在 AI 模型训练、高性能计算等对 I/O 敏感的场景中，底层文件系统的架构和性能将直接影响训练效率、资源利用率与整体成本。
Lustre 作为传统高性能文件系统，以极致性能著称；而 JuiceFS 则以云原生设计和对象存储集成为核心，提供更高的部署灵活性与经济性。为了帮助用户深入理解这两类系统在架构实现、性能优化和运维复杂度上的差异，我们撰写了这篇对比文章，供技术选型时参考。
01 架构对比
Lustre
Lustre 是一款专为高性能计算（HPC）环境设计的并行分布式文件系统，最初在美国政府资助下，由多个国家实验室联合开发，旨在支持大规模科学研究和工程计算任务。当前，Lustre 的主要开发与维护由 DDN（DataDirect Networks） 负责，广泛应用于超算中心、科研机构及企业级 HPC 集群中。Lustre 文件系统由以下几个核心模块组成：
- 元数据服务器（Metadata Servers，MDS）：负责处理命名空间相关操作，如文件创建、删除、权限检查等。
- 对象存储服务器（Object Storage Servers，OSS）：负责实际的数据读写，提供高性能的大规模 I/O 服务。
- 管理服务器（Management Server，MGS）：作为全局配置注册中心，负责存储和分发 Lustre 文件系统的配置信息。MGS 在功能上独立于具体的 Lustre 实例。
- 客户端（Client）：为用户应用程序提供访问 Lustre 文件系统的接口，实现标准的 POSIX 文件操作语义。
各组件通过 Lustre 专用的网络协议 LNet 连接，构成一个统一高效的文件系统整体。
JuiceFS
JuiceFS 是一个云原生分布式文件系统，其数据存储在对象存储中。社区版可与多种元数据服务集成，适用场景广泛，于 2021 年在 GitHub 开源（11.6K star）。企业版专为高性能场景设计，广泛应用于大规模 AI 任务，涵盖生成式 AI、自动驾驶、量化金融和生物科技等。
JuiceFS 文件系统包括三部分组成：
- 元数据引擎：用于存储文件元数据，包括常规文件系统的元数据和文件数据的索引。
- 数据存储：一般是对象存储服务，可以是公有云的对象存储也可以是私有部署的对象存储服务。
- 客户端：提供 POSIX（FUSE）、Hadoop SDK、CSI Driver、S3 网关等不同的接入方式。
架构差异
可以看出，Lustre 和 JuiceFS 在模块组成及功能划分上较为相似，但在具体实现上存在较大差异。
客户端
Lustre 采用 C 语言实现，其客户端模块运行在内核态；而 JuiceFS 使用 Go 语言开发，客户端通过 FUSE（Filesystem in Userspace）暴露文件系统接口，运行在用户态。由于 Lustre 客户端运行于内核空间，访问元数据服务器（MDS）或对象存储服务器（OSS）时无需进行用户态与内核态的上下文切换或额外的内存拷贝，从而显著减少了系统调用所带来的性能开销，在吞吐和延迟方面具备一定优势。
然而，内核态实现也带来了运维和调试的复杂性。相比用户态的开发环境和调试工具，内核态工具门槛更高，不易为普通开发者所掌握。同时，与 C 语言相比，Go 语言更易于学习、维护和开发，具备更高的开发效率和可维护性。
值得注意的是，JuiceFS 企业版 5.2 中引入零拷贝等技术优化，以减少系统调用开销，进一步提升性能。
存储模块
在数据存储方面，Lustre 和 JuiceFS 也采用了不同的实现方式。
Lustre 在部署时通常需要配置一块或多块共享磁盘来存储文件数据。这一设计源于其早期版本尚不支持文件级冗余（ File Level Redundancy，FLR）。为了实现高可用性（HA），当某个节点下线时，必须将其文件系统挂载（mount）到对等节点（peer node），否则该节点上的数据块（Chunk）将不可访问。因此，数据的可靠性需依赖于共享存储本身的高可用机制，或用户自行配置的软件 RAID 实现。
为确保高可用性和数据一致性正常运行，部署 Lustre 前通常需要进行详细的规划。尽管，新版本的 Lustre 已支持 FLR，一个文件可以具有多个副本，但副本之间的数据一致性仍需通过手动命令进行同步和确认。此外，Lustre 支持使用 ldiskfs 或 ZFS 作为底层本地文件系统，因此使用 Lustre 时还需了解并配置相应的本地文件系统。
JuiceFS 利用对象存储作为数据存储解决方案，从而可享有对象存储带来的若干优势，如数据可靠性、一致性等。存储模块提供了一组用于对象操作的接口，包括 GET/PUT/HEAD/LIST 等，用户可以根据自己的需求对接具体的存储系统，既包括主流云厂商的对象存储，也支持如 MinIO、Ceph RADOS 等私有部署的对象存储系统。社区版 JuiceFS 提供本地缓存来应对 AI 场景下的带宽需求，JuiceFS 企业版使用分布式缓存满足更大的聚合读带宽的需求。
元数据模块
在元数据服务方面，Lustre 和 JuiceFS 都提供统一的命名空间和文件元数据管理功能。为了实现元数据访问负载的横向扩展，Lustre 自 2.4 版本起引入了 Distributed Namespace（DNE）功能，支持将单个文件系统的不同目录分布在多个元数据服务器（MDS）上。
Lustre 的 MDS 高可用性依赖于软硬件协同实现：
- 硬件层面：MDS 使用的磁盘需配置 RAID，以避免因单点磁盘故障导致服务不可用；磁盘也需具备共享能力，以便当主节点宕机时，备节点能接管磁盘资源。
- 软件层面：使用 Pacemaker 与 Corosync 构建高可用集群，确保任一时刻仅有一个 MDS 实例处于活动状态。
JuiceFS 社区版的元数据模块，与存储模块类似也提供一组操作元数据的接口，可以接入不同的元数据服务，包括 Redis，TiKV ，MySQL，PostgreSQL ， FoundationDB 等不同类型的数据库。
JuiceFS 企业版使用自研高性能元数据服务，可根据负载情况来平衡数据和热点操作，以避免大规模训练中元数据服务热点集中在某些节点的问题（比如频繁操作临近目录文件的元数据）。目前，企业版支持的数据规模已达到千亿级别，更多技术细节请点击此处阅读。
02 文件分布对比
Lustre文件分布
Normal File Layout
Lustre 早期采用的文件分布方式被称为 Normal File Layouts。在该模式下，文件被切分为多个数据块（Chunk），并分别存储在多个对象存储目标（Object Storage Targets，OSTs）上，其策略类似于 RAID 0。
文件分布策略主要由以下两个参数控制：
- Stripe Count：指定文件可以同时分布到多少个 OST 上。该值越大，文件并行访问能力越强，但也可能带来额外的调度和管理开销。
- Stripe Size：定义在切换到下一个 OST 之前，每个数据块的大小。也就是说，写入达到设定的 Stripe Size 后，数据将被写入下一个 OST，这也决定了每个 Chunk 的粒度。
通过合理配置这两个参数，用户可以在性能与资源利用之间做出权衡，优化文件系统的 I/O 行为以适配具体的应用场景。
上图展示了一个 Stripe Count 为 3、Stripe Size 为 1 MB 的文件在多个 OST 上的分布方式。每个数据块（Stripe）采用轮询（Round-Robin）方式依次分布到不同的 OST 上。
这种文件布局方式的主要问题在于参数配置不可变：一旦文件创建，Stripe Count 和 Stripe Size 就无法修改。然而，文件大小在实际使用中通常是动态变化的，用户可以通过追加写不断扩展文件。这种不灵活的布局策略在实际场景中容易引发以下问题：
- 空间耗尽（ENOSPC）：由于每个文件的 Stripe 固定分布在特定的 OST 上，当某个 OST 空间耗尽时，即便其他 OST 仍有剩余空间，也会导致整个文件写入失败。
- 磁盘使用不均衡：即使初始写入时文件数据在 OST 之间分布均匀，随着不同文件在不同时段被追加写入，各个 OST 的使用增长速率会出现差异，导致磁盘空间不平衡。一旦形成不均衡状态，由于文件分布不能更改，这种状态将长期存在并持续恶化。
因此，在大规模、动态增长的数据场景中，Normal File Layouts 的静态分布策略在灵活性和资源利用率方面存在明显限制。
Progressive File Layouts
为了解决 Normal File Layouts 在应对动态数据增长和资源分配方面存在的局限，Lustre 引入了一种新的文件分布机制，称为 Progressive File Layouts（PFL）。
PFL 支持为同一个文件的不同区段定义不同的布局策略，允许根据文件大小或访问模式的变化进行灵活的分布控制。通过配置多个布局段（Extent），用户可以为文件的不同范围指定不同的 Stripe Count 和 Stripe Size，从而实现更加合理的资源利用和负载分担。
这种机制具备以下优势：
- 动态适应文件增长：小文件可以使用较小的 Stripe Count 降低访问开销，而随着文件变大，可以启用更高的并发度以提升带宽利用率。
- 减缓磁盘不均衡问题：通过为文件的后续部分指定不同的 OST 分布策略，可以在一定程度上缓解因追加写入导致的磁盘负载不均。
- 提高空间利用率和灵活性：PFL 支持自动选择布局段，使得布局策略可以随文件内容增长而自动调整，无需用户手动干预。
相较于传统布局模式，PFL 更适用于需要高性能访问的大型文件场景。
如上图所示，该文件采用 Progressive File Layouts（PFL）进行分布，共分为三个布局段（Extent）：
- 第一部分：Stripe Size 为 1 MB，Stripe Count 为 1，用于优化小文件或文件开头部分的访问效率；
- 第二部分：Stripe Count 提升至 4，提高并发 I/O 能力；
- 第三部分：Stripe Size 增加至 4 MB，Stripe Count 为 16，适用于大文件高吞吐量的访问需求。
尽管 PFL 引入了更具弹性的布局策略，但在实际运行中，仍无法完全解决磁盘使用不均衡问题。为此，Lustre 进一步结合 Lazy Initialization 技术，以实现更高效的资源调度。
Lazy Initialization 是一种延迟分配机制，指的是文件在首次写入前不分配实际的物理存储位置。结合该机制，系统可在检测到磁盘负载不均时，针对尚未分配的文件区域动态指定新的分布策略，将这些数据写入负载较轻的 OST 上。
通过 PFL + Lazy Initialization 的联合使用，Lustre 实现了更具适应性的 I/O 分布能力，显著缓解了由于追加写入或文件增长带来的磁盘空间不均衡问题，同时提升了系统的可维护性与数据分布的灵活性。
File Level Redundancy
如前文所述，Lustre 在实现高可用性（HA）时的部署和运维流程相对复杂。为简化 HA 架构并提升系统容错能力，社区提出了 File Level Redundancy（FLR） 机制。
FLR 允许为每个文件配置一个或多个副本（Replica），实现文件级别的冗余保护。在写入操作发生时，数据仅写入其中一个副本，其余副本会被标记为 STALE（过期）。随后，系统通过一个称为 Resync 的同步过程，将最新数据复制到所有 STALE 副本中，以确保数据一致性。
在读取操作中，任何包含最新数据的副本都可以作为数据源，提高了读性能的并发性和容错能力。
这种机制 在不依赖共享存储或底层 RAID 的情况下，为 Lustre 提供了一种更加灵活和易于维护的数据冗余方案，适用于对高可用性有更高要求的大规模分布式环境。
JuiceFS 文件分布
JuiceFS 按照 Chunk、Slice、Block 的规则进行数据块管理。每个 Chunk 的大小固定为 64M，主要用于优化数据的查找和定位。实际的文件写入操作则在 Slice 上执行，每个 Slice 代表一次连续的写入过程，属于特定的 Chunk，并且不会跨越 Chunk 的边界，因此长度不超过 64M。Chunk 和 Slice 主要是逻辑上的划分，而 Block（默认大小为 4M）则是物理存储的基本单位，用于在对象存储和磁盘缓存中实现数据的最终存储。更多细节可以参考官网介绍。
JuiceFS 中的 Slice 是在其他文件系统中不常见的一个结构。主要功能是记录文件的写入操作，并在对象存储中进行持久化。对象存储不支持原地文件修改，因此，JuiceFS 通过引入 Slice 结构允许更新文件内容，而无需重写整个文件。这与 Journal File System 有些类似，其中写入操作仅创建新对象，而不是覆盖现有对象。修改文件时，系统会创建新的 Slice，并在该 Slice 上传完毕后更新元数据，从而将文件内容指向新的 Slice。被覆盖的 Slice 内容随后通过异步压缩过程从对象存储中删除，导致在某些时刻对象存储的使用量会暂时超过文件系统实际使用量。
此外，JuiceFS 的所有 Slice 均为一次性写入，这减少了对底层对象存储一致性的依赖，并大大简化了缓存系统的复杂度，使数据一致性更易于保证。这种设计还为实现文件系统的零拷贝语义提供了便利，支持如 copy_file_range 和 clone 等操作。
03 功能特性对比
| 对比项 | Lustre | JuiceFS 社区版 | JuiceFS 企业版 |
|---|---|---|---|
| 元数据 | 分布式元数据服务 | 独立数据库服务 | 自研高性能分布式元数据引擎（可横向扩展） |
| 元数据冗余保护 | 需要存储设备提供 | 取决于使用的数据库 | 三副本 |
| 数据存储 | 自主管理 | 使用对象存储 | 使用对象存储 |
| 数据冗余保护 | 存储设备提供或异步复制 | 对象存储提供 | 对象存储提供 |
| 数据缓存 | 客户端本地缓存 | 客户端本地缓存 | 自研高性能多副本分布式缓存 |
| 数据加密 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 数据压缩 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 配额管理 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 网络协议 | 支持多种网络协议 | TCP | TCP |
| 快照 | 文件系统级别快照 | 文件级别快照 | 文件级别快照 |
| POSIX ACL | 支持 | 支持 | 支持 |
| POSIX 兼容性 | 兼容 | 完全兼容 | 完全兼容 |
| CSI 驱动 | 非官方支持 | 支持 | 支持 |
| 客户端 | POSIX | POSIX（FUSE）、Java SDK、S3 网关、Python SDK | POSIX（FUSE）、Java SDK、S3 网关、Python SDK |
| 多云镜像 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 跨云和跨区数据复制 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 主要维护者 | DDN | Juicedata | Juicedata |
| 开发语言 | C | Go | Go |
| 开源协议 | GPL 2.0 | Apache License 2.0 | 商业软件 |
04 小结
Lustre 是一款高性能并行分布式文件系统，客户端运行于内核态，直接与元数据服务器（MDS）和对象存储服务器（OSS）交互，避免了用户态与内核态之间的上下文切换。结合高性能存储设备，Lustre 在高带宽 I/O 场景下展现出卓越的性能。
然而，由于客户端运行在内核态，这使得运维过程更具挑战性，运维团队需具备深入的内核调试经验和底层系统故障排查能力。此外，由于 Lustre 使用固定容量的存储方案，文件分布设计相对复杂，需要精细的规划与配置来实现资源的高效利用。因此，Lustre 的部署和运维门槛较高。
JuiceFS 是一款云原生、用户态分布式文件系统，紧密集成对象存储，并原生支持 Kubernetes CSI（Container Storage Interface），从而简化了在云平台上的部署和运维。用户无需深入关注底层存储设备和复杂的存储调度机制，即可在容器化环境中实现弹性扩展、高可用数据服务。在性能方面，JuiceFS 企业版通过分布式缓存，有效降低对象存储的访问延迟，提升文件操作的响应速度。
从成本角度看，Lustre 需要依赖高性能的专用存储设备，初始投资和长期维护成本较高。对象存储相则更加经济，具备天然的可扩展性以及按需付费的灵活性。
Ref：
- Introduction to Lustre
- Understanding Lustre Internals
- Advanced File Layouts
- Lustre Metadata Service (MDS)
- File Level Redundancy Solution Architecture
