背景
存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。
其中 HDFS 是被广为使用的大数据存储方案，已经经过十几年的沉淀和积累，是最合适的参考标杆。
以 Amazon S3 和 Aliyun OSS 为代表的对象存储也是云上大数据平台的候选方案，但它只有 HDFS 的部分功能和语义，性能也差不少，实际使用并不广泛。在这个测试中对象存储以 Aliyun OSS 为代表，其他对象存储类似。
JuiceFS 是大数据圈的新秀，专为云上大数据打造，是符合云原生特征的大数据存储方案。JuiceFS 使用云上对象存储保存客户数据内容，通过 JuiceFS 元数据服务和 Java SDK 来实现 HDFS 的完整兼容，不需要对数据分析组件做任何修改就可以得到跟 HDFS 一样的体验。
测试方法
Hadoop 中有一个专门压测文件系统元数据性能的组件叫 NNBench，本文就是使用它来做压测的。
原版的 NNBench 有一些局限性，我们做了调整：
- 原版 NNBench 的单个测试任务是单线程的，资源利用率低，我们将它改成多线程，便于增加并发压力。
- 原版 NNBench 使用 hostname 作为路径名的一部分，没有考虑同一个主机里多个并发任务的冲突问题，会导致多个测试任务重复创建和删除文件，不太符合大数据工作负载的实际情况，我们改成使用 Map 的顺序号来生成路径名，避免的一个主机上多个测试任务的产生冲突。
我们使用了 3 台阿里云 4核 16G 的虚拟机来做压力测试。CDH 5 是目前被广泛使用的发行版，我们选用 CDH 5 作为测试环境，其中的 HDFS 是 2.6 版本。 HDFS 是使用 3 个 JournalNode 的高可用配置，JuiceFS 是 3 个节点的 Raft 组。HDFS 使用内网 IP，JuiceFS 使用的是弹性 IP，HDFS 的网络性能会好一些。OSS 是使用内网接口访问。
数据分析
先来看看大家都熟悉的 HDFS 的性能表现：
此图描述的是 HDFS 每秒处理的请求数（TPS）随着并发数增长的曲线，有两个发现：
- 其中 Open/Read 和 Delete 操作的性能要远高于 Create 和 Rename。
- 在 20 个并发前，TPS 随着并发数线性增长，之后就增长缓慢了，到 60 个并发已经能压到 TPS 的极限（满负载）。
再来看看 OSS 的性能情况：
OSS 速度比 HDFS 慢了一个数量级，但它的各种操作的速度基本保持稳定，总的 TPS 随着并发数的增长而增长，在 80 个并发下还没遇到瓶颈。受测试资源所限，未能进一步加大压测知道它的上限。
最后看下 JuiceFS 的表现：
从图中可以看出，整体趋势和 HDFS 类似，Open/Read 和 Delete 操作明显比 Create/Rename 快很多。JuiceFS 的 TPS 也是在 20 个并发以内基本保持线程增长，之后增长放缓，在 60 个并发左右达到上线。但 JuiceFS 增幅更快，上限更高。
详细性能对比
为了更直观的看出这三者的性能差异，我们直接把 HDFS、Aliyun OSS 和 JuiceFS 放在一起比较：
可见无论是哪种元数据操作，JuiceFS 的 TPS 增长更快，上限也更高，明显优于 HDFS 和 OSS。
总结
一般我们在看一个系统的性能时，主要关注它的操作时延（单个操作所消耗的时间）和吞吐量（满负载下的处理能力），我们把这两个指标再汇总一下：
上图是 20 个并发下的各操作的时延（未跑满负载），可以发现：
- OSS 非常慢，尤其是 Rename 操作，因为它是通过 Copy + Delete 实现的。本文测试的还只是单个文件的 Rename，而大数据场景常用的是对整个目录的 Rename，差距会更大。
- JuiceFS 的速度比 HDFS 更快，快一倍多。
上图是 80 个并发时的吞吐量对比，可以发现：
- OSS 的吞吐量非常低，和其它两个产品有一到两个数量级的差距，意味着它需要使用更多的计算资源，产生更高的并发，才能获得同等的处理能力。
- JuiceFS 比 HDFS 的处理能力高 50-200%，同样的资源能够支撑更大规模的计算。
从以上两个核心性能指标来看，对象存储不适合要求性能的大数据分析场景。JuiceFS 作为后来者已经全面超越 HDFS，能够以更快的性能支撑更大规模的计算处理。
