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伴随着公司业务的发展，数据量持续增长，存储平台面临新的挑战：大图片的高吞吐、超分辨率场景下数千万小文件的 IOPS 问题、运维复杂等问题。除了这些技术难题，我们基础团队的人员也比较紧张，负责存储层运维的仅有 1 名同事，因而组件的易用性，一直也是我们评估的重要维度。

我们尝试过文件系统包括有 NFS、GlusterFS、Lustre 和 CephFS，最终选择了JuiceFS。在这个案例中，我们将为大家介绍工业 AI 平台的存储层的挑战有哪些、 JuiceFS 的应用场景、大规模数据场景为什么使用 SeaweedFS？以及 JuiceFS CSI Driver 使用中遇到的问题。希望这些分享能给社区用户提供一些选型和运维方面的参考。

01 AI 训练平台的存储挑战

思谋科技的业务主要面向工业场景，涵盖工业质检、智能制造和流程优化等领域。我们的团队主要负责 AI 平台的训练场景，并为所有业务线提供训练平台支持。我们管理整个公司的 GPU 训练集群。平台中处理的数据有如下特点：

• 单个项目的数据量很小，缓存收益高，优选带缓存的文件系统。在工业场景中，与人脸识别或自然语言处理等场景相比，数据量小。一个客户可能只提供了几百张图像，我们需要利用这些图像来迭代出模型。项目图片少，就有利于我们做本地缓存，所以支持本地缓存的文件系统 JuiceFS，BeeGFS 等，在我们的首要选择列表里。

• 图像大小没有统一的规格，大小文件均存在。由于我们处于工业场景，不同的工厂、产线与相机产生的图片是千差万别的。例如，我们使用线扫描相机收集的图片、或者 BMP 格式的图像大小很大，几百MB甚至GB，而其他相机拍摄的视频或照片可能只有几k大小。所以我们既要面临大文件的吞吐问题，还要面临海量小文件的 IOPS 问题。

• 数据量与文件数增长速度非常快，元数据压力大。我们曾与产品经理进行容量预估，发现一个项目在短短一周内就需要处理几十T的数据务。另一个场景，超分辨率领域的数据集具有一个典型的特点，即将视频转化为图片。因此一个视频可能会生成上百万、上千万个文件，文件个数非常大。文件个数对于文件系统元数据压力也很大。因此，我们训练平台对存储平台的容量，以及元数据长时间临界状态的稳定性有很高的要求。

• 同时，由于我们是自建IDC，没有使用云，所以存储系统运维与扩容是否便捷，也是我们的首要考虑点。

02 存储选型：不只是功能与性能

为了解决上述问题，我们对一些文件系统进行了评估，包括 NFS、GlusterFS、Lustre 和 CephFS 等，最终选择了 JuiceFS。由于我们团队成员较少且需要快速支持业务上线，我们并没有足够的时间进行选型验证和上线周期的评估，我们对于新组件的测试和上线需要更高效快捷。

当进行产品选型时，不仅需要评估功能和性能，还需要考虑中长期成本、与业务方的沟通等因素，是一个很综合的复杂任务，因此，我们总结了一些选型经验和教训与大家分享：

• 首先是成本、可靠性和性能之间的权衡。除非公司有充足的资金，否则只能在成本、可靠性和性能之间尽可能满足其中两个因素，而不可能同时满足三个。在成本受限的情况下，我们建议将数据安全性放在高于性能的位置。

  通过维护多个集群的经验，我们得出一个观点：性能达到可接受水平即可，不必追求过高的性能。我们对存储总体拥有成本（TCO）的理解是，并非只涉及购买容量和性能方面的价格，而是指越接近资源利用上限的使用，实际持有成本越低。花了大价钱，买了很高的性能，但是却用不上，其实也是一种浪费。

• 第二点，要尽早让内部的用户接入，因为技术和业务工程师之间存在信息差。举个例子，我们在上线第一套存储系统后遇到了大量用户的投诉。我们最初简单地理解离线训练任务，无论是训练任务还是处理大数据，都是为了实现高利用率和高吞吐。然而，实际情况是用户非常敏感于延迟。任务完成时间，可以参考网易云音乐AI 的这篇： 《网易云音乐机器学习平台实践》 。因此，我们建议需要尽早与用户沟通，了解他们的需求和反馈，以弥补这种信息差。

• 第三点做好平台一致性，不光是环境一致性，做好也要做到任务运行的一致性。举一个具体例子，大型图片任务在网络上占用了大部分带宽（大象流），从而影响了小型图片任务的完成时间。即使是相同配置的机器，小图片任务完成的时间也会加倍。用户会抱怨为什么在另一台机器上只需要3个小时，而在这台机器上需要6个小时。因此，最好对每个任务都进行 QOS 等机制的限制，以防止出现该种情况，对用户造成使用困扰。

• 除了以上三个要点外，还有一些小的注意事项。选择具备丰富配套工具和良好集成生态的产品，而不仅仅看文档的数量。我们测试了许多商业存储，但发现它们的文档与其版本也有不匹配的现象。因此，我们更倾向于选择周边工具多的产品，例如Debug工具，监控工具等，因为相比依赖于他人，自己掌握更为可靠。我们选择 JuiceFS 的原因之一是它是少数带有性能调试工具的文件系统——JuiceFS stats 与access log 功能。此外，JuiceFS 还对接了持续剖析平台 Pyroscope，提供持续查看垃圾回收时间以及占用内存较大的块的功能，这可能是许多人不常使用但非常实用的功能。

• 与用户进行沟通时，使用对方易懂的“用户语言”而非 “技术语言”。在我们交付产品时，我们提到在 IO Size 256k 的情况下，我们可以实现每秒 5GB 的带宽，跑满了网卡上限。然而，实际情况是算法用户并不清楚这个概念。当时我们不知道如何向用户解释。后来，是JuiceFS社区的一篇博客文章：《如何借助 JuiceFS 将 AI 模型训练速度提升 7 倍》，给我们带来了启发。在这篇博客中展示了在 JuiceFS 上使用 ResNet50 模型和 ImageNet 数据集进行训练的完成时间，并与其他文件系统进行了对比。这样的比较，让算法用户更容易理解和评估 JuiceFS 的性能。随后，我们告诉了用户我们新存储平台上，ResNet 50 配合 ImageNet 训练的一些数据。在我们提供了这个对比数据后，我们与内部用户的沟通变得非常顺利，因为算法同学也希望能够加速训练过程。更短的训练时长使他们能够调整更多参数、进行更多的尝试并生成更好的模型。

• 对于一个大平台，很难在测试场景下模拟所以的使用场景。我们需要先完成，再不断完善。例如上线后，我们发现用户的使用方式并不完全符合我们的预期，他们不仅仅存储数据集，还将anacond等环境安装在存储系统上。这些库都是小文件，而是对时延要求特别高，如果没有缓存到本地，运行性能是无法接受的。而这种场景，在我们测试过程中，是不会考虑到用户会将环境安装到存储里，因为在我们的思维里，大部分的环境都应该使用容器镜像。所以，一定要尽早的扩大测试范围，让更多的用户参与测试与实际使用，这样才能暴露更多的问题。

• 关于全内存元数据存储：如果元数据过大，意味着这台机器很可能无法完成混部。机器的持有成本非常高，同时一定要测试长时间临界状态下的稳定性。

03 为什么使用 SeaweedFS 作为 JuiceFS 的底层存储

在我们的存储层中，SeaweedFS 也是一个必不可少的重要组件，并且在以往的社区分享中，对于 SeaweedFS 的介绍比较少，因此在介绍 JuiceFS 的应用场景前，我们需要一些篇幅来介绍为什么会引入 SeaweedFS。

• 原因一：我们团队没有人具备 Ceph 背景。不同于一些社区案例，如中国电信选择的 ceph （电信案例：JuiceFS 在中国电信日均 PB 级数据场景的应用）。

• 原因二，当文件数量过亿，原有 MinIO + JuiceFS 出现性能下降。我们是在 2021 年开始使用 JuiceFS，当时底层使用的是 Miinio。但是在海量文件的情况下，在XFS 文件系统文件数量超过一亿时，性能开始下降，已经达不到新集群时的水平。我们进行了测试，至少有 30％ 的性能损失。

• 第三点：我们需要一个简单的架构。当时团队只有不到10个人，需要支持各种项目与任务。因此，我们希望有一个简单的架构，以便我们进行运维工作，对于我们小团队来说，简单意味着安全感。我们测试了很多开源和商业存储方案，最终选择了 SeaweedFS。

关于 SeaweedFS是高性能分布式存储系统，用于存储块、对象、文件和数据湖，可制成数十亿文件。

• 选择 SeaweedFS，因为它各项功能都可以通过一个简单的命令启动。对于我们的团队来说，它没有屏蔽一些部署、架构等细节，同时我们的开发同学也能对其进行一些修改工作。

• 第二点， SeaweedFS 是类 Haystack 架构，它将随机写操作聚合成顺序写操作，具有对硬盘友好的特性。虽然现在 HDD 和 SSD 的价格差距不大，但该架构是在 2021 年完成的，当时因为炒币，硬盘价格处于高点。

• 第三点 Haystack 架构支持小文件合并。合并后的小文件不再受文件数量的限制，不会遇到像 MinIO 那样写入越多性能越差的情况。实际上，MinIO 对小文件有“负面优化”，将小文件拆分为数据文件和元数据文件。在这种情况下，如果再进行EC（纠删码），文件会被进一步拆分。因此，对于大量小文件的使用场景，我们不推荐使用 MinIO。

• 第四点，SeaweedFS 支持 S3 接入。支持S3就可以很方便的对接JuiceFS,我们当时看了很多案例博客，主要有两篇文章。一篇是 《同城旅行的对象存储》，他们就是改了 SeaweedFS ，给了我们一些信心。以及《京东登月平台》当时使用的小文件存储选择也是 SeaweedFS。

SeaweedFS 的一些不足之处是资料相对较少，文档不太丰富。如果想了解某些功能，需要直接查看源代码。另外，社区的维护相对薄弱，边缘功能存在一些使用问题。在我们的实际应用中，我们发现只有 IO 功能才能正常使用，例如副本机制是可行的，但副本转 EC 的机制无法正常的使用，目前还在持续研究中。另一个问题是多机房同步，想测试多机房同步与备份，在我们的测试中花费了很长时间也无法使其正常工作。此外，它还有冷热数据转换功能，我们也无法成功测试。这可能是由于我们的对其的了解有限，我们仍在努力解决这些问题。

我们在选择 SeaweedFS 时权衡了其优点和缺点。总而言之，在进行架构选型时不要过早下结论，尽可能推迟做出选择的时间，多做场景测试，多做小范围灰度测试，以便全面评估和考虑各种因素。做决定的时候，多考虑大局，不要局限于几个文件系统，而要考虑选择某个文件系统后，对团队后续的规划与建设是否有影响等。

04 JuiceFS 在思谋的使用场景

• 第一个场景：小容量存储，总容量仅为百万到千万文件，百TB级。在这种情况下，使用 SSD 的成本并不高， 所以我们采用了 Redis + MinIO（SSD） + JuiceFS。结合 MinIO 和 Redis，你会发现它非常好用，而且日常无需太多关注。我们使用的是单点的 Redis，稳定运行了一年多，从未发生过大型宕机，只要进行好内存监控即可，同时控制好文件个数。

• 第二个场景：大容量存储，数据规模达到 PB 级。这时候就会面临成本压力，我们必须选择 HDD。我们选择了 SeaweedFS（HDD） + TiKV+ JuiceFS 作为该场景下的解决方案。

• 第三，多套小集群管理。每个用户都部署了一套JuiceFS，但底层都是使用同一个SeaweedFS。我们当时选择这种方案有两个原因。首先是出于历史原因。我们从 JuiceFS v0.17 开始使用时，当时它并不支持目录限额功能。因此，一些算法工程师占用了大量的目录空间。我们需要限制目录限额，但等待功能更新或自己开发限额功能并不切实际。我们的团队主要负责云原生调度，并没有开发存储系统的经验。

  因此，我们想出了一个解决办法，管理多套小集群。我们采用了基于一个 TiKV 和一个 SeaweedFS 的模式，为每个用户提供独立的元数据前缀，并管理多套小集群。这种做法有一个好处，在维护集群时，如果 TiKV 规模足够大，即使其中一半宕机也不会有太大影响。当进行用户 JuiceFS 维护时，实际上不会影响其他用户，但众多的文件系统数量，让这种做法的管理过程比较繁琐。

  这种使用方式也给我们带来了一些问题，因为每个用户都拥有一个 JuiceFS 目录，所以在挂载 CSI 时，每个 Pod 都有自己的 CSI。而在容器场景下，容器的密度比物理机和虚拟机场景更高。

  随着容器数量的不断增加，重客户端文件系统（JuiceFS 是一个典型的重客户端文件系统，所有逻辑都由客户端处理。）与工作负载之间就会争夺有限的资源（内存），这在我们集群已经成为常态问题。内存是无法压缩的资源，所以内存争抢问题可能导致客户投诉——为什么相同的代码在集群的 A 节点上可以运行，而在 B 节点上却会崩溃？用户会质疑为什么无法集群实现的环境一致性等诸多问题。去查看就会发现是 OOM（内存耗尽）的问题，因为 B 节点的资源竞争更为激烈。目前，我们还没有找到一个很好的解决方案。

  在使用中，要注意不同存储组件在 Kubernetes 上的适配性。MinIO + Redis 在 Kubernetes上的适配性非常好，而 SeaweedFS + TiKV在 Kubernetes上的适配性就不太理想。目前，我们还没有找到一个很好的方法将 TiKV 部署在 Kubernetes 中，因为涉及到的事务较多且管理上有些宽泛。我们曾尝试使用 TiDB Operator 来部署 TiKV，但尝试后发现存在k8s版本不适配等许多小问题。

05 一些运维实践心得

存储组件

首先，Redis 和 TiKV 在非临界状态下的延迟几乎相当。如果没有进行测量，很难看出它们之间的性能差异。在 AI 场景中，当读取操作比写入操作多时，像元数据的 mkdir 和 rename 等操作的性能差距可能非常大，因为需要上锁。但在实际读多写少的场景中，我们在监控中发现 Redis 和 TiKV 的性能实际上差不多。

其次，有时我们需要根据情况做出选择和判断。Redis 的运维相对简单，但存在冗余度和高可用性风险。如果公司对 SLA 卡特别严格，实际上使用 TiKV 可能更合适，因为 Redis 并不是解决这个问题的最佳方案。

第三点，关于 TiKV 的文档。尽管 TiKV 是一个非常 Nice 的开源项目，但其文档也相对较少。文档与 TiDB 官网是一起的，官网会列出所有参数，但没有解释这些参数对系统的影响。你需要逐个尝试来了解它们。

第四点，关于 MinIO 和 SeaweedFS 的易用性。我们在实践中得出结论，MinIO 在易用性和数据冗余方面优于 SeaweedFS。在文件数量较少的情况下，我们强烈推荐使用 MinIO。事实上，我们的有些业务在一些实时性、可用性要求不强的环节中都采用了 Redis + MinIO 的组合。只有在数据量较大时，我们才切换到 TiKV+SeaweedFS 的组合。

JuiceFS CSI Driver

首先，当我们采用 CSI 动态配置时，无法关闭 SubPath 功能。我们的初衷是能够查看文件系统中的所有数据，因此我们当时通过修改 CSI 源代码来关闭 SubPath 功能。

其次，在将系统部署到预生产环境后，我们在短时间内创建了大量的持久卷声明（PVC）并进行挂载，导致系统卡死。经过定位，我们发现在 v0.17.1 版本的控制器中存在 Create/DeleteSubPath 操作，这导致了在控制器容器中同时挂载/卸载多个JuiceFS文件系统，从而导致控制器的容器资源不足并进入假死状态。我们及时通知了CSI的维护者，社区在下一个版本中进行了修复。

第三，就没有部署 TiDB 的 TiKV 集群而言，会导致 TiKV 中的数据没有进行垃圾回收（GC）。因此经常会看到人们在 TiKV 群里询问为什么 TiKV 的容量持续上升而不下降。但是实际上，我们并没有遇到这种情况，可能是因为我们使用了较高版本的TiKV。我注意到JuiceFS的最新版本中也添加了 GC 功能。在 JuiceFS v1.0.0 中，设置了上传/下载限制后，会出现大文件读写超时失败的问题，这导致我们的QOS设置遇到了问题，我们目前采用的还是从网络层面限制，后续会对这里进行优化。

在本次分享中， 并没有分享我们的架构。如果大家对我们的架构感兴趣，可以查看云之声的案例，大家的架构基本上都是相似的，AI 私有化存储方面的差异并不大。

06 未来展望

首先，处理一下重客户端与任务进行资源争抢的问题。因为如果遇到整机内存超售的情况，尤其是在大型节点和高压力任务下，往往容易导致任务宕机。在今年FAST 23，我们看到了阿里一个解决方案，Fisc: A Large-scale Cloud-native-oriented File System。但对于一般的公司来说，这种方法的实现成本确实非常高。

第二，适配 JuiceFS 的新版本 v1.1，原因是它解决了目录配额的问题。我们目前正在探索是否可以在不迁移的数据的情况下，将多个JuiceFS 合并为一个JuiceFS，并开启目录限额，以此来降低我们的运维压力。

第三，关于 Redis 和 TiKV 的延迟，在非临界状态下它们的延迟相近。然而，TiKV的部署运维非常复杂，鉴于我们在其他项目中使用了 CockroachDB，我们正在考虑是否可以将元数据切换到CockroachDB 上。我们的场景对元数据的性能要求并不是特别高，我们的业务主要是读取操作，写入操作的速度慢并不会影响后续读取操作。

如有帮助的话欢迎关注我们项目 Juicedata/JuiceFS 哟！ (0ᴗ0✿)