小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务

小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。

在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而，这些不同的存储方式导致了数据冗余和维护管理成本的增加，同时也带来了扩展性和性能方面的问题。另外，随着公司云原生化进程的推进，越来越多的应用从物理机迁移到容器平台，这进一步增加了对文件存储和多节点共享访问数据的需求。

因此，小米存储团队自 2021 年开始启动了文件存储项目，基于 JuiceFS 构建了一个文件存储平台化产品，并通过 CSI Driver 组件提供了云原生存储的能力，以满足上述各种业务场景对文件存储的需求。

目前，这个平台已经承载了超过 50 亿个文件，总容量 2.5PB 以上，集群吞吐达到每秒 300~400Gbps。业务场景也在不断扩展，涵盖了大模型数据存储、大数据以及数据湖上云等领域。在接下来的内容中，我们将深入介绍小米在这一过程中的设计思路和实践经验。

01 为什么要建设统一的存储平台

一方面，我们面临着以下三方面的需求增长：日益增长的应用场景：随着人工智能业务的发展，我们对大规模文件存储的需求也在快速增长，此外在容器内共享访问数据、存算分离、大数据上云、大模型等场景同样对文件存储有着众多的应用需求，这些场景均需要高效、可靠的文件存储服务。

统一的文件存储方案：在我们立项并进行 JuiceFS 项目之前，在机器学习平台我们采用了 Ceph RBD+NFS、S3 FUSE、HDFS 等多种数据存储方式，我们期望能够统一存储方案，将大部分数据放到同一存储平台，降低维护及数据冗余成本。

混合云场景：小米作为全球化企业，业务遍布全球多个国家，在海外多个区域都会有文件存储相关的业务需求，我们需要满足私有云+公有云一体的文件存储架构。我们预期中的存储平台需要具备如下特性：

1. 功能丰富，拥有完善的存储功能，支持 POSIX 等多种访问协议，同时具备易用性，面向云原生平台设计。

2. 规模扩展性，能够支撑百亿文件、百 PB 容量规模的文件存储能力，能够弹性扩展。

3. 性能与成本，满足 AI 高并发训练等场景的性能需求，服务稳定可靠同时兼顾存储成本。

4. 混合云场景，支持多种存储后端，支持云上云下不同应用环境。

5. 开发迭代，我们有一个明确的目标，即借助开源项目，不重复造轮子。易于开发扩展与维护， 能够持续迭代。

存储选型：CephFS vs JuiceFS

我们对比了 JuiceFS、CephFS 以及其他一些业界文件系统的性能和功能。JuiceFS 社区文档也提供了一些的对比信息，如果您感兴趣，可以查阅 JuiceFS 社区文档。

首先，CephFS 在我们的需求中有一些无法满足的部分，例如，我们希望在公有云上部署，而 CephFS 可能更适合在 IDC 环境中使用。其次，CephFS 在集群规模达到一定程度时（例如 PB 级别），在平衡和元数据服务器性能方面可能会遇到一些瓶颈。

在 2021 年初，JuiceFS 项目刚刚开源，我们就开始关注了。与 CephFS 等其他开源文件存储系统相比，JuiceFS 采用了插件化的设计思想，为我们提供了更大的灵活性，使我们能够根据自身需求进行定制化开发。JuiceFS 还提供了丰富的产品功能，能够满足我们的特定场景需求。

同时，考虑到 Ceph 作为底层存储服务在小米内部已经大规模应用了多年，我们可以将 Ceph RADOS 作为 JuiceFS 的数据存储池，在 IDC 机房内提供高性能和低延迟的文件存储服务。这是我们在选型时的基本思考，以下这些优势是我们选择了 JuiceFS 作为整体存储服务的基础。

JuiceFS 优势

JuiceFS 采用了数据和元数据分离存储的架构，同时具备完全可插拔的设计，我个人认为这个构想非常出色。在进行基于 JuiceFS 的二次开发时，我们能够轻松地适应内部企业需求，充分利用已有的成熟组件，以满足不同应用场景下的数据管理需求。

JuiceFS 功能十分丰富，它兼容了 POSIX、HDFS、S3 等多种访问协议，支持数据的加密、压缩、文件锁等多项功能，并提供了 CSI 组件的支持，同时还具备相对复杂的扩展功能，这些满足了我们对存储服务的基本需求。

性能方面 JuiceFS 表现卓越，借助其独特的数据切分管理和客户端缓存加速能力，为客户端提供了出色的吞吐性能。

JuiceFS 社区生态非常活跃，根据我所接触到的一些项目，我认为 JuiceFS 社区的运作是最出色的。值得一提的是，在开源之前，JuiceFS 首先在商业领域积累了经验并应用于实际场景中，这为我们提供了许多有价值的借鉴。

通过以上考虑，我们当时决定基于 JuiceFS 构建一个面向云原生设计的、高性能且具有弹性可扩展性的共享文件系统。

02 小米存储平台架构及能力

作为一个文件存储平台，我们的服务是处于底层位置的，旨在满足小米企业内多样的需求场景。这些场景不仅包括自驾等基础应用，还涵盖了容器共享存储、大数据等多种场景。我们的目标是将产品化功能提供给业务部门，增强服务的易用性，使业务方能够更轻松地使用我们的服务。

在上述架构图中，作为存储平台，我们不仅提供了 JuiceFS 文件存储服务，还提供了基于 Ceph RBD 的块存储服务。同时，Ceph 为 JuiceFS 提供了底层对象存储支持。我们还拥有内部的 FDS 对象存储服务，可以适应 IDC 以及各种公有云对象存储，为业务提供无缝的跨多云的服务。我们向上层提供了不同的协议支持，包括块协议、文件协议和对象协议。在更高层次，我们为 PaaS 平台和计算层提供支持，最顶层则是应用层。

小米的 JuiceFS 架构与社区版 JuiceFS 基本相同。在 JuiceFS 客户端方面，我们提供上层协议支持，并与我们的 meta 服务和 data 服务进行底层对接。

我们的项目启动较早，当初在 JuiceFS 开源时，meta 服务的选择仅限于使用 Redis。然而，我们的首个业务需求可能涉及到数亿级别的文件规模，而 Redis 实际上难以有效支持这一规模。

与此同时，我们的产品是一个平台化项目，因此我们决定自行开发一个分布式的 meta 服务，用于统一管理集群，包括之前提到的复杂功能，具备这样的中心化能力实际上会更容易实现我们的目标。为存储元数据信息，我们选择了分布式 meta，基于另外一款开源存储项目 CubeFS 的 meta 模块实现。

优化1：统一集群管理

根据我们的场景需求，我们对 JuiceFS 做了一些优化。"集群统一管理" 这是我们与 JuiceFS 社区版的架构最大的区别，也是我们很多平台功能实现的基础。

在 JuiceFS 社区版中，文件系统之间缺乏统一的管理，用户需要自行设置他们自己的 meta 服务、bucket 等。例如，当业务部门创建一个新的卷时，他们需要自己申请 Redis、bucket、网关等，并设置后台任务，这使得整个过程繁琐且依赖于客户端。如果业务部门需要创建另一个卷，他们必须重复之前的工作，因为所有工作都是在客户端完成的。

小米的主要不同之处在于我们将卷的管理进行了集中，将通用功能下沉，使得业务使用更加便捷。

首先，我们可以看到在这个层次上，最顶层是 meta 服务，分为 master 和 metanode。我们通过 meta master 进行了统一管理，将跨客户端的工作功能集成到了统一的管理层次。这包括基本的管理功能，如卷的创建和删除，以及存储池与 bucket 的管理，还包括一些会话管理机制。一些异步任务由中心统一维护，包括 compaction、数据清理等流程。

由于我们有一个 master 层，因此我们能够提供一些产品功能，包括权限接入，建立了统一的网关，并提供账单服务，以及对应内部控制台的功能接入。

优化2：S3 网关

社区版的 S3 网关可以与一个卷相对应，通常需要进行 Minio 的 AK/SK 配置。我们首先在卷内进行了统一的管理，这使得它能够支持集群内所有卷的访问，并提供了一个统一的 S3 接入域名。

因此，我们在这一层上实现了文件系统的动态加载，使得多个卷可以通过同一个网关服务访问数据。同时，在这一层次上，我们也实现了小米内部 IAM 权限系统的适配，支持多租户的 AK/SK。

在公共参数方面，例如缓冲缓存（--buffer-cache）、缓存大小（--cache-size），这些参数可以在多个卷之间全局共享，还有与 meta 相关的连接池实现了共享，支持多个卷的网关管理。

此外，我们在网关服务上提供了一个完备的监控系统，用于监控请求吞吐量、延迟、SLA 等性能指标。

优化3：存储类型及多池管理

在进行了统一管理之后，我们进行了存储类型的封装。对于业务方来说，他们不需要关心数据存储在后端的存储介质或服务提供商。用户只需要选择适合其需求的服务类型。这个系统提供了三种基本类型，包括性能型、容量型和成本型。性能型对应后端的 Ceph SSD 存储，容量型对应机械硬盘，而成本型则对接对象存储。每种类型适用于不同的使用场景，因此提供了不同的吞吐量和延迟水平。

在存储类型方面，我们引入了一层多池管理机制，对底层存储服务进行了统一管理和封装。相对于社区版中卷（bucket）与存储池的一对一关系，我们支持了多池管理功能，主要实现了以下能力：

首先，与业务相关的配置。存储池的配置以及 Ceph 的配置都由元数据系统进行统一管理，无需用户额外配置 Ceph 的环境变量或配置文件。

第二点，我们允许卷设置存储类型，存储类型与存储池关联，并且在数据的切片级别进行记录。存储类型与其绑定的存储池是可以切换的，这样可以满足超大容量卷（百 PB 级别）的存储需求。

我们的多池管理设计主要来源于对 Ceph 的思考。当 Ceph 集群规模达到一定程度时，性能问题可能会显现出来，我们不希望维护特别大规模的 Ceph 集群，而是会建立新的集群，相当于将大容量划分为多个小集群来进行管理。这有利于减少性能开销，减少 OSD 存储故障的概率。同时也降低了管理节点的数量。我们的操作就相当于将存储类型绑定的存储池切换到新的存储池上，旧数据仍然存储在旧存储池中，而新的数据将被存储在新的存储池上，不会产生数据均衡挪动。

此外，我们还有更多操作的空间，可以按切片级别将数据迁移到不同的存储池。基于这一能力，我们可以实现更复杂的功能，如根据文件访问情况的冷热分层、基于 ec 纠删码+ 3 副本的大小 IO 分流优化等。

产品能力

我们为集团内部提供了丰富的产品功能，这些功能在企业内部是非常必要的功能：

• 权限系统：我们接入了 IAM（身份与访问管理）资源权限管理系统，适配通用的鉴权功能，以确保只有经过授权的用户可以访问资源。同时能够根据卷的归属找到相关项目部门及负责人，从而将存储资源精准地定位到实际负责的实体，有助于企业更好地进行管理。

• 控制台：接入小米融合云控制台，我们提供了管理卷和文件的功能，方便业务使用

• 监控：我们为 JuiceFS 集群和客户端提供了监控看板，帮助企业实时了解系统的性能和状态。

• 审计：对文件操作和数据读写进行审计，记录审计日志。这对一些敏感数据的业务非常重要，因为它可以告诉您哪些客户端正在访问文件，以及文件是否曾被篡改或删除。

• 回收站：我们支持回收站功能，可以帮助企业规避因误删数据而带来的风险，让数据更加安全可控。

• 账单：我们提供按不同存储类型和存储容量计费的功能，帮助企业了解和管理存储资源的费用。

大部分业务人员对于存储产品并不十分了解，因此在选择合适的存储类型时常常感到困难。为了帮助内部用户更好地做出选择，我们提供了一些通用场景建议。在控制台的卷文件管理方面，我们采用了类似于 Minio 平台的 S3 网关，用于多卷的文件内容管理，用户能够方便的进行文件管理和分享下载。

基于这些产品能力及云原生 CSI Driver 的功能，我们已经对接了小米容器平台及机器学习 PaaS 平台，业务根据需要选择不同的集群与存储类型使用我们的 JuiceFS 文件存储服务。在容器内使用 JuiceFS 时，我们更倾向于优先采用静态卷的方式来进行接入。首先，静态卷接入的优势在于它们是明确定义和创建的，对其名称和用途都有明确的规定。相比之下，动态卷的使用往往涉及到更复杂的权限管理。另外，对于更底层的 Kubernetes 平台，我们也为该服务提供了静态卷和动态卷两种接入方式。目前，我们的大部分服务都是以原生方式提供的。

分布式 meta

我们的元数据部分则是基于 CubeFS 进行开发的。最早，CubeFS 是由京东开源，是中国第一个开源分布式文件系统，涵盖了元数据（meta）、数据（data）以及最近的纠删码（EC）模块。

然而，当初我们并没有直接采用 CubeFS 的全部，主要有两个原因。首先，我们更希望能够充分利用公有云的资源，而当时的 CubeFS 仅支持自建存储。其次，我们对 Ceph 有更深入的了解，希望能够在底层的数据部分进行灵活替换。因此，当初我们只采用了 CubeFS 的元数据部分。

元数据是基于 Multi Raft 进行全内存实现的，架构分为两个模块：Master 和 Meta。

• Master 是一个集群管理节点，负责管理存储卷和集群的基本配置信息，以及管理和调度 meta region，并向外部提供 HTTP 接口。

• meta 作为元信息节点。它通过 Multi Raft 管理 region，并向外部提供 TCP 和 HTTP 接口，支持横向扩展。

数据被划分为不同的 region。每个文件系统都有多个数据分片，按照 inode 区间进行划分。随着数据量的增长，分片的数量也会增加。每个分片都会被均匀地分布在不同的元数据节点上。在一定条件下，会进行分裂操作，以便更好地实现水平扩展。目前，我们的生产环境中最大的一个集群已经拥有了 30 多亿个文件，预计可以扩展到百亿级别。

上图是 meta region 分裂的示意图，如果前两个 region 被写满，它就会变成只读状态。当最后一个 region 的文件数量达一定规模或节点内存用量超过了阈值，那么最后一个分片就会分裂成两个，实现了 region 的横向扩展。

03 应用场景

JuiceFS 的应用场景主要包括 4 个场景：机器学习、文件持久化存储、共享数据访问和大数据分析。目前，机器学习是我们最大的业务领域，大数据及大模型方面我们正在积极探索中。

上图展示了我们整体业务发展的情况。我们的单一集群已经达到了数十亿文件和 PB 级别的数据量，吞吐量达到数百 Gbps 的级别。

在过去的两年中，我们正式地将 JuiceFS 接入到了我们的学习平台。目前，它主要用于提供自动驾驶训练、部分手机训练和新一代语音训练的支持。

去年，我们还支持了容器平台，发布了公共集群，并提供了容器平台的接口，以满足不同应用的需求。接着，我们接入了小爱语音的训练业务。他们以前的部署方式是使用物理机上的 SSD 来运行 NFS 服务。然而，随着数据量的不断增长以及团队规模的扩大，他们很难进行扩容。此外，他们在数据管理方面也面临挑战。因此，去年他们决定采用我们的服务。

今年，我们进行了一些新业务领域的尝试，其中包括将大数据 Iceberg 迁移到云端进行性能验证和比较。此外，在大型模型的存储方面，我们已经支持了完整的存储，包括原始语料的接入、算法训练和基本模型文件的存储。

大数据上云场景探索

在将大数据 Iceberg 迁移到云端的性能验证与同类产品相比，JuiceFS 在多种规格的 IO 读写场景下均表现出色，某些场景性能略优。

如上图所示，时间越短越好，可以看到 JuiceFS 在某些场景的速度更快，某些场景略慢，整体性能可以和公有云产品媲美。同时值得一提的是，我也了解到一些其他的存储产品，在数据组织管理和加速设计方面或多或少受到了 JuiceFS 的启发。

语音场景业务收益

我们目前已经有许多业务迁移并使用了 JuiceFS 文件存储服务，下面是以语音训练业务为例，介绍一下迁移到 JuiceFS 后，给业务方带来的收益：

• 容量收益：语音组数据之前主要存放在 NFS 上，经常遇到某台存储机器被写满，导致该机器上同学无法继续写入的问题。随着训练规模的增加，容量扩展和容量管理都不方便。云平台-云存储组提供的 JuiceFS 理论上可以更好的满足我们的需求。

• 成本收益：JuiceFS 单位容量的成本低于 NFS，目前语音组数据已由（NFS+FDS）迁移至 JuiceFS，根据机器成本计算，每 T 容量每月的成本更低。

• 安全性：语音 NFS 采用 RAID10 与 RAIDO 混部的方式，而目前采用3副本模式存储，JuiceFS 上的数据安全性更有保障。

• 并发性：NFS 在使用时，用户的 IO 经常会集中在某一个存储节点上，某一台存储节点上的某个用户运行重 IO 任务后，同存储节点下的其他用户会受影响。而 JuiceFS 将数据分散到多个节点上，多用户多机并发访问时，用户相互影响小，IO 上限更高。

04 未来规划

更低成本

1. 冷热分层：我们鼓励更多地使用公有云对象存储，以降低数据存储成本。

2. IDC 优化：我们引入了高密度机型以减少成本，并对存储方式进行了优化，采用了 EC 纠删码存储方式，并实现了大小 IO 的分离。

3. 元数据管理：我们的元数据目前采用了全内存模式，对于大量小文件的应用场景，元数据在内存中的占用可能会相当大，成本很高。为了降低处理成本，我们需要支持 DB 模式，即不再使用全内存存储，而是采用本地的 rocksdb + ssd 方式存储。

提升性能

1. 提高全闪存储性能，支持 RDMA、SPDK，降低延时

2. GDS (GPU Direct Storage) 面向 AI 大模型场景，提供高速存储 能力

3. 优化 Meta 传输 proto 协议，减少 marshal 开销及数据传输量

丰富功能

1. 适配社区版本最新功能，如目录配额功能。

2. 希望能实现 JuiceFS 商业版的部分能力，如支持分布式缓存功能，快照功能

3. lifecycle 生命周期管理

4. QoS 限速能力

05 JuiceFS 使用经验分享

• 客户端升级优化：在早期，我们面临了客户端升级的一些挑战。具体来说，Mount Pod 客户端升级要求迁移 Mount Pod 上的所有业务，重新构建 Mount Pod，然后 Mount Pod 才能更新。这一过程非常繁琐，给业务方带来了很多困扰。

  为了解决这个问题，我们实现了热重启功能，无需卸载即可升级客户端。通过 Unix Domain Socket 传递 /dev/fuse 文件描述符，并重新构建文件句柄，从而实现了新进程对挂载点的重建。这一改进使得 CSI Driver 升级时则无需重新调度 Mount Pod，大大降低了升级的难度。

• 本地磁盘缓存优化：在容器场景中，客户端磁盘通常是机械硬盘。当需要读取的数据集较大时，如果本地缓存空间有限，会导致缓存命中率非常低。尤其是当将 Ceph 作为存储池时，一般不建议在业务中启用缓存。

• 预读优化：针对偏向于随机读取的场景，预读可能导致带宽大幅增加（高达数十倍）。为了解决这个问题，我们引入了预读放大带宽的监控机制。当预读放大过多时，我们建议业务关闭预读配置。需要指出的是，这种情况相对较为极端，在大多数数据场景中，启用预读仍然可以显著提升性能。

• 客户端开销优化：由于我们是通过 Fuse 用户态进程挂载文件系统，会引入额外的开销。如果宿主机挂载了大量卷，可能会导致内存资源的大量占用。因此，我们建议在使用卷的时候提前规划好，可以考虑使用子目录方式代替多卷挂载，以减少内存资源开销。

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