GFS 是谷歌的分布式文件系统，对应的开源经典实现是HDFS，其已经成为当今大数据领域的标配组件，我们从原始的GFS论文来讨论分布式文件系统是如何被设计出来的？
从论文出发，去分析一个系统设计问题应该如何思考，如何写出一篇优秀的设计文档？
我们设计并实现了Google GFS文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系 统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。
虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处，但是，我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的，不管现在还是将来，GFS和早期的分布式文件系统的设想 都有明显的不同。所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择，衍生出了完全不同的设计思路。
GFS完全满足了我们对存储的需求。GFS作为存储平台已经被广泛的部署在Google内部，存储我们的服务 产生和处理的数据，同时还用于那些需要大规模数据集的研究和开发工作。目前为止，最大的一个集群利 用数千台机器的数千个硬盘，提供了数百TB的存储空间，同时为数百个客户机服务。
在本论文中，我们展示了能够支持分布式应用的文件系统接口的扩展，讨论我们设计的许多方面，最后列 出了小规模性能测试以及真实生产系统中性能相关数据。
首先，组件失效被认为是常态事件，而不是意外事件。GFS包括几百甚至几千台普通的廉价设备组装的存储机器，同时被相当数量的客户机访问。GFS组件的数量和质量导致在事实上，任何给定时间内都有可能发生某些组件无法工作，某些组件无法从它们目前的失效状态中恢复。我们遇到过各种各样的问题，比如 应用程序bug、操作系统的bug、人为失误，甚至还有硬盘、内存、连接器、网络以及电源失效等造成的 问题。所以，持续的监控、错误侦测、灾难冗余以及自动恢复的机制必须集成在GFS中。
其次，以通常的标准衡量，我们的文件非常巨大。数GB的文件非常普遍。每个文件通常都包含许多应用程序对象，比如web文档。当我们经常需要处理快速增长的、并且由数亿个对象构成的、数以TB的数据集 时，采用管理数亿个KB大小的小文件的方式是非常不明智的，尽管有些文件系统支持这样的管理方式。因此，设计的假设条件和参数，比如I/O操作和Block的尺寸都需要重新考虑。
第三，绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数据，而不是覆盖原有数据的方式。对文件的随机写入操作在实际中几乎不存在。一旦写完之后，对文件的操作就只有读，而且通常是按顺序读。大量的数据符合这些特性，比如:数据分析程序扫描的超大的数据集;正在运行的应用程序生成的连续的数据流;存档的数据;由一台机器生成、另外一台机器处理的中间数据，这些中间数据的处理可能是同时进行的、也可能是后续才处理的。对于这种针对海量文件的访问模式，客户端对数据块缓存是没有意义的，数据的追加操作是性能优化和原子性保证的主要考量因素。 (logic：顺序读取将不存在高热情况，因此没必要缓存)。
第四，应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系统的灵活性。比如，我们放松了对GFS一致性模型的要求，这样就减轻了文件系统对应用程序的苛刻要求，大大简化了GFS的设计。我们引入了原子性的记 录追加操作，从而保证多个客户端能够同时进行追加操作，不需要额外的同步操作来保证数据的一致性。 本文后面还有对这些问题的细节的详细讨论。
Google已经针对不同的应用部署了多套GFS集群。最大的一个集群拥有超过1000个存储节点，超过 300TB的硬盘空间，被不同机器上的数百个客户端连续不断的频繁访问。
在设计满足我们需求的文件系统时候，我们的设计目标既有机会、又有挑战。之前我们已经提到了一些需要关注的关键点，这里我们将设计的预期目标的细节展开讨论。
- 系统由许多廉价的普通组件组成，组件失效是一种常态。系统必须持续监控自身的状态，它必须将组 件失效作为一种常态，能够迅速地侦测、冗余并恢复失效的组件。
- 系统存储一定数量的大文件。我们预期会有几百万文件，文件的大小通常在100MB或者以上。数个 GB大小的文件也是普遍存在，并且要能够被有效的管理。系统也必须支持小文件，但是不需要针对小文件做专门的优化。
