4.1 可用性威胁与解决方案
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挑战1：BlockServer故障影响众多VD
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问题描述：单个BlockServer的故障可能会影响到多个虚拟磁盘（VDs）的正常运作，这是由于传统架构中BlockServer承担了过多的职责，其稳定性直接关系到大量VD的服务连续性。
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解决方案：联合BlockManager（双层控制节点）。通过引入两层控制节点设计，将管理职能分散，即便单个BlockServer发生故障，也不会导致大规模VD服务中断，提高了系统的可用性。
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挑战2：Segment迁移导致级联故障
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问题描述：在存储资源迁移或重新分配过程中，若处理不当，可能导致一系列连锁故障，影响整个系统的稳定性。
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解决方案：逻辑故障域（有限迁移）。通过定义逻辑故障域，限制数据迁移的范围和影响，确保即使在迁移过程中出现问题，也能最大限度地减少对整个系统的冲击，避免级联故障的发生。
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4.2 EBS卸载技术
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FPGA限制与替代方案
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FPGA问题：尽管FPGA在数据处理和加速方面表现出色，但它存在成本高昂、故障率相对较高的问题。
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BlockClient卸载优化：从FPGA转向ASIC。ASIC成本友好，且能针对特定功能进行优化，提供固定的功能集，更适合长期、大规模部署，以降低成本并提高特定任务的处理效率。
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BlockServer卸载优化：同样从FPGA转向多核ARM处理器。多核ARM处理器成本较低，同时能够提供与FPGA相近的性能表现，适用于BlockServer的卸载任务，进一步提升系统效能和经济性。
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4.3 假设性问题及其影响
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Q1：如果没有日志结构化设计？这将限制EBS在成本控制和性能提升方面的进展。日志结构化设计对于快速写入、数据恢复等方面至关重要，缺少这一设计将严重阻碍系统的发展。
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Q2：EBS采用开源软件？这将导致无法进行深度协同设计。开源软件虽然有其灵活性和开放性，但在高度定制化和深度集成的云存储解决方案中，缺乏与硬件紧密协同优化的可能性，从而限制了系统性能的极致发挥。
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Q3：如果不分离Pangu？Pangu作为存储管理的核心，若与其组件不进行有效分离，将拖慢EBS的开发进度。分离设计允许各组件独立演进，加速技术创新和系统优化，是推动EBS持续发展的重要策略。
本文深入分析了EBS的发展历程，揭示了在构建大规模云存储服务时面临的挑战和采取的策略。通过不断的技术迭代和对硬件优化的探索，阿里云EBS团队解决了性能、效率、可用性和成本等方面的难题，为行业提供了宝贵的实践经验与教训。
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