1. 块存储

块存储本质上是更特殊的对象存储，块存储将卷空间按照固定大小映射到一个对象数组中，分布式的于对象存储集群中。

2. 集中元数据vs对称式设计

2.1. 优点

对称式的分布式存储系统需要更多的研发资源，系统复杂度高。

而集中元数据的方案，复杂度低，与KODO架构类似，测试和运维皆可受益；

数据可以根据计算节点来迁移，可以更好的实现超融合架构；

方便从元数据的访问实现QOS控制。

2.2. 缺点

超大行的元数据会导致扩展性问题，导致单集群管理的机器有限，不超过300台的规模，但这问题并非不可解决，如mongodb的shard/TiKV等皆可实现元数据的平滑扩展。因此我们最终选择集中元数据的方案，元数据系统是实现的关键，我们准备调研rocksdb/mongodb/TiKV的方案。

按照集中元数据的方案，单个元数据节点可以存储20亿条元数据，可以推算出块存储的集群容量限制，每个块对象16M来计算，可以得到32PB的容量，按照三副本策略，可以得到10PB的可用容量，如果使用EC纠删码，256台机器，每台机器10*4TB盘，按照16+4方案，可以支持8PB，对于共有云和私有云都已经足够，更多容量扩展，通过集群级别的扩展即可。

3. PFD

PFD是实现整个块存储高可靠和高性能的核心部件，也是实现精简分配和快照克隆的关键。PFD使用jounal来保证高可靠，写入数据需要先使用libaio按照4k对齐sync写入journal。为了journal写入的高效，PFD会对删除和写入操作进行合并后写入。为此，PFD中有分别设有查询请求队列和更新请求队列，监听线程会根据请求类型进行分拣装入队列

4. 快照

快照和克隆是软件定义的块存储的优势，基于COW(Copy-On-Write)技术，可以实现毫秒级别的快照和克隆，同时这种增量备份的方式，极大的减少了空间的浪费，所付出的成本是多次查询元数据，延迟稍高。