文件系统 （File System）是常见的存储形式，主要由数据和元数据两部分组成。其中数据是文件的具体内容，通常会直接展现给用户；而元数据是描述数据的数据，用来记录文件属性、目录结构、数据存储位置等。一般来说，元数据有非常鲜明的特点，即占用空间较小，但访问非常频繁。
当今的分布式文件系统中，有的（如 S3FS）会将元数据和数据统一管理，以简化系统设计，不过这样的弊端是某些元数据操作会让用户感受到明显的卡顿，如 ls 大目录，重命名大文件等。更多的文件系统会选择将这两者分开管理，并根据元数据的特点进行针对性优化。JuiceFS 采用的就是这种设计，其架构图如下：
其中，元数据引擎需要是能够支持事务操作的数据库，而数据引擎一般是用对象存储。目前为止，JuiceFS 已经支持 10 种以上元数据引擎和 30 种以上数据引擎。
用户在使用 JuiceFS 时可以自由地选择成熟组件来充当这两个引擎，以应对丰富多变的企业环境和数据存储需求。然而对于新用户来说，当面对更多选择时，也带来了一个问题：在我的场景中究竟选择哪一款数据库作为元数据引擎比较合适？这篇文章将从产品设计角度，为大家介绍 JuiceFS 可使用的元数据引擎类型，以及他们的优劣势。
01-JuiceFS 元数据引擎类型
JuiceFS 现在支持的元数据引擎总共有有三大类。
第一个是 Redis。Redis 是 JuiceFS 开源后最早支持的元数据引擎。首先 Redis 速度够快，这是元数据引擎需要具备的重要能力之一；其次，Redis 受众面广，大部分用户对 Redis 都有实践经验。JuiceFS 对兼容 Redis 协议的数据库也都实现了支持，比如 KeyDB、Amazon MemoryDB 等。
然而，Redis 的可靠性和扩展性容易受限，在一些数据安全性要求较高或规模较大的场景中表现乏善可陈，因此我们又开发支持了另外两类引擎。
第二个是 SQL 类。如 MySQL、MariaDB、PostgreSQL 等，它们的特点是流行度较高，且通常具有不错的可靠性与扩展性。另外，还支持了嵌入式数据库 SQLite。
最后一个是 TKV（Transactional Key-Value Database）类。它们的原生接口比较简单，因此在 JuiceFS 中的定制性更好，相较于 SQL 类一般也能有更高的性能。目前这一类支持的有 TiKV、etcd 和嵌入式的 BadgerDB 等，对 FoundationDB 的支持也在紧锣密鼓地开发中。
以上是根据 JuiceFS 在对接数据库时的协议接口进行的分类。每个大类里面有各种不同的数据库，每种数据库又有其自身的特点，以下根据这些特点对用户常用的几个选项进行比较。
元数据引擎比较
| Redis | MySQL/PostgreSQL | TiKV | etcd | SQLite/BadgerDB | |
|---|---|---|---|---|---|
| 性能 | 高 | 低 | 中 | 低 | 中 |
| 扩展性 | 低 | 中 | 高 | 低 | 低 |
| 可靠性 | 低 | 高 | 高 | 高 | 中 |
| 可用性 | 中 | 高 | 高 | 高 | 低 |
| 流行度 | 高 | 高 | 中 | 高 | 中 |
如上文中提到的，Redis 的最大优势是性能高，因为它是全内存的数据库。其他几方面它就表现平平。
从扩展性上说，通常单机 Redis 可以支持 1 亿文件左右，超过 1 亿时，Redis 单进程的内存使用量会比较大，管理性能上也会有所下降。开源版 Redis 支持以集群模式来扩展其可管理的数据总量，但由于集群模式下 Redis 并不支持分布式事务，因此作为 JuiceFS 元数据引擎时，每个 JuiceFS volume 能用的 Redis 进程还是只有一个，单 volume 的扩展性相较于单机 Redis 并没有太大提升。
从可靠性来看，Redis 默认每秒将数据刷盘，在异常时可能导致小部分数据丢失。通过将配置 appendfsync 改为 always，可以让 Redis 在每个写请求后都刷盘，这样数据可靠性能提高，但是性能却会下降。
从可用性来说，部署 Redis 哨兵监控节点和备用节点，可以在主 Redis 节点挂掉后选择一个备份节点来重新提供服务，一定程度上提高可用性。然而，Redis 本身并不支持分布式的一致性协议，其备用节点采用的是异步备份，所以虽然新的节点起来了，但是中间可能会有数据差，导致新起来的数据并不是那么的完整。
MySQL 和 PostgreSQL 的整体表现比较类似。它们都是经过大量用户多年时间验证过的数据库产品，可靠性和可用性都不错，流行度也很高。只是相较于其余元数据引擎，它们的性能一般。
TiKV 原本是 PingCAP TiDB 的底层存储，现在已经分离出来，成为一个独立的 KV 数据库组件。从我们的测试结果来看，它用来作为 JuiceFS 的元数据引擎是一个非常出色的选择。其本身就有不弱于 MySQL 的数据可靠性和服务可用性，而且在性能与扩展性上表现更好。只是在流行度上，它和 MySQL 还有差距。从我们与用户交流来看，如果他们已经是 TiKV 或 TiDB 的用户，那最后通常都会偏向使用 TiKV 来做 JuiceFS 的元数据引擎。但如果他们之前对 TiKV 并不熟悉，那要再接受这样一个新的组件就会慎重许多。
etcd 是另一个 TKV 类的数据库。支持 etcd 的原因是因为它在容器化场景中流行度非常高，基本上 k8s 都是用 etcd 来管理它的配置。使用 etcd 作为 JuiceFS 的元数据引擎，并不是一个特别适配的场景。一方面是它的性能一般，另一方面是它有容量限制（默认 2G，最大 8G），之后就难以扩容。但是它的可靠性和可用性都非常高，而且容器化场景中也很容易部署，因此如果用户只需要一个规模在百万文件级别的文件系统，etcd 依然是一个不错的选择。
最后是 SQLite 和 BadgerDB，它们分别属于 SQL 类和 TKV 类，但使用起来体验却非常类似，因为它们都是单机版的嵌入式数据库。这类数据库的特点是性能中等，但扩展性和可用性都比较差，因为其数据其实就存放在本地系统中。它们的优势在于非常易用，只需要 JuiceFS 自己的二进制文件，不需要任何额外组件。用户在某些特定场景或者进行一些简单功能测试时，可以使用这两个数据库。
02- 典型引擎的性能测试结果
我们做过一些典型引擎的性能测试，并将其结果记录在这个文档中。其中一份从源码接口处测试的最直接结果大致为：Redis > TiKV（3 副本）> MySQL（本地）~= etcd（3 副本），具体如下：
| Redis-Always | Redis-Everysec | TiKV | MySQL | etcd | |
|---|---|---|---|---|---|
| mkdir | 600 | 471 (0.8) | 1614 (2.7) | 2121 (3.5) | 2203 (3.7) |
| mvdir | 878 | 756 (0.9) | 1854 (2.1) | 3372 (3.8) | 3000 (3.4) |
| rmdir | 785 | 673 (0.9) | 2097 (2.7) | 3065 (3.9) | 3634 (4.6) |
| readdir_10 | 302 | 303 (1.0) | 1232 (4.1) | 1011 (3.3) | 2171 (7.2) |
| readdir_1k | 1668 | 1838 (1.1) | 6682 (4.0) | 16824 (10.1) | 17470 (10.5) |
| mknod | 584 | 498 (0.9) | 1561 (2.7) | 2117 (3.6) | 2232 (3.8) |
| create | 591 | 468 (0.8) | 1565 (2.6) | 2120 (3.6) | 2206 (3.7) |
| rename | 860 | 736 (0.9) | 1799 (2.1) | 3391 (3.9) | 2941 (3.4) |
| unlink | 709 | 580 (0.8) | 1881 (2.7) | 3052 (4.3) | 3080 (4.3) |
| lookup | 99 | 97 (1.0) | 731 (7.4) | 423 (4.3) | 1286 (13.0) |
| getattr | 91 | 89 (1.0) | 371 (4.1) | 343 (3.8) | 661 (7.3) |
| setattr | 501 | 357 (0.7) | 1358 (2.7) | 1258 (2.5) | 1480 (3.0) |
| access | 90 | 89 (1.0) | 370 (4.1) | 348 (3.9) | 646 (7.2) |
| setxattr | 404 | 270 (0.7) | 1116 (2.8) | 1152 (2.9) | 757 (1.9) |
| getxattr | 91 | 89 (1.0) | 365 (4.0) | 298 (3.3) | 655 (7.2) |
| removexattr | 219 | 95 (0.4) | 1554 (7.1) | 882 (4.0) | 1461 (6.7) |
| listxattr_1 | 88 | 88 (1.0) | 374 (4.2) | 312 (3.5) | 658 (7.5) |
| listxattr_10 | 94 | 91 (1.0) | 390 (4.1) | 397 (4.2) | 694 (7.4) |
| link | 605 | 461 (0.8) | 1627 (2.7) | 2436 (4.0) | 2237 (3.7) |
| symlink | 602 | 465 (0.8) | 1633 (2.7) | 2394 (4.0) | 2244 (3.7) |
| write | 613 | 371 (0.6) | 1905 (3.1) | 2565 (4.2) | 2350 (3.8) |
| read_1 | 0 | 0 (0.0) | 0 (0.0) | 0 (0.0) | 0 (0.0) |
| read_10 | 0 | 0 (0.0) | 0 (0.0) | 0 (0.0) | 0 (0.0) |
- 上表中记录的是每一个操作的耗时，数值越小越好；括号内数字是该指标对比 Redis-always 的倍数，数值也是越小越好
- Always 和 Everysec 是 Redis 配置项 appendfsync 的可选值，分别表示每个请求都刷盘和每秒刷一次盘
- 可以看到，Redis 在使用 everysec 的时候，性能更好，但与 always 相差的并不大；这是因为测试用的 AWS 机器上的本地 SSD 盘本身 IOPS 性能就比较高
- TiKV 和 etcd 都使用了三副本，而 MySQL 是单机部署的。即使这样，TiKV 的性能表现还是高于 MySQL，而 etcd 与 MySQL 接近。
值得一提的是，上文中的测试使用的都是默认配置，并没有对各个元数据引擎去做特定的调优。用户在使用时可以根据自己的需求和实践经验进行配置调整，可能会有不一样的结果。
另一份测试是通过 JuiceFS 自带的 bench 工具跑的，其运行的是操作系统读写文件的接口，具体结果如下：
| Redis-Always | Redis-Everysec | TiKV | MySQL | etcd | |
|---|---|---|---|---|---|
| Write big file | 565.07 MiB/s | 556.92 MiB/s | 553.58 MiB/s | 557.93 MiB/s | 542.93 MiB/s |
| Read big file | 664.82 MiB/s | 652.18 MiB/s | 679.07 MiB/s | 673.55 MiB/s | 672.91 MiB/s |
| Write small file | 102.30 files/s | 105.80 files/s | 95.00 files/s | 87.20 files/s | 95.75 files/s |
| Read small file | 2200.30 files/s | 1894.45 files/s | 1394.90 files/s | 1360.85 files/s | 1017.30 files/s |
| Stat file | 11607.40 files/s | 15032.90 files/s | 3283.20 files/s | 5470.05 files/s | 2827.80 files/s |
| FUSE operation | 0.41 ms/op | 0.42 ms/op | 0.45 ms/op | 0.46 ms/op | 0.42 ms/op |
| Update meta | 3.63 ms/op | 3.19 ms/op | 7.04 ms/op | 8.91 ms/op | 4.46 ms/op |
从上表可以看到，读写大文件时使用不同的元数据引擎最后性能是差不多的。这是因为此时性能瓶颈主要在对象存储的数据读写上，元数据引擎之间虽然时延有点差异，但是放到整个业务读写的消耗上，这点差异几乎可以忽略不计。当然，如果对象存储变得非常快（比如都用本地全闪部署），那么元数据引擎的性能差异可能又会体现出来。另外，对于一些纯元数据操作（比如 ls，创建空文件等），不同元数据引擎的性能差别也会表现的比较明显。
03-引擎选型的考虑要素
根据上文介绍的各引擎特点，用户可以根据自己的情况去选择合适的引擎。以下简单分享下我们在做推荐时会建议用户考虑的几个要素。
评估需求：比如想使用 Redis，需要先评估能否接受少量的数据丢失，短期的服务中断等。如果是存储一些临时数据或者中间数据的场景，那么用 Redis 确实是不错的选择，因为它性能够好，即使有少量的数据丢失，也不会造成很大的影响。但如果是要存储一些关键数据， Redis 就不适用了。另外还得评估预期数据的规模，如果在 1 亿文件左右， Redis 可以承受；如果预期会有 10 亿文件，那么显然单机 Redis 是难以承载的。
评估硬件：比如能否连通外网，是使用托管的云服务，还是在自己机房内私有部署。如果是私有部署，需要评估是否有足够的硬件资源去部署一些相关的组件。无论是用哪一种元数据引擎，基本上都要求有高速的 SSD 盘去运行，不然会对其性能有比较大的影响。
评估运维能力，这是很多人会忽视的，但是在我们来看这应该是最关键的因素之一。对于存储系统来说，稳定性往往才是其上生产后的第一重点。用户在选择元数据引擎的时候，应该先想想自己对它是不是熟悉，在出现问题时，能否快速定位解决；团队内是否有足够的经验或精力去把控好这个组件。通常来说，我们会建议用户在开始时选择一个自己熟悉的数据库是比较合适的。如果运维人员不足，那么选择公有云服务也确实是个省心的选项。
这里分享下社区在使用元数据引擎方面的一些统计数据。
- 目前为止， Redis 的使用者依然占了一半以上，其次是 TiKV 和 MySQL，这两类的使用者的数量占比在逐步增长。
- 在运行的 Redis 集群的最大文件数大概是在 1.5 亿，而且运行情况是比较稳定的。上文提到的推荐的 1 亿文件是建议值，并不是说无法超过 1 亿。
- 整体数量规模 Top3，都是使用的 TiKV 而且都超过了 10 亿文件数量。现在最大的文件系统的文件数量是超了 70 亿文件，总容量超过了 15 PiB，这也从侧面证明了 TiKV 在作为元数据引擎时的扩展能力。我们自己内部测过使用 TiKV 作为元数据引擎存储 100 亿文件，系统仍能稳定地运行。所以如果你的整个集群预期的规模会非常大，那么TiKV 确实是一个很好的选择。
04- 元数引擎迁移
文章的最后，为大家介绍元数据引擎迁移。随着用户业务的发展，企业对元数据引擎的需求会发生变化，当用户发现现有的元数据引擎不合适了，可以考虑将元数据迁移到另一个引擎中。我们为用户提供了完整的迁移方法，具体可以参考这个文档。
这个迁移方法有一定的限制，首先只能迁移到空数据库，暂时无法将两个文件系统直接合在一起；其次，需要停写，因为数据量比较大的情况下，很难在线将元数据完整的迁移过来。要做到这点需要加许多限制，从实测来看速度会非常慢。因此，把整个文件系统停掉再去做迁移是最稳妥的。如果说实在需要有一定的服务提供，可以保留只读挂载，用户读数据并不会影响整个元数据引擎迁移的动作。
虽然社区提供了全套的迁移方法，但是还是需要提醒用户，尽量提前对数据量的增长做好规划，尽量不做迁移或尽早迁移。当要迁移的数据规模很大时，耗时也会变长，期间出问题的概率也会变大。
