文件很少被删减或者覆盖

    大文件和大数据块：数据文件的大小普遍在GB级别，而且其每个数据块默认大小为64MB，这样做的好处是减少了元数据的大小，能使Master节点能够非常方便地将元数据放置在内存中以提升访问效率。

    操作以添加为主：因为文件很少被删减或者覆盖，通常只是进行添加或者读取操作，这样能充分考虑到硬盘线性吞吐量大和随机读写慢的特点。

    支持容错：首先，虽然当时为了设计方便，采用了单Master的方案，但是整个系统会保证每个Master都会有其相对应的复制品，以便于在Master节点出现问题时进行切换。其次，在Chunk层，GFS已经在设计上将节点失败视为常态，所以能非常好地处理Chunk节点失效的问题。

    高吞吐量：虽然其单个节点的性能无论是从吞吐量还是延迟都很普通，但因为其支持上千的节点，所以总的数据吞吐量是非常惊人的。

    保护数据：首先，文件被分割成固定尺寸的数据块以便于保存，而且每个数据块都会被系统复制三份。

    扩展能力强：因为元数据偏小，使得一个Master节点能控制上千个存数据的Chunk节点。

    支持压缩：对于那些稍旧的文件，可以通过对它进行压缩，来节省硬盘空间，并且压缩率非常惊人，有时甚至接近90%。

    用户空间：虽然在用户空间运行在运行效率方面稍差，但是更便于开发和测试，还有能更好利用Linux的自带的一些POSIX API。

    现在Google内部至少运行着200多个GFS集群，最大的集群有几千台服务器，并且服务于多个Google服务，比如Google搜索。但由于GFS主要为搜索而设计，所以不是很适合新的一些Google产品，比YouTube、Gmail和更强调大规模索引和实时性的Caffeine搜索引擎等，所以Google已经在开发下一代GFS，代号为"Colossus"，并且在设计方面有许多不同，比如：支持分布式Master节点来提升高可用性并能支撑更多文件，Chunk节点能支持1MB大小的chunk以支撑低延迟应用的需要。

    Chubby

    简单的来说，Chubby 属于分布式锁服务，通过 Chubby，一个分布式系统中的上千个client都能够对于某项资源进行"加锁"或者"解锁"，常用于BigTable的协作工作，在实现方面是通过对文件的创建操作来实现"加锁"，并基于著名科学家Leslie Lamport的Paxos算法。

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