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2.1 基于MINIO的对象存储方案在探探的应用实践——于乐.pdf

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简介:
本文介绍了基于MINIO的对象存储解决方案在社交应用探探的实际应用情况和技术实践细节。演讲者:于乐。 基于MINIO的对象存储方案在探探的实践涉及了对象存储技术、存储架构设计、数据分布及可靠性策略、数据编码、部署及性能压测等多个方面。接下来我们将逐一详细探讨这些知识点。 对象存储是一种将数据作为独立实体进行管理的方式,每个实体包括实际的数据内容、元信息以及唯一标识符。这种解决方案通常用于非结构化数据的存储,例如图片和视频等文件类型。探探的应用场景表明该公司需要处理大量的用户生成内容,如照片和视频。 实践是在Linux环境下完成的,这是一款广泛应用于服务器领域的开源操作系统,因其稳定性和灵活性而被对象存储方案普遍采用。 在相关技术标签中,“ceph”、“minio”与“seaweedfs”是常见的其他解决方案。“ceph”是一个分布式系统,提供多种数据访问方式;“seaweedfs”则以其速度和简易性著称的分布式对象存储系统。 接下来我们将详细讨论MINIO方案的相关知识点: 1. Drive(硬盘):作为物理硬盘,它是存储信息的基本单元。 2. Set(集合):由一组Drive组成。一个Set中包含的对象会被分散到不同的Drive上以提高数据可靠性和读写性能。 3. 集群:通过多个Set实现负载均衡和数据冗余。 4. Drive数量:系统会根据集群规模自动决定每个Set中的硬盘数,这有助于保证系统的可靠性与扩展性。 MINIO使用Erasure Code技术来保护存储的数据。该算法将一个对象分割成许多数据块和校验块,并能够从丢失或损坏的区块中重建原始信息。这种做法在提高系统可靠性和减少冗余方面表现出色。 为了防止长时间存储过程中出现的数据损坏,MINIO采用了HighwayHash进行BitRotProtection(数据腐化保护)以确保完整性。 上传下载流程及I/O实现细节提到使用channel优化通信效率和处理能力。这有助于提升文件操作的性能与响应速度。 部署时文档说明了如何启动一个包含12个节点、每个具有12块硬盘的MINIO集群,涉及到了配置规划以及网络设计以确保资源的有效利用。 最后,在性能测试部分中提到了使用CosBench工具对存储系统进行评估。通过各种大小和并发度组合来全面了解系统的性能表现是否满足业务需求。 综上所述,探探采用的MINIO方案是一个多维度的对象存储解决方案,涵盖了从架构设计到数据处理、部署实施以及优化调整等各个层面的知识点,确保了其能够高效可靠地管理用户生成的大规模内容。

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  • 2.1 MINIO——.pdf
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    本文介绍了基于MINIO的对象存储解决方案在社交应用探探的实际应用情况和技术实践细节。演讲者:于乐。 基于MINIO的对象存储方案在探探的实践涉及了对象存储技术、存储架构设计、数据分布及可靠性策略、数据编码、部署及性能压测等多个方面。接下来我们将逐一详细探讨这些知识点。 对象存储是一种将数据作为独立实体进行管理的方式,每个实体包括实际的数据内容、元信息以及唯一标识符。这种解决方案通常用于非结构化数据的存储,例如图片和视频等文件类型。探探的应用场景表明该公司需要处理大量的用户生成内容,如照片和视频。 实践是在Linux环境下完成的,这是一款广泛应用于服务器领域的开源操作系统,因其稳定性和灵活性而被对象存储方案普遍采用。 在相关技术标签中,“ceph”、“minio”与“seaweedfs”是常见的其他解决方案。“ceph”是一个分布式系统,提供多种数据访问方式;“seaweedfs”则以其速度和简易性著称的分布式对象存储系统。 接下来我们将详细讨论MINIO方案的相关知识点: 1. Drive(硬盘):作为物理硬盘,它是存储信息的基本单元。 2. Set(集合):由一组Drive组成。一个Set中包含的对象会被分散到不同的Drive上以提高数据可靠性和读写性能。 3. 集群:通过多个Set实现负载均衡和数据冗余。 4. Drive数量:系统会根据集群规模自动决定每个Set中的硬盘数,这有助于保证系统的可靠性与扩展性。 MINIO使用Erasure Code技术来保护存储的数据。该算法将一个对象分割成许多数据块和校验块,并能够从丢失或损坏的区块中重建原始信息。这种做法在提高系统可靠性和减少冗余方面表现出色。 为了防止长时间存储过程中出现的数据损坏,MINIO采用了HighwayHash进行BitRotProtection(数据腐化保护)以确保完整性。 上传下载流程及I/O实现细节提到使用channel优化通信效率和处理能力。这有助于提升文件操作的性能与响应速度。 部署时文档说明了如何启动一个包含12个节点、每个具有12块硬盘的MINIO集群,涉及到了配置规划以及网络设计以确保资源的有效利用。 最后,在性能测试部分中提到了使用CosBench工具对存储系统进行评估。通过各种大小和并发度组合来全面了解系统的性能表现是否满足业务需求。 综上所述,探探采用的MINIO方案是一个多维度的对象存储解决方案,涵盖了从架构设计到数据处理、部署实施以及优化调整等各个层面的知识点,确保了其能够高效可靠地管理用户生成的大规模内容。
  • MinIO服务
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    简介:MinIO是一款高性能的开源对象存储系统,适用于服务器端和客户端应用。它支持S3 API协议,便于数据备份、存档及大规模数据处理。 注意:2020年4月21日 下载Linux 64位的最新版本 提示: - 创建名为`data`的文件夹(在minio当前路径下)使用命令 `mkdir data` - 将MinIO设置为可执行文件,运行命令 `chmod +x ./minio` - 启动MinIO服务器,输入命令 `./minio server ./data` 介绍:MinIO是一个兼容Amazon S3的分布式对象存储项目,采用Go语言编写。客户端支持Java、Python、JavaScript和Golang等编程语言。它可以用作云存储解决方案来保存海量图片、视频和文档。由于使用了Go语言实现,因此服务端可以在Windows、Linux、OS X以及FreeBSD等多种操作系统上运行。配置简单,只需复制可执行程序,并通过单行命令即可启动服务器。
  • Spring Boot 与 MinIO 集成(分布式
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    本教程详细介绍如何在Spring Boot应用中集成MinIO服务以实现高性能、分布式的对象存储解决方案。 本段落旨在引导读者安装MinIO,并通过Spring Boot框架逐步实现与MinIO的集成,从而快速掌握分布式对象存储系统的使用方法。在编写手写的MinIO工具类过程中,我们将聚焦于整个框架中的核心逻辑部分,简化代码实现步骤并保留关键功能点(如IOC、AOP、Bean生命周期管理、上下文处理及资源操作等)。该内容适合具有1-3年工作经验且具备一定编程基础的研发人员。 通过本教程的学习,读者将能够掌握以下技能: ① MinIO的安装方法; ② 如何使用Spring Boot实现与MinIO的快速集成; 建议在学习过程中结合需求分析和方案设计来进行实践操作,并调试相关代码以加深理解。
  • MinIO文件解决
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    MinIO是一款高性能的开源对象存储系统,专为大规模数据处理设计。它支持S3 API,提供高效的数据存取服务,特别适合用于搭建私有云或数据中心内的对象存储解决方案。 MinIO是一款开源的对象存储服务器,特别适合用于搭建私有化的云存储解决方案。它设计的目标是提供高可用性、高性能和可扩展性,适用于大数据、容器化环境和边缘计算场景。MinIO采用现代化的Go语言编写,因此具备轻量级、快速响应的特性。 一、MinIO对象存储基础 对象存储是一种非结构化的数据存储方式,不依赖于文件系统的层次结构。每个存储单元被称为对象,包含数据、元数据和一个全局唯一的标识符。MinIO支持的对象存储遵循S3(Simple Storage Service)接口,并兼容AWS S3 API,方便用户迁移和使用。 二、MinIO的特性 1. **高性能**:MinIO使用多线程、多节点并行处理来实现高性能的数据读写,在大数据量和并发访问时表现出色。 2. **高可用性**:MinIO支持分布式部署模式,能够自动在多个节点间复制数据,确保数据的安全性和服务的持续可用。 3. **安全性**:MinIO提供服务器端加密功能,并支持AES-256标准来保护数据传输和存储过程中的安全。此外,它还兼容AWS IAM(Identity and Access Management)风格的权限管理机制。 4. **跨平台性**:MinIO可以在多种操作系统上运行,包括Linux、macOS和Windows等,并且与各种编程语言如Python、Java、Go等相容。 5. **轻量级**:由于采用Go语言编写,MinIO具有较小内存占用及快速启动的特点,在资源有限的环境中部署容易。 三、MinIO安装与配置 1. 下载并安装:从官方站点或提供的压缩包中获取`minio.exe`文件,并通过双击运行或者在命令行中执行以启动服务。 2. 配置服务器:使用mc命令行工具或MinIO的Web界面设置访问密钥和秘密密钥,以及存储桶(buckets)和数据路径。 3. 客户端接入:可以通过`mc`命令行工具、SDK或其他支持S3的应用程序连接到MinIO服务。 四、监控与运维 1. 监控:MinIO提供了一套名为`minio-xl-metrics`的度量系统,可以实时监测服务器性能和存储利用率等。 2. 日志与报警:可以通过集成日志系统(如Logstash、Elasticsearch、Kibana)实现日志收集及警报功能。 3. 备份与恢复:MinIO支持快照和备份策略以确保数据的完整性和一致性。 五、应用场景 1. **大数据分析**:作为Hadoop或Spark等大数据处理框架的数据源,提供高效的数据输入输出服务; 2. 媒体流服务:适用于视频音频内容存储分发如CDN加速场景; 3. 容器化部署:与Docker及Kubernetes无缝集成,在微服务体系架构中提供存储支持; 4. 边缘计算:在IoT环境中于设备端执行数据缓存和初步处理,减少网络带宽压力。 通过以上介绍可以看出MinIO是一款功能丰富、性能优越且易于使用的私有化对象存储服务器。无论是构建企业内部的私有云还是开发环境中的数据存储与检索需求,都值得考虑使用MinIO作为解决方案的一部分。为了进一步深入了解并有效利用该产品,请参考详细的文档和最佳实践指南以获取更多帮助信息。
  • 京东 Flink CDC 索与.pdf
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    本文档探讨了京东在使用Flink CDC(Change Data Capture)技术过程中的实践经验与挑战,并分享了相关解决方案和优化策略。 《Flink CDC 在京东的探索与实践》一文介绍了 Flink CDC 在京东的应用场景及优化策略。Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的实时数据捕获系统(CDC),专门用于处理数据库中的增量变化。 在京东,Flink CDC 主要应用于订单交易、商智黄金眼、实时风控和京东白条等核心业务领域,以及物流、科技健康与工业等行业板块,负责采集并分发这些领域的增量数据。作为集团的数据中台统一入口,它确保了所有相关系统的高效运行。 该系统的技术架构包括 MySQL 数据库、JED 系统、京东云 RDSCDS 平台和 Fregata 自研 CDC 模块等组件。Fregata 的特性涵盖自动感知数据库变更、DDL 识别与通知机制、Binlog 对齐技术以及数据加工处理函数支持等多项功能,并具备完备的告警系统,能够监控全量及增量数据任务的状态。 在优化方面,京东团队通过引入 earliest-offset 和 specific-offset 等多种启动模式来增强 Flink CDC 的灵活性和效率。此外还实现了自动切库方案、逆向查询位点等功能以提高系统的稳定性和可靠性。 综上所述,《Flink CDC 在京东的探索与实践》为读者提供了一个关于如何在大规模数据处理环境中有效运用 Flink CDC 系统的实际案例和技术指导。
  • Minio与Springboot集成分片上传现-附代码
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    本文详细介绍如何在Spring Boot项目中集成MinIO对象存储服务,并实现大文件的分片上传功能,包含完整代码示例。 Minio是一款开源的对象存储服务,旨在为开发者提供简单、高性能且高可用的云存储解决方案。其设计灵感源自Amazon S3,并适用于大量非结构化数据(如图片、视频、文档)的存储。 本段落将深入探讨如何在Spring Boot应用程序中整合Minio并实现分片上传功能。 首先,在项目中引入Minio Java SDK依赖,通过修改Maven项目的pom.xml文件来添加: ```xml io.minio minio 最新版本号 ``` 请确保将`最新版本号`替换为当前Minio Java SDK的最新版本。 接下来,需配置Spring Boot应用以连接到Minio服务器。可以在application.properties或application.yml中添加如下设置: ```properties minio.url=http://your-minio-server-url minio.access-key=your-access-key minio.secret-key=your-secret-key minio.bucket-name=your-bucket-name ``` 然后,创建一个配置类以在Spring Boot启动时自动初始化Minio客户端。例如: ```java @Configuration public class MinioConfig { @Value(${minio.url}) private String url; @Value(${minio.access-key}) private String accessKey; @Value(${minio.secret-key}) private String secretKey; @Value(${minio.bucket-name}) private String bucketName; @Bean public MinioClient minioClient() { return MinioClient.builder() .endpoint(url) .credentials(accessKey, secretKey) .build(); } @Bean public MinioBucketOperations minioBucketOperations(MinioClient client) { return new MinioBucketOperations(client, bucketName); } } ``` 这里,定义了一个`MinioBucketOperations`接口,用于封装与Minio相关的操作。根据需求实现此接口。 为了支持大文件的分片上传,在处理超过特定大小(如50MB)的文件时将其分割为小块进行上传是必要的。以下是简单的分片上传示例: ```java @Service public class FileUploadService { private final MinioBucketOperations minioBucketOperations; public FileUploadService(MinioBucketOperations minioBucketOperations) { this.minioBucketOperations = minioBucketOperations; } public String uploadFile(MultipartFile file) throws IOException { long fileSize = file.getSize(); if (fileSize > MAX_SINGLE_UPLOAD_SIZE) { // 假设MAX_SINGLE_UPLOAD_SIZE是50MB int chunkCount = (int)Math.ceil((double)fileSize / CHUNK_SIZE); //假设CHUNK_SIZE为5MB List parts = new ArrayList<>(); for(int i=0; i < chunkCount; i++) { byte[] chunkBytes = new byte[(int)Math.min(CHUNK_SIZE, fileSize - i * CHUNK_SIZE)]; file.getInputStream().read(chunkBytes); String partName = part- + (i+1); UploadPartResponse partResponse = minioBucketOperations.uploadPart(file.getOriginalFilename(), partName, chunkBytes); parts.add(new PartInfo(i+1, partResponse.etag())); } // 提交多部分上传 String objectName = file.getOriginalFilename(); minioBucketOperations.completeMultipartUpload(objectName, parts); return objectName; } else { // 单个文件上传逻辑 minioBucketOperations.uploadObject(file.getOriginalFilename(), file.getInputStream()); return file.getOriginalFilename(); } } } ``` 在上述代码中,首先判断是否需要分片上传。然后,读取每个分片并将其上传至Minio服务器,并使用`completeMultipartUpload()`方法提交所有部分以完成整个文件的上传。 为了确保成功性,通常还需要实现错误处理和重试机制,在实际项目中可能还需考虑其他因素(如权限控制、元数据管理及生命周期策略)等。 通过以上步骤,已经将Minio对象存储与Spring Boot整合,并实现了分片上传功能。这使得应用能够高效可靠地处理大量非结构化数据,从而提升系统性能和用户体验。
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