JuiceFS 简介

JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能分布式文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。

JuiceFS 采用「数据」与「元数据」分离存储的架构，从而实现文件系统的分布式设计。文件数据本身会被切分保存在对象存储（例如 Amazon S3），而元数据则可以保存在 Redis、MySQL、TiKV、SQLite 等多种数据库中，你可以根据场景与性能要求进行选择。

JuiceFS 提供了丰富的 API，适用于各种形式数据的管理、分析、归档、备份，可以在不修改代码的前提下无缝对接大数据、机器学习、人工智能等应用平台，为其提供海量、弹性、低价的高性能存储。运维人员不用再为可用性、灾难恢复、监控、扩容等工作烦恼，专注于业务开发，提升研发效率。同时运维细节的简化，对 DevOps 极其友好。

核心特性​

POSIX 兼容：像本地文件系统一样使用，无缝对接已有应用，无业务侵入性；
HDFS 兼容：完整兼容 HDFS API，提供更强的元数据性能；
S3 兼容：提供 S3 网关 实现 S3 协议兼容的访问接口；
云原生：通过 Kubernetes CSI 驱动 轻松地在 Kubernetes 中使用 JuiceFS；
分布式设计：同一文件系统可在上千台服务器同时挂载，高性能并发读写，共享数据；
强一致性：确认的文件修改会在所有服务器上立即可见，保证强一致性；
强悍性能：毫秒级延迟，近乎无限的吞吐量（取决于对象存储规模），查看性能测试结果；
数据安全：支持传输中加密（encryption in transit）和静态加密（encryption at rest），查看详情；
文件锁：支持 BSD 锁（flock）和 POSIX 锁（fcntl）；
数据压缩：支持 LZ4 和 Zstandard 压缩算法，节省存储空间。

应用场景​

JuiceFS 为海量数据存储设计，可以作为很多分布式文件系统和网络文件系统的替代，特别是以下场景：

大数据分析：HDFS 兼容；与主流计算引擎（Spark、Presto、Hive 等）无缝衔接；无限扩展的存储空间；运维成本几乎为 0；性能远好于直接对接对象存储。
机器学习：POSIX 兼容，可以支持所有机器学习、深度学习框架；方便的文件共享还能提升团队管理、使用数据效率。
Kubernetes：JuiceFS 支持 Kubernetes CSI；为容器提供解耦的文件存储，令应用服务可以无状态化；方便地在容器间共享数据。
共享工作区：可以在任意主机挂载；没有客户端并发读写限制；POSIX 兼容已有的数据流和脚本操作。
数据备份：在无限平滑扩展的存储空间备份各种数据，结合共享挂载功能，可以将多主机数据汇总至一处，做统一备份。

数据隐私

JuiceFS 文件系统由三个部分组成：

JuiceFS 客户端（Client）：所有文件读写，以及碎片合并、回收站文件过期删除等后台任务，均在客户端中发生。客户端需要同时与对象存储和元数据引擎打交道。客户端支持多种接入方式：

通过 FUSE，JuiceFS 文件系统能够以 POSIX 兼容的方式挂载到服务器，将海量云端存储直接当做本地存储来使用。
通过 Hadoop Java SDK，JuiceFS 文件系统能够直接替代 HDFS，为 Hadoop 提供低成本的海量存储。
通过 Kubernetes CSI 驱动，JuiceFS 文件系统能够直接为 Kubernetes 提供海量存储。
通过 S3 网关，使用 S3 作为存储层的应用可直接接入，同时可使用 AWS CLI、s3cmd、MinIO client 等工具访问 JuiceFS 文件系统。
通过 WebDAV 服务，以 HTTP 协议，以类似 RESTful API 的方式接入 JuiceFS 并直接操作其中的文件。

数据存储（Data Storage）：文件将会被切分上传至对象存储服务。JuiceFS 支持几乎所有的公有云对象存储，同时也支持 OpenStack Swift、Ceph、MinIO 等私有化的对象存储。

元数据引擎（Metadata Engine）：用于存储文件元数据（metadata），包含以下内容：

常规文件系统的元数据：文件名、文件大小、权限信息、创建修改时间、目录结构、文件属性、符号链接、文件锁等。
文件数据的索引：文件的数据分配和引用计数、客户端会话等。

JuiceFS 采用多引擎设计，目前已支持 Redis、TiKV、MySQL/MariaDB、PostgreSQL、SQLite 等作为元数据服务引擎，也将陆续实现更多元数据存储引擎。欢迎提交 Issue 反馈你的需求。