分布式统一存储系统“星瀚”：突破性能极限的存算分离架构实践

2026年2月7日 互联网

一、技术背景：分布式存储的演进与挑战

随着云计算、大数据与AI技术的深度融合，企业对存储系统的需求呈现指数级增长。传统分布式存储方案普遍面临三大挑战：

  1. 性能瓶颈：机械硬盘（HDD）或早期固态硬盘（SSD）的IOPS（每秒输入输出操作数）难以满足高并发场景需求，单盘IOPS通常在数千至数万级别，延迟达毫秒级。
  2. 资源耦合：计算与存储资源紧密绑定，导致弹性扩展困难，资源利用率低下。例如，在AI训练场景中，GPU计算节点常因存储性能不足而闲置。
  3. 管理复杂：块存储、对象存储、文件存储等不同数据类型需独立部署，增加运维成本与数据迁移难度。

为解决这些问题，某云厂商推出自研分布式统一存储系统“星瀚”，基于存算分离架构与全栈自研技术，实现性能、弹性与易用性的全面突破。

二、核心架构：存算分离与全栈自研引擎

1. 存算分离架构设计

“星瀚”采用计算与存储资源动态解耦的设计理念，通过以下技术实现低延迟通信：

  • RDMA网络协议：利用远程直接内存访问（RDMA）技术，绕过操作系统内核，将网络延迟从毫秒级降至微秒级。例如，在千亿级参数AI大模型训练场景中，RDMA网络使数据加载时间缩短80%。
  • 分布式一致性协议：基于Paxos或Raft算法实现数据强一致性，确保多节点并发写入时的数据准确性。通过优化共识算法，单实例延迟稳定低于100微秒，接近本地NVMe磁盘性能。

2. 全栈自研存储引擎

系统核心为全自研统一存储引擎，兼容主流硬件平台（如X86与国产化服务器），支持五种数据类型统一管理：

  • 块存储：提供高性能虚拟磁盘，适用于数据库、虚拟化等场景。
  • 对象存储：支持海量非结构化数据存储，如图片、视频与日志。
  • 文件存储：兼容POSIX接口，满足传统应用迁移需求。
  • 并行文件存储：针对高性能计算（HPC）优化，支持多节点并发读写。
  • 大数据存储：与Hadoop、Spark等生态无缝集成，提升数据分析效率。

通过统一引擎设计，用户无需部署多套存储系统，即可满足多样化业务需求。

三、性能突破：从硬件优化到软件调优

1. 硬件层创新：QLC-SSD与低冗余设计

  • QLC-SSD技术：采用四层单元闪存（QLC）固态硬盘，在保证成本优势的同时，通过智能磨损均衡算法延长寿命。结合某新型纠删码（EC 1.375冗余），存储冗余度最低可压缩至1.1x副本，相比传统三副本方案节省66%存储空间。
  • NVMe协议栈优化：将NVMe协议栈从内核态迁移至用户态，减少上下文切换开销。测试数据显示，单盘随机读写IOPS突破百万级，4K随机读写延迟稳定在百微秒级。

2. 软件层优化：RDMA与多租户隔离

  • RDMA网络优化：通过内核旁路（Kernel Bypass）技术，消除网络栈处理延迟。在某金融双活存储方案中，RDMA网络使跨数据中心同步延迟降低至50微秒以内。
  • 多租户隔离机制：基于资源配额与QoS策略，实现不同业务间的性能隔离。例如，在自动驾驶训练场景中，可为上百个GPU计算节点分配独立存储带宽，避免资源争抢。

3. 行业认证：IO500全球榜单排名

在2025年IO500高性能存储评测中，“星瀚”以44GiB/s带宽性能与100微秒级延迟跻身全球生产榜单前四，成为国产自研存储系统在该榜单中的最高排名。这一成绩验证了其在极端负载下的稳定性与性能优势。

四、场景实践：从618大促到AI训练

1. 京东618场景验证

在某年度618大促中，“星瀚”存储系统支撑了千亿级交易数据的高并发写入，存储利用率提升至90%，综合成本降低超30%。其弹性扩展能力使存储容量可按需调整，避免资源浪费。

2. AI大模型训练支持

在千亿级参数AI大模型训练场景中，系统通过并行文件存储与RDMA网络优化，实现每秒数TB数据的高效加载。例如，某自动驾驶企业利用“星瀚”极速版，满足上百个GPU计算节点的高并发访问需求，训练效率提升3倍。

3. 金融与音视频行业降本

  • 金融双活存储：为某银行提供跨数据中心双活方案，实现存储集群规模缩减60%，同时满足RPO=0与RTO<1分钟的业务连续性要求。
  • 音视频处理：在某视频平台中，对象存储与并行文件存储的组合方案使视频转码效率提升50%，存储成本降低40%。

五、生态兼容与交付模式

1. 硬件兼容性

系统代码自研率超98%，与主流国产化硬件和软件兼容互认，包括操作系统、数据库、中间件、服务器、CPU、主板、网卡、SSD等。例如，在某国产化服务器平台上，系统性能与X86架构持平，满足信创要求。

2. 交付形式灵活

支持纯软件授权或软硬一体机形式交付：

  • 纯软件模式：用户可基于现有硬件部署，降低初期投入。
  • 软硬一体机：预集成优化后的硬件与软件，开箱即用，适合对性能与稳定性要求高的场景。

六、未来展望：EB级容量与云原生演进

基于云原生技术优势，“星瀚”系统可弹性扩展至EB级容量规模，并通过容器化部署实现存储资源的动态调度。未来，系统将进一步优化以下方向：

  1. 智能运维：引入AI算法预测硬件故障，实现主动式维护。
  2. 绿色存储：通过能效优化技术降低PUE值，助力碳中和目标。
  3. 量子安全：探索后量子密码学在存储加密中的应用，应对未来安全挑战。

结语

“星瀚”分布式统一存储系统的实践表明，通过存算分离架构、全栈自研引擎与RDMA网络优化，可突破传统存储性能瓶颈，满足AI训练、金融双活等极端场景需求。其兼容性与弹性扩展能力，更为企业数字化转型提供了低成本、高可靠的存储基础设施。随着技术演进，分布式存储系统将成为驱动数字经济的关键引擎。

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