8.分布式存储

文章目录

  • 分布式存储
    • 存储基础
      • 单机存储设备
      • 单机存储的问题
      • 分布式存储(软件定义的存储 SDS)
      • 分布式存储的数据类型
      • 总结
    • Ceph
      • Ceph概念
      • Ceph优势
      • Ceph架构
      • Ceph核心组件
      • OSD 存储后端
      • Ceph 数据的存储过程
      • Ceph 版本发行生命周期
      • Ceph 集群部署
      • Ceph 生产环境推荐:
      • 总结

分布式存储

存储基础

单机存储设备

  • DAS ( 直接附加存储,是直接接到计算机的主板总线上去的存储)
    • IDE、SATA、 SCSI、 SAS、 USB接口的磁盘
    • 所谓接口就是一种存储设备驱动下的磁盘设备,提供块级别的存储
  • NAS(网络附加存储,是通过网络附加到当前主机文件系统之上的存储)
    • NFS、CIFS、FTP
    • 文件系统级别的存储,本身就是一个做好的文件系统,通过nfs接口在用户空间输出后,客户端基于内核模块与远程主机进行网络通信,把它转为好像本地文件系统一样来使用,这种存储服务是没办法对它再一次格式化创建文件系统块的
  • SAN ( 存储区域网络)
    • SCSI协议(只是用来传输数据的存取操作,物理层使用SCSI线缆来传输)、FCSAN(物理层使用光纤来传输)、ISCSI(物理层使用以太网来传输)
    • 也是一种网络存储,但不同之处在于SAN提供给客户端主机使用的接口是块级别的存储

单机存储的问题

  • 存储处理能力不足

    • 传统的IDE的IO值是100次/秒,SATA固态磁盘500次/秒,固态硬盘达到2000-4000次/秒。即使磁盘的IO能力再大数十倍,也不够抗住网站访问高峰期数十万、数百万甚至上亿用户的同时访问,这同时还要受到主机网络IO能力的限制。
  • 存储空间能力不足

    • 单块磁盘的容量再大,也无法满足用户的正常访问所需的数据容量限制。
  • 单点问题

    • 单机存储数据存在单点故障问题
  • 商业存储解决方案

    • EMC、NetAPP、IBM、DELL、华为、浪潮

分布式存储(软件定义的存储 SDS)

  • Ceph、TFS、FastDFS、MooseFS(MFS)、GlusterFS(GFS)
  • 存储机制会把数据分散存储到多个节点上,具有高扩展性、高性能、高可用性等优点。
  • 常见的分布式存储
对比说明/文件系统 TFS FastDFS MogileFS Moose FS Gluster FS Ceph
开发语言 C++ C Perl C C C++
开源协议 GPL V2 GPL V3 GPL GPL V3 GPL V3 LGPL
数据存储方式 文件/Trunk 文件 文件/块 对象/文件/块
集群节点通信协议 私有协议(TCP) 私有协议(TCP) HTTP 私有协议(TCP) 私有协议(TCP)/RDAM(远程直接访问内存) 私有协议(TCP)
专用元素存储点 占用NS 占用DB 占用MFS 占用MDS
在线扩容 支持 支持 支持 支持 支持 支持
冗余备份 支持 支持 支持 支持 支持

分布式存储的数据类型

  • 块存储(例如硬盘,一般是一个存储被一个服务器挂载使用,适用于容器或虚拟机存储卷分配、日志存储、文件存储)

    • 块存储提供了一个像硬盘驱动器一样工作的存储卷,组织成大小相同的块。通常,要么操作系统用文件系统格式化基于块的存储卷,要么应用程序(如数据库)直接访问它来存储数据。
  • 文件存储(例如NFS,解决块存储无法共享问题,可以一个存储被多个服务器同时挂载,适用于目录结构的存储、日志存储)

    • 允许将数据组织为传统的文件系统。数据保存在一个文件中,该文件具有名称和一些相关的元数据,例如修改时间戳、所有者和访问权限。提供基于文件的存储使用目录和子目录的层次结构来组织文件的存储方式。
  • 对象存储(例如OSS,一个存储可以被多服务同时访问,具备块存储的高速读写能力,也具备文件存储共享的特性,适用图片存储、视频存储)

    • 基于API接口提供的文件存储,每一个文件都是一个对象,且文件大小各不相同的,文件的元数据和实际数据是存放在一起的。
    • 对象存储允许将任意数据和元数据存储为一个单元,并在平面存储池中标记为惟一标识符。使用API存储和检索数据,而不是将数据作为块或在文件系统层次结构中访问。

总结

  • 数据存储类型:
    • 块存储:一对一,只能被一个主机挂载使用,数据以块为单位进行存储,典型代表:硬盘
    • 文件存储:一对多,能被多个主机同时挂载/传输使用,数据以文件的形式存储的(元数据和实际数据是分开存储的),并且文件存储是有目录的层级关系,典型代表:NFS
    • 对象存储:一对多,能被多个主机或应用通过API接口访问使用,数据以文件的形式存储的,一个文件即一个对象,元数据和实际数据是存储在一起的,文件是扁平化存储,没有目录的层级关系,典型代表:OSS、S3

Ceph

Ceph概念

  • Ceph使用C++语言开发,是一个开放、自我修复和自我管理的开源分布式存储系统。具有高扩展性、高性能、高可靠性的优点。
  • Ceph目前已得到众多云计算厂商的支持并被广泛应用。RedHat及OpenStack,Kubernetes都可与Ceph整合以支持虚拟机镜像的后端存储。

Ceph优势

  • 高扩展性:去中心化,支持使用普通X86服务器,支持上千个存储节点的规模,支持TB到EB级的扩展。
  • 高可靠性:没有单点故障,多数据副本,自动管理,自动修复。
  • 高性能:摒弃了传统的集中式存储元数据寻址的方案,采用 CRUSH 算法,数据分布均衡,并行度高。
  • 功能强大:Ceph是个大一统的存储系统,集块存储接口(RBD)、文件存储接口(CephFS)、对象存储接口(RadosGW)于一身,因而适用于不同的应用场景。

Ceph架构

8.分布式存储_第1张图片

8.分布式存储_第2张图片

自下向上,可以将Ceph系统分为四个层次:

  • RADOS 基础存储系统(Reliab1e,Autonomic,Distributed object store,即可靠的、自动化的、分布式的对象存储)

    • RADOS是Ceph最底层的功能模块,是一个无限可扩容的对象存储服务,能将文件拆解成无数个对象(碎片)存放在硬盘中,大大提高了数据的稳定性。它主要由OSD和Monitor两个组件组成,OSD和Monitor都可以部署在多台服务器中,这就是ceph分布式的由来,高扩展性的由来。
  • LIBRADOS 基础库

    • Librados提供了与RADOS进行交互的方式,并向上层应用提供Ceph服务的API接口,因此上层的RBD、RGW和CephFS都是通过Librados访问的,目前提供PHP、Ruby、Java、Python、Go、C和C++支持,以便直接基于RADOS(而不是整个Ceph)进行客户端应用开发。
  • 高层应用接口:包括了三个部分

    • 对象存储接口 RGW(RADOS Gateway)
      网关接口,基于Librados开发的对象存储系统,提供S3和Swift兼容的RESTful API接口。
    • 块存储接口 RBD(Reliable Block Device)
      基于Librados提供块设备接口,主要用于Host/VM。
    • 文件存储接口 CephFS(Ceph File System)
      Ceph文件系统,提供了一个符合POSIX标准的文件系统,它使用Ceph存储集群在文件系统上存储用户数据。基于Librados提供的分布式文件系统接口。
  • 应用层:基于高层接口或者基础库Librados开发出来的各种APP,或者Host、VM等诸多客户端

Ceph核心组件

  • Ceph是一个对象式存储系统,它把每一个待管理的数据流(如文件等数据)切分为一到多个固定大小(默认4兆)的对象数据(Object),并以其为原子单元(原子是构成元素的最小单元)完成数据的读写。

  • OSD(Object Storage Daemon,守护进程 ceph-osd)

    • 是负责物理存储的进程,一般配置成和磁盘一对应,一块磁盘启动一个OSD进程。
    • 主要功能是存储数据、复制数据、平衡数据、恢复数据,以及与其它OSD间进行心跳检查,负责响应客户端请求返回具体数据的进程等。通常至少需要3个OSD来实现冗余和高可用性。
  • PG(Placement Group 归置组)

    • PG 是一个虚拟的概念而已,物理上不真实存在。
    • 它在数据寻址时类似于数据库中的索引:Ceph 先将每个对象数据通过HASH算法固定映射到一个 PG 中,然后将 PG 通过 CRUSH 算法映射到 OSD。
  • Pool

    • Pool 是存储对象的逻辑分区,它起到 namespace 的作用。每个 Pool 包含一定数量(可配置)的 PG。Pool 可以做故障隔离域,根据不同的用户场景不统一进行隔离。
    • Pool中数据保存方式支持两种类型:
      • 多副本(replicated):类似 raid1,一个对象数据默认保存 3 个副本,放在不同的 OSD
      • 纠删码(Erasure Code):类似 raid5,对 CPU 消耗稍大,但是节约磁盘空间,对象数据保存只有 1 个副本。由于Ceph部分功能不支持纠删码池,此类型存储池使用不多

8.分布式存储_第3张图片

  • Pool、PG 和 OSD 的关系

    • 一个Pool里有很多个PG;一个PG里包含一堆对象,一个对象只能属于一个PG;PG有主从之分,一个PG分布在不同的OSD上(针对多副本类型)
  • Monitor(守护进程 ceph-mon)

    • 用来保存OSD的元数据。
    • 负责维护集群状态的映射视图(Cluster Map:OSD Map、Monitor Map、PG Map 和 CRUSH Map),维护展示集群状态的各种图表, 管理集群客户端认证与授权。
    • 一个Ceph集群通常至少需要 3 或 5 个(奇数个)Monitor 节点才能实现冗余和高可用性,它们通过 Paxos 协议实现节点间的同步数据。
  • Manager(守护进程 ceph-mgr)

    • 负责跟踪运行时指标和 Ceph 集群的当前状态,包括存储利用率、当前性能指标和系统负载。
    • 为外部监视和管理系统提供额外的监视和接口,例如 zabbix、prometheus、 cephmetrics 等。
    • 一个 Ceph 集群通常至少需要 2 个 mgr 节点实现高可用性,基于 raft 协议实现节点间的信息同步。
  • MDS(Metadata Server,守护进程 ceph-mds)

    • 是 CephFS 服务依赖的元数据服务。
    • 负责保存文件系统的元数据,管理目录结构。
    • 对象存储和块设备存储不需要元数据服务;如果不使用 CephFS 可以不安装。

OSD 存储后端

  • OSD 有两种方式管理它们存储的数据。在 Luminous 12.2.z 及以后的发行版中,默认(也是推荐的)后端是 BlueStore。在 Luminous 发布之前, 默认是 FileStore, 也是唯一的选项。

  • Filestore

    • FileStore是在Ceph中存储对象的一个遗留方法。
    • 它依赖于一个标准文件系统(只能是XFS),并结合一个键/值数据库(传统上是LevelDB,现在BlueStore是RocksDB),用于保存和管理元数据。
    • FileStore经过了良好的测试,在生产中得到了广泛的应用。然而,由于它的总体设计和对传统文件系统的依赖,使得它在性能上存在许多不足。
  • Bluestore

    • BlueStore是一个特殊用途的存储后端,专门为OSD工作负载管理磁盘上的数据而设计。
    • BlueStore 的设计是基于十年来支持和管理 Filestore 的经验。BlueStore 相较于 Filestore,具有更好的读写性能和安全性。
    • BlueStore 的主要功能包括:
      1. BlueStore直接管理存储设备,即直接使用原始块设备或分区管理磁盘上的数据。这样就避免了抽象层的介入(例如本地文件系统,如XFS),因为抽象层会限制性能或增加复杂性。
      2. BlueStore使用RocksDB进行元数据管理。RocksDB的键/值数据库是嵌入式的,以便管理内部元数据,包括将对象名称映射到磁盘上的块位置。
      3. 写入BlueStore的所有数据和元数据都受一个或多个校验和的保护。未经验证,不会从磁盘读取或返回给用户任何数据或元数据。
      4. 支持内联压缩。数据在写入磁盘之前可以选择性地进行压缩。
      5. 支持多设备元数据分层。BlueStore允许将其内部日志(WAL预写日志)写入单独的高速设备(如SSD、NVMe或NVDIMM),以提高性能。如果有大量更快的可用存储,则可以将内部元数据存储在更快的设备上。
      6. 支持高效的写时复制。RBD和CephFS快照依赖于在BlueStore中有效实现的即写即复制克隆机制。这将为常规快照和擦除编码池(依赖克隆实现高效的两阶段提交)带来高效的I/O。

Ceph 数据的存储过程

  1. 客户端从 mon 获取最新的 Cluster Map

  2. 在 Ceph 中,一切皆对象。Ceph 存储的数据都会被切分成为一到多个固定大小的对象(Object)。Object size 大小可以由管理员调整,通常为 2M 或 4M。
    每个对象都会有一个唯一的 OID,由 ino 与 ono 组成:

    • ino :即是文件的 FileID,用于在全局唯一标识每一个文件
    • ono :则是分片的编号
    • 比如:一个文件 FileID 为 A,它被切成了两个对象,一个对象编号0,另一个编号1,那么这两个文件的 oid 则为 A0 与 A1。
    • OID 的好处是可以唯一标示每个不同的对象,并且存储了对象与文件的从属关系。由于 Ceph 的所有数据都虚拟成了整齐划一的对象,所以在读写时效率都会比较高。
  3. 通过对 OID 使用 HASH 算法得到一个16进制的特征码,用特征码与 Pool 中的 PG 总数取余,得到的序号则是 PGID 。

    • 即 Pool_ID + HASH(OID) % PG_NUM 得到 PGID
  4. PG 会根据设置的副本数量进行复制,通过对 PGID 使用 CRUSH 算法算出 PG 中目标主和次 OSD 的 ID,存储到不同的 OSD 节点上(其实是把 PG 中的所有对象存储到 OSD 上)。

    • 即通过 CRUSH(PGID) 得到将 PG 中的数据存储到各个 OSD 组中
    • CRUSH 是 Ceph 使用的数据分布算法,类似一致性哈希,让数据分配到预期的地方

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Ceph 版本发行生命周期

  • Ceph从Nautilus版本(14.2.0)开始,每年都会有一个新的稳定版发行,预计是每年的3月份发布,每年的新版本都会起一个新的名称(例如,“Mimic”)和一个主版本号(例如,13代表Mimic,因为“M”是字母表的第13个字母)。
  • 版本号的格式为 x.y.z,x 表示发布周期(例如,13 代表 Mimic,17 代表 Quincy),y 表示发布版本类型,即
    • x.0.z :y等于 0,表示开发版本
    • x.1.z :y等于 1,表示发布候选版本(用于测试集群)
    • x.2.z :y等于 2,表示稳定/错误修复版本(针对用户)

Ceph 集群部署

  • 目前 Ceph 官方提供很多种部署 Ceph 集群的方法,常用的分别是 ceph-deploy,cephadm 和 二进制
    • ceph-deploy :一个集群自动化部署工具,使用较久,成熟稳定,被很多自动化工具所集成,可用于生产部署。
    • cephadm :从 Octopus 和较新的版本版本后使用 cephadm 来部署 ceph 集群,使用容器和 systemd 安装和管理 Ceph 集群。目前不建议用于生产环境。
    • 二进制:手动部署,一步步部署 Ceph 集群,支持较多定制化和了解部署细节,安装难度较大。

Ceph 生产环境推荐:

  1. 存储集群全采用万兆网络
  2. 集群网络(cluster-network,用于集群内部通讯)与公共网络(public-network,用于外部访问Ceph集群)分离
  3. mon、mds 与 osd 分离部署在不同主机上(测试环境中可以让一台主机节点运行多个组件)
  4. OSD 使用 SATA 亦可
  5. 根据容量规划集群
  6. 至强E5 2620 V3或以上 CPU,64GB或更高内存
  7. 集群主机分散部署,避免机柜的电源或者网络故障

总结

  • Ceph:分布式存储系统,具有高性能、高扩展性、高可用性等特点,还集块、文件、对象存储功能于一身

  • Ceph架构:从下往上看

    • 客户端:主机、虚拟机、应用、容器,使用存储的
    • LibRADOS:对象访问接口(默认三个接口:RDB块存储接口、CephFS文件存储接口、RADOS Gate Way对象存储接口,支持用户使用JAVA/C/Python等编程语言二次开发自定义的接口)提供存储接口给客户端使用
    • RADOS:基础存储系统(统一存储池)提供存储能力。eph中一切都是以对象形式存储,RADOS就是负责存储这些对象的,并保证数据的一致性和可靠性
  • 组件

    • OSD:复制存储数据,一般一个磁盘对应一个OSD,响应客户端的读写请求
    • Monitor(mon):Ceph的监视器,保存OSD的元数据,维护Ceph集群状态的各种图表视图
    • Manager(mgr):负责跟踪集群状态和监控指标,暴露接口给监控软件获取监控指标数据
    • MDS:负责保存CephFS文件系统的元数据,仅在使用CephFS接口功能的时候使用
    • PG:保存OSD位置的索引,一个PG里包含多个数据对象,一个数据对象只能属于一个PG
    • Pool:数据池。一个命名空间,一个Pool里包含多个PG,不同的Pool里的PG重名
  • Ceph的存储过程

    1. 文件 默认会被按照4M大小进行分片成一个或多个数据对象(object)
    2. 每个object都有一个oid(由文件ID(ino)和分片编号(ono)组成),通过对oid使用hash算法得到一个16进制的数值,再除以Pool里的PG总数取余,得到object的pgid(Pood_ID+pgid)
    3. 通过对pgid使用CRUSH算法得到PG对应的OSD的ID(如有多副本,则是主从的OSD的ID)
    4. 将object的数据存储到对应的OSD上

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