单一Master节点
单一的Master节点的策略大大简化了我们的设计。单一的Master节点可以通过全局的信息精确定位Chunk的位置以及进行复制决策。另外，我们必须减少对Master节点的读写，避免Master节点成为系统的瓶颈。客户端并不通过Master节点读写文件数据。反之，客户端向Master节点询问它应该联系的Chunk服务器。客户端将这些元数据信息缓存一段时间，后续的操作将直接和Chunk服务器进行数据读写操作。
我们利用图1解释一下一次简单读取的流程。首先，客户端把文件名和程序指定的字节偏移，根据固定的Chunk大小，转换成文件的Chunk索引。然后，它把文件名和Chunk索引发送给Master节点。Master节点将相应的Chunk标识和副本的位置信息发还给客户端。客户端用文件名和Chunk索引作为key缓存这些信息。
之后客户端发送请求到其中的一个副本处，一般会选择最近的。请求信息包含了Chunk的标识和字节范围。在对这个Chunk的后续读取操作中，客户端不必再和Master节点通讯了，除非缓存的元数据信息过期或者文件被重新打开。实际上，客户端通常会在一次请求中查询多个Chunk信息，Master节点的回应也可能包含了紧跟着这些被请求的Chunk后面的Chunk的信息。在实际应用中，这些额外的信息在没有任何代价的情况下，避免了客户端和Master节点未来可能会发生的几次通讯。
Chunk尺寸
Chunk的大小是关键的设计参数之一。我们选择了64MB，这个尺寸远远大于一般文件系统的Block size。每个Chunk的副本都以普通Linux文件的形式保存在Chunk服务器上，只有在需要的时候才扩大。惰性空间分配策略避免了因内部碎片造成的空间浪费，内部碎片或许是对选择这么大的Chunk尺寸最具争议一点。
选择较大的Chunk尺寸有几个重要的优点。首先，它减少了客户端和Master节点通讯的需求，因为只需要一次和Mater节点的通信就可以获取Chunk的位置信息，之后就可以对同一个Chunk进行多次的读写操作。这种方式对降低我们的工作负载来说效果显著，因为我们的应用程序通常是连续读写大文件。即使是小规模的随机读取，采用较大的Chunk尺寸也带来明显的好处，客户端可以轻松的缓存一个数TB的工作数据集所有的Chunk位置信息。其次，采用较大的Chunk尺寸，客户端能够对一个块进行多次操作，这样就可以通过与Chunk服务器保持较长时间的TCP连接来减少网络负载。第三，选用较大的Chunk尺寸减少了Master节点需要保存的元数据的数量。这就允许我们把元数据全部放在内存中，在2.6.1节我们会讨论元数据全部放在内存中带来的额外的好处。
另一方面，即使配合惰性空间分配，采用较大的Chunk尺寸也有其缺陷。小文件包含较少的Chunk，甚至只有一个Chunk。当有许多的客户端对同一个小文件进行多次的访问时，存储这些Chunk的Chunk服务器就会变成热点。在实际应用中，由于我们的程序通常是连续的读取包含多个Chunk的大文件，热点还不是主要的问题。
然而，当我们第一次把GFS用于批处理队列系统的时候，热点的问题还是产生了：一个可执行文件在GFS上保存为single-chunk文件，之后这个可执行文件在数百台机器上同时启动。存放这个可执行文件的几个Chunk服务器被数百个客户端的并发请求访问导致系统局部过载。我们通过使用更大的复制参数来保存可执行文件，以及错开批处理队列系统程序的启动时间的方法解决了这个问题。一个可能的长效解决方案是，在这种的情况下，允许客户端从其它客户端读取数据。
元数据
Master服务器（alex注：注意逻辑的Master节点和物理的Master服务器的区别。后续我们谈的是每个Master服务器的行为，如存储、内存等等，因此我们将全部使用物理名称）存储3种主要类型的元数据，包括：文件和Chunk的命名空间、文件和Chunk的对应关系、每个Chunk副本的存放地点。所有的元数据都保存在Master服务器的内存中。前两种类型的元数据（命名空间、文件和Chunk的对应关系）同时也会以记录变更日志的方式记录在操作系统的系统日志文件中，日志文件存储在本地磁盘上，同时日志会被复制到其它的远程Master服务器上。采用保存变更日志的方式，我们能够简单可靠的更新Master服务器的状态，并且不用担心Master服务器崩溃导致数据不一致的风险。Master服务器不会持久保存Chunk位置信息。Master服务器在启动时，或者有新的Chunk服务器加入时，向各个Chunk服务器轮询它们所存储的Chunk的信息。
一致性模型
GFS支持一个宽松的一致性模型，这个模型能够很好的支撑我们的高度分布的应用，同时还保持了相对简单且容易实现的优点。本节我们讨论GFS的一致性的保障机制，以及对应用程序的意义。我们也着重描述了GFS如何管理这些一致性保障机制，但是实现的细节将在本论文的其它部分讨论。