vivo 轩辕文件系统：AI 计算平台存储性能优化实践

在早期阶段，vivo AI 计算平台使用 GlusterFS 作为底层存储基座。随着数据规模的扩大和多种业务场景的接入，开始出现性能、维护等问题。为此，vivo 转而采用了自研的轩辕文件系统，该系统是基于 JuiceFS 开源版本开发的一款分布式文件存储方案。

本文将介绍 vivo 轩辕文件系统在 JuiceFS 基础之上开发的新特性。以及 vivo 针对一些关键场景，如样本数据读取速度慢和检查点写入环节的优化措施。此外，文章还将介绍 vivo 的技术规划包括 FUSE、元数据引擎及 RDMA 通信等方面，希望能为在大规模 AI 场景使用 JuiceFS 的用户提供参考与启发。01 计算平台引入轩辕文件存储的背景

01 计算平台引入轩辕文件存储的背景

最初，vivo 的 AI 计算平台使用 GlusterFS ，并由该团队自行维护。在使用过程中，团队遇到了一些问题。一是处理小文件时速度变得非常缓慢；二是当需要对 GlusterFS 进行机器扩容和数据平衡时，对业务产生了较大的影响。

随后，由于早期集群容量已满且未进行扩容，计算团队选择搭建了新的集群。然而，这导致了多个集群需要维护，从而增加了管理的复杂度。此外，作为平台方，他们在存储方面的投入人力有限，因此难以进行新特性开发。

他们了解到我们互联网部门正在研发文件存储解决方案，经过深入交流和测试。最终，他们决定将其数据存储迁移至我们的轩辕文件存储系统。

轩辕文件系统基于 JuiceFS 开源版，进行了二次开发，支持多种标准访问协议，包括 POSIX、HDFS 以及 Windows 上的 CIFS 协议。此外，我们还提供了文件恢复功能，该功能参考了商用解决方案，能够按照原路径进行数据恢复。

同时，我们的系统支持客户端热升级，这一功能在开源版本中也已经实现。另外，我们还支持用户名权限管理，默认使用本地 uid/gid 进行鉴权。在此基础上，我们还参考 JuiceFS 企业版实现了用户名鉴权功能。

下图是轩辕文件系统的架构图，与 JuiceFS 类似。在底层基座方面，我们使用 TikV 存储元数据，而数据则存储在我们自研的对象存储系统中。特别值得一提的是，在 Windows 场景下，我们在 Samba 中开发了一个插件，该插件直接调用 JuiceFS API，从而为用户提供了一个在 Windows 上访问我们文件存储的通道。

目前的 AI 计算平台存储流程如下：首先获取原始数据并通过一个包含 4 万个批处理任务的系统进行处理，生成样本库。这些样本库随后在 GPU 上训练，产生模型文件，这些模型文件被传输至在线系统用于推理。原始数据及处理后的样本库直接存储在轩辕文件系统中，由于其兼容 HDFS API，Spark 可以直接处理这些数据。模型文件也保存在轩辕中，并通过其提供的CSI插件，使在线推理系统能直接挂载并读取这些文件。

02 存储性能优化

训练阶段涉及存储的主要有两个重要方面：样本读和训练过程中的检查点（ checkpoint）保存。

环节1：加速样本读

为了提升样本加载的速度，我们开发了一个分布式读缓存层。在训练模型前，我们借助JuiceFS 提供的 warm up 功能，优先将本次训练所需的数据预加载至读缓存层。通过这种方式，训练数据可以直接从读缓存层获取，而无需从对象存储系统中拉取。通常情况下，直接从对象存储中读取数据需要花费十几至几十毫秒，但通过读缓存层则可将读取时间缩短至 10 毫秒以内，从而进显著提高了数据加载到 GPU的速度。

环节2：检查点（Checkpoint）写入

在检查点写入方面，我们参考了百度的方案。具体而言，检查点数据首先被写入一个临时缓存区域（我们称之为“协管”区域，但此处可能指的是某种形式的中间缓存或暂存区），然后再逐步刷新到对象存储中。在这个过程中，我们也采用了单副本模式，因为检查点本身就是每隔一段时间保存的，即使某个时间段的检查点丢失，对整体训练的影响也是有限的。当然，我们也制定了一些策略来确保关键数据的安全性，并非所有数据都会进入这个中间缓存区域。通常，只有检查点文件和训练阶段的日志文件会被写入。如果训练中断，检查点文件可以从这个中间缓存区域中读取。

此外，当数据被写入并刷新到对象存储中时，我们并不会立即从检查点缓存中清除这些数据。因为训练过程中随时可能中断，如果此时检查点缓存中的数据被清除，而需要从对象存储中重新拉取，将会耗费较长时间。因此，我们设置了一个 TTL（生存时间）机制。例如，如果检查点数据每小时刷新一次到对象存储中，我们可以将 TTL 设置为 1.5 小时。这样，即使训练中断，我们也能确保检查点缓存中有一个最新的备份可供使用。

在开发写缓存的过程中，我们遇到了一个挑战。由于我们的客户端与写缓存之间的通信采用 gRPC 协议，该协议在数据反序列化时会重新申请内存以存储解析后的数据。在特定时间段内，如果写操作非常集中（例如在几十秒内），会导致大量的内存申请和释放。由于我们使用的是 Go 语言开发，其垃圾回收（GC）机制在这种情况下表现较慢，可能会导致写缓存的内存耗尽。

为了解决这个问题，我们调研了其他数据反序列化的方案。最终，我们采用了 Facebook 的 flatterbuffer 方案。与 gRPC 的 Pb 反序列化不同，flatterbuffer 在反序列化后可以直接使用数据，无需额外的解析步骤。通过这种方式，我们减少了内存的使用，与 Pb 相比，内存节省达到了 50%。同时，我们也对写性能进行了测试，发现使用 flatterbuffer 后，写性能提升了20%

环节3：在线推理，模型加载流量大

在用户进行在线推理时，我们注意到模型下载产生的流量极大，有时甚至会占满对象存储网关的带宽。深入分析这个场景后，我们发现存在众多实例，每个实例都会独立地将完整模型加载到内存中，并且这些实例几乎是同时开始加载模型的，这一行为造成了巨大的流量压力。

为解决此问题，我们借鉴了商业解决方案，采用了在 Pod 中实施逻辑分组的方法。在这种策略下，每个分组仅从底层存储读取一份完整模型，而分组内的各个节点则读取模型的部分文件，并通过节点间的数据共享（类似于 P2P 方式）来减少总体流量需求。这种方法显著降低了对底层对象存储带宽的占用，有效缓解了流量压力。

03 技术规划

libc 调用绕过 FUSE 内核，提升读写性能下面这份图表来源于 ACM 期刊中的一篇论文。文中指出，在使用 FUSE 挂载时，请求的处理流程会先从用户态转移到内核态，然后再返回用户态。在这个流程中，上下文切换所带来的消耗是相当巨大的。

柱状图较高的部分代表原生的 FUSE，而柱状图较低的部分则代表经过优化的方案。

小文件场景：原生的 FUSE 相较于优化方案，其上下文次数切换的数量差距达到了 1000 倍；
大文件场景：原生的 FUSE 与优化方案之间的上下文次数切换的数量差距约为 100 倍；
混合负载场景：同样显示出了巨大的上下文次数切换的数量差异。

在论文中提到，链路消耗的主要来源是上下文切换。因此，我们计划在 FUSE 这一层进行优化，主要针对元数据和小文件场景。目前，我们正在进行方案选型工作。

自研元数据引擎，文件语义下沉

我们还计划开发一个自己的元数据引擎。当前，我们使用的元数据引擎是基于 TiKV 的，但 TiKV 并不具备文件语义，所有的文件语义都是在客户端实现的。这给我们的特性开发工作带来了极大的不便。

同时，当多个节点同时写入一个 key 时，事务冲突也会非常频繁。近期，我们还遇到了进程会突然卡住的问题，持续时间从几分钟到十几分钟不等。这个问题一直未能得到解决。

另外，TiKV PD 组件为主节点 Active 模式，请求上 10 万后，时延上升明显，PD 节点（112核）CPU 使用率接近饱和。因此，我们正在尝试一些方案来降低主节点的 CPU 利用率，以观察是否能改善耗时问题。我们参考了一些论文，如百度的 CFS 论文，将所有的元数据操作尽量变成单机事务，以减少分布式事务的开销。

缓存层实现 RDMA

通信关于我们机房的 GPU 节点，它们目前使用的是 RDMA 网络。与缓存层的通信仍然使用 TCP 协议。我们有规划开发一个基于 RDMA 的通信方式，以实现客户端与缓存之间的低延迟、低 CPU 消耗的通信。

通过观察客户端的火焰图，我们发现 RPC 通信的耗时仍然非常明显。虽然写缓存的处理数据只需要一两毫秒，但客户端将数据上传到整个链路的耗时可能达到五六毫秒，甚至十毫秒。在客户端 CPU 非常繁忙的情况下，这个时间可能会达到二三十毫秒。而 RDMA 本身并不怎么消耗 CPU，内存消耗也比较少，因此我们认为这是一个值得尝试的解决方案。