“Google文件存储系统（GFS）是构建在廉价服务器之上的大型分布式系统。它将服务器故障视为正常现象，通过软件方式自动容错，在保证系统可用性和可靠性同时，大大降低系统成本。
GFS是Google整个分布式系统的基石，其他存储系统如Google BigTable、GoogleMegastore等系统均直接或间接构建在GFS之上。另外，Google的大规模批处理系统MapReduce也是利用GFS系统作为海量数据的输入输出。”
以下内容为在研读Google_File_System论文时，对其中一些关键技术的理解。要想更加深入的理解GFS，还需进一步研究GFS源码以及论文等。
一、单一Master节点：
如何避免单一的Msaster节点成为系统性能瓶颈：
1、客户端只向Master请求元数据信息，并不通过Master节点进行chunk数据读写，具体的数据读写操作由ChunkServer直接负责。
2、客户端在向Master请求某chunk元数据时,Master会一次返回包括该chunk紧接之后的几个chunk信息，有效减少客户端的请求次数。
客户端读取数据流程如下：
二、Chunk尺寸：
选择64MB作为chunk的大小，该尺寸远大于一般系统的Block size。这是由具体的业务特性决定的：即通常操作的是大文件。
三、Master元数据：
Master以心跳信息来监控chunkserver的状态。 其中，chunk的副本位置信息，采取启动master时轮询（心跳信息）chunkserver，然后定期轮询来获取chunk的副本位置信息，而不是直接在master中持久化该信息。 这样简化了Master与chunkserver之间的的数据同步问题。
操作日志：
强同步： 即只有当操作日志被写入到本地磁盘以及远程机器（备master）磁盘后，才会响应客户端的操作请求。同时master会收集多个日志后，批量写入磁盘。
checkpoint: 在灾难恢复时通过回放操作日志来将系统恢复到最近状态。为了减低回放时间，使用checkpoint方式来使得回放的日志尽量短，即在恢复时只需要回放checkpoint之后的日志文件即可。之前的旧日志文件及checkpoint文件可定期删除。"操作日志相当于一盘录像带，而checkpoint可以在该录像带上间隔性的插上一些标记点（将内存缓冲的数据写入磁盘，完成后，相应的在操作日志带上插入最新的一个标记点）。最新一个标记点之前的所有日志记录的操作都已经持久化保存了，而该点之后的操作保存在内存中。当内存中数据丢失时，只需回放该点之后的部分日志即可恢复。而checkpoint文件就是记录了这些点的位置等信息。"
四、系统交互：
Master以带超时的租约来授权主chunkserver来执行具体的操作任务，从而减小Master的管理负担。Master与chunkserver之间通过定期的心跳信息来交互信息：master获取chunkserver'的状态信息，chunkserver申请延长租约时间等。
以下为客户端写数据的操作流程：
五、负载均衡：