京东存储跨域与分层实践总结
跨域存储
概述：
京东采用了一种基于主站大数据数据节点的跨域存储架构，旨在实现全量存储与全网拓扑的结合，以解决跨机房存储的挑战。该架构能够实现在多个机房之间的数据容灾和存储能力。
架构与特点：
- 跨域数据流：通过异步和同步方式在不同机房间传输数据。
- 拓扑与机房感知：每个机房具有独立的拓扑树，同时构建一个包含所有机房的大拓扑树，以便于管理和识别机房位置。
- 跨域标识：通过元数据变更和特定的标签系统来定义数据在不同机房的存储位置和状态。
- 跨域补块与流控：独立处理跨域数据更新，支持高效的跨域数据共享机制，并实施流控策略以优化数据传输效率。
- 流控：包括跨域补块流控、读写优先策略以及跨域读写流控，以确保数据安全高效地流动。
分层存储
问题与挑战：
- 存在冷热数据和不同硬件类型的未区分处理，数据治理难度增加。
- 需要更有效的数据分类和管理策略以优化存储成本和性能。
使用场景：
- 分时热加速：对热数据提供加速手段。
- 冷存归档：将僵冷数据存储到成本更低的高密存储中。
- 逻辑子集群：按业务或目录维度划分数据，实现数据隔离和管理。
架构与设计：
- 存储层级：利用SSD、HDD等不同存储介质，构建分层次的数据存储架构。
- 动态规则：通过灰度上线、服务器扩容和应急处理策略，灵活调整数据存储策略。
- 分层策略：提供外部API和内部配置接口，支持动态刷新的分层策略，基于访问监控器统计进行数据生命周期管理。
- 标签管理：实现目录和节点的标签管理，指导数据迁移和分布校验。
- 数据迁移与验证：通过标签选择节点进行数据迁移，并验证数据分布，确保数据一致性。
结论
京东的跨域与分层存储实践展示了其在大规模数据管理上的创新与技术实力，通过优化数据在不同物理位置间的流动和存储，提高了系统的可靠性和性能，同时也有效降低了存储成本。这种综合性的存储策略为其他企业提供了可借鉴的范例。
