

3. 类接口设计

这样通过接口的方式实现了各个组件的定义，具体的功能实现在具体组件的实现中实现，具有很大的灵活性和扩展性。

如上面类关系图所示，存储可以选择 HBase 或者 S3 协议兼容型的存储。同时，各个组件的选择用配置参数的方式配置在配置文件中，这样切换不同类型存储或者不同消息通知等组件的时候，修改配置文件就可以实现。

4. 配置设计

服务的配置基于 SpringBoot 的 YML 配置文件进行配置，但是为了灵活控制服务各插件的行为和功能，我们使用了 SpringBoot 动态注入 Bean 的方式类来生成具体的插件。比如关于路由器的配置如下：

具体代码如下：

public class SizeBasedRouter implements Router {

private String id;

private String smallFileStorageId;

private String largeFileStorageId;

}

@Bean(name = "router")

@Scope("singleton")

public Router router() throws Exception {

Map<String, Object> config = processorProperties.getRouter();

String klass = MapUtils.getString(config, "class");

Object object = newObject(klass, config);

return (Router) object;

}

private <T> T newObject(String className, Map<String, Object> properties) throws ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException {

Assert.hasLength(className, "Class property is mandatory");

Class klass = Class.forName(className);

Object object = klass.newInstance();

BeanUtils.populate(object, properties);

return (T) object;

}

5. 插件设计

Processor

Processor 用于编排文件读写逻辑，可调用 Router，Detector，Filter，Storage 和 Notification 接口。所有用户 API 的请求均重定向至 Processor，由 Processor 统一管理。

类图如下：

Detector

Detector 用于文件类型识别。本系统提供 FastDetector，CustomDefaultDetector， ExtraOfficeDetector， FastStringDetector， StringDetector，TokenDetector 和 TextDetector 等。

基于 Tika 类型探测的基础上进行扩展，通过 Stream 头尾字节，综合运用了 Tika 自身和自定义的扩展探测能力，可以实现对上传文件类型的快速探测，不同文件类型的探测能力达到 10w/s，甚至 100w/s。

其中，带 Fast 前缀的为优化版本，适合海量数据的文件类型探测，单线程探测性能在每秒数万至百万级别。

类图如下：

Filter

Filter 用于文件过滤，因为很多文件是没有价值的图片/js/css/二进制文件等，为了提高 OSS 的整体效率，实现了基于网站和类型的文件过滤功能。

文件过滤正则示例：

"*:+|+text/html|+text/xml|+text/plain|+application/*json*|+application/*xml*|+application/*form*|+message/*|+multipart/*

+application/pdf|+application/*office*|+application/*word*|+application/*excel*|+application/*powerpoint*

+application/*document*|+application/zip|+application/rar|-*/*"

类图如下：

RateLimiter

RateLimiter 用于限流，根据既定规则在请求过载的时候进行限流。类图如下：

Router

Router 用于对读写请求进行路由，以实现大小文件分发、按类型分发等功能，可同时路由到多个存储以实现读负载均衡或双写等特殊场景。此外，Router 方法可返回 null 值，表示该对象被过滤。可包括 SingleRouter，SizeBasedRouter。如果在写时路由变量多于读时路由变量，则可能需要使用缓存记录文件 ID、文件路径及存储 ID 间的关系。

类图如下：