概览
本篇文章介绍了ceph rgw组件里面，用户、bucket和用户数据对象之间的关系，以及它们和底层rados对象之间的关系，我们希望达到以下目的：
- 理解一个用户的信息是如何保存在底层rados中的
- 理解一个bucket的信息是如何保存在底层rados中的
- 理解一个用户和该用户所拥有的bucket之间的关系
- 理解一个bucket和该bucket里面的用户数据之间的关系
理解了上面这些关系之后，然后做一个小实验：通过s3cmd把上传文件到radosgw，然后直接通过拼接底层的rados对象来得到用户数据。
1、配置一个radosgw服务
首先要准备一个radosgw环境，这里为了演示方便，使用了最简的配置。
1.1、准备radosgw配置文件
[root@ceph01 tmp]# cat /etc/ceph/ceph.conf
···
[client.rgw.inst01]
rgw_frontends = civetweb port=9001
1.2、启动radosgw服务
[root@ceph01 tmp]# systemctl start [email protected]
查看rados里面的存储池
[root@ceph01 tmp]# ceph osd pool ls
rbd
.rgw.root
default.rgw.control
default.rgw.data.root
default.rgw.gc
default.rgw.log
default.rgw.users.keys
可以看到启动radosgw服务时，radosgw服务自动会创建相关的存储池
2、准备数据
下面为了达到我们列出的目标，我们需要创建一个rgw用户，然后使用该用户创建一个bucket。
2.1、创建一个radosgw用户
[root@ceph01 tmp]# radosgw-admin user create --uid=rgwuser01 --display-name=rgwuser01 --access-key=rgwuser01 --secret=rgwuser01
{
"user_id": "rgwuser01",
"display_name": "rgwuser01",
"email": "",
"suspended": 0,
"max_buckets": 1000,
"auid": 0,
"subusers": [],
"keys": [
{
"user": "rgwuser01",
"access_key": "rgwuser01",
"secret_key": "rgwuser01"
}
],
"swift_keys": [],
"caps": [],
"op_mask": "read, write, delete",
"default_placement": "",
"placement_tags": [],
"bucket_quota": {
"enabled": false,
"max_size_kb": -1,
"max_objects": -1
},
"user_quota": {
"enabled": false,
"max_size_kb": -1,
"max_objects": -1
},
"temp_url_keys": []
}
再次查看rados里面的存储池
[root@ceph01 tmp]# ceph osd pool ls
rbd
.rgw.root
default.rgw.control
default.rgw.data.root
default.rgw.gc
default.rgw.log
default.rgw.users.keys
default.rgw.users.uid
可以看到创建用户之后，自动创建了default.rgw.users.uid这个池。
2.2、创建bucket
使用s3cmd客户端创建一个bucket
[root@ceph07 ~]# s3cmd mb s3://bk01
Bucket 's3://bk01/' created
再次查看rados里面的存储池
[root@ceph01 tmp]# ceph osd pool ls
rbd
.rgw.root
default.rgw.control
default.rgw.data.root
default.rgw.gc
default.rgw.log
default.rgw.users.keys
default.rgw.users.uid
default.rgw.buckets.index
可以看到创建用户之后，自动创建了default.rgw.buckets.index这个池
3、理解用户、bucket、用户对象之间的关系，以及它们和rados对象的对应关系
3.1、用户和rados对象对应关系
我们上面创建了一个radosgw用户rgwuser01，这个用户相关数据保存在哪里呢？
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.users.uid ls
rgwuser01.buckets
rgwuser01
通过上面命令可以看到，在default.rgw.users.uid池里面有两个rados对象，rgwuser01对象和我们用户的id名称一致，这个对象就是用来保存用户信息的rados对象。每个radosgw用户在这个池里面都对应一个rados对象，对象名就是用户id名称。
3.2、bucket和rados对象的对应关系
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.data.root ls
.bucket.meta.bk01:475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1
bk01
可以看到，bk01这个bucket在default.rgw.data.root池里面有个rados对象.bucket.meta.bk01:475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1与之对应，这个rados对象就是对应bk01 bucket的，这个rados对象里面存放了一些关于bk01 bucket元数据信息：
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.data.root get .bucket.meta.bk01:475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1 bucket.meta.bk01
[root@ceph01 tmp]# ll
total 8
-rw-r--r--. 1 root root 341 Oct 25 17:19 bucket.meta.bk01
···
[root@ceph01 tmp]# ceph-dencoder type RGWBucketInfo import bucket.meta.bk01 decode dump_json
{
"bucket": {
"name": "bk01",
"pool": "default.rgw.buckets.data",
"data_extra_pool": "default.rgw.buckets.non-ec",
"index_pool": "default.rgw.buckets.index",
"marker": "475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1",
"bucket_id": "475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1",
"tenant": ""
},
"creation_time": "2018-10-25 09:05:06.249973Z",
"owner": "rgwuser01",
"flags": 0,
"zonegroup": "3a55c2fa-805b-4166-961b-907654e76cb6",
"placement_rule": "default-placement",
"has_instance_obj": "true",
"quota": {
"enabled": false,
"max_size_kb": -1,
"max_objects": -1
},
"num_shards": 0,
"bi_shard_hash_type": 0,
"requester_pays": "false",
"has_website": "false",
"swift_versioning": "false",
"swift_ver_location": "",
"index_type": 0
}
通过查询bk01这个bucket的元数据信息，可以知道bk01这个bucket的id为475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1。
另外，bucket的acl信息保存在元数据对象的xattr里面：
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.data.root getxattr .bucket.meta.bk01:475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1 user.rgw.acl > encode.bk01.bucket.acl
[root@ceph01 tmp]# ceph-dencoder type RGWAccessControlPolicy import encode.bk01.bucket.acl decode dump_json
{
"acl": {
"acl_user_map": [
{
"user": "rgwuser01",
"acl": 15
}
],
"acl_group_map": [],
"grant_map": [
{
"id": "rgwuser01",
"grant": {
"type": {
"type": 0
},
"id": "rgwuser01",
"email": "",
"permission": {
"flags": 15
},
"name": "rgwuser01",
"group": 0
}
}
]
},
"owner": {
"id": "rgwuser01",
"display_name": "rgwuser01"
}
}
3.3、用户和bucket的对应关系
我们都知道一个用户可以有属于自己的多个bucket，那用户和bucket的对应关系是怎么建立的呢？
在上面通过rados -p default.rgw.users.uid ls命令查询的结果里面除了用户对象以外，还有一个rgwuser01.buckets对象，这个对应的命令格式就是{uid}.buckets，用户和bucket的对应关系就保存在这个对象的omap里面，key值就是bucket的名称，让我们来验证下：
查看rgwuser01.buckets这个对象有哪些key
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.users.uid listomapkeys rgwuser01.buckets
bk01
可以看到有bk01这个key，bk01就是我们创建的bucket名称，这点没问题了。再来获取下bk01这个key对应的value值
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.users.uid getomapval rgwuser01.buckets bk01 encode_bk01
Writing to encode_bk01
[root@ceph01 tmp]# ll
total 4
-rw-r--r--. 1 root root 244 Oct 25 17:13 encode_bk01
[root@ceph01 tmp]# ceph-dencoder type RGWBucketEnt import encode_bk01 decode dump_json
{
"bucket": {
"name": "bk01",
"pool": "default.rgw.buckets.data",
"data_extra_pool": "default.rgw.buckets.non-ec",
"index_pool": "default.rgw.buckets.index",
"marker": "475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1",
"bucket_id": "475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1",
"tenant": ""
},
"size": 0,
"size_rounded": 0,
"mtime": "2081-05-24 08:53:24.863590Z",
"count": 0
}
可以看到bk01这个key所对应的value值就是bk01这个bucket的信息。这样我们知道了uid，然后通过{uid}.buckets这个rados对象就可以查询到该用户下有哪些bucket了。
3.4、bucket和bucket里面数据的对应关系
使用s3cmd客户端上传一个对象
[root@ceph07 ~]# s3cmd put anaconda-ks.cfg s3://bk01
upload: 'anaconda-ks.cfg' -> 's3://bk01/anaconda-ks.cfg' [1 of 1]
1021 of 1021 100% in 1s 677.26 B/s done
查看rados里面的存储池信息
[root@ceph01 tmp]# ceph osd pool ls
rbd
.rgw.root
default.rgw.control
default.rgw.data.root
default.rgw.gc
default.rgw.log
default.rgw.users.keys
default.rgw.users.uid
default.rgw.buckets.index
default.rgw.buckets.data
可以看到上传对象之后，自动创建了default.rgw.buckets.data这个池，看下这个池里面的对象
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.buckets.data ls
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1_anaconda-ks.cfg
那么bucket是如何知道自己包含了哪些对象呢？其实是每个bucket在default.rgw.buckets.index这个池里面有一个rados对象，我们叫这个rados对象为索引对象
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.buckets.index ls
.dir.475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1
可以看到一个.dir.475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1对象，这个对象的名称和我们上面看到的bucket id相比，在前面多了.dir.这个字符，这个对象就是每个bucket在rados里面的索引对象，命名格式就是.dir.{bucket-id}。这个对象的omap里面就保存了这个bucket下所包含的所有对象信息，我们验证下
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.buckets.index listomapkeys .dir.475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1
anaconda-ks.cfg
可以看到输出里面和我们上传的对象名一致，我们再上传一个对象看看是不是这样
[root@ceph07 ~]# cp anaconda-ks.cfg anaconda-ks.cfg2
[root@ceph07 ~]# s3cmd put anaconda-ks.cfg2 s3://bk01
upload: 'anaconda-ks.cfg2' -> 's3://bk01/anaconda-ks.cfg2' [1 of 1]
1021 of 1021 100% in 0s 18.55 kB/s done
然后再次查看，发现确实是这样的
[root@ceph01 tmp]# rados -p default.rgw.buckets.index listomapkeys .dir.475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1
anaconda-ks.cfg
anaconda-ks.cfg2
这样我们就知道了bucket是怎么知道自己包含了哪些用户数据对象的。要说明一点的是，bucket的索引对象个数可以去更改，默认只有一个。
4、根据底层的rados对象拼接用户文件
这个实验大概过程就是，用户通过radosgw的客户端(s3cmd)，上传一个文件，然后我们在rados层面获取该文件对应的rados对象，然后通过这些rados对象直接拼接成用户上传的文件。
首先准备一个文件，这里特意准备了一个稍大的文件是为了让s3cmd分段上传（默认15M一段），小文件虽然不用分段，但是原理也一样
[root@ceph07 ~]# ll
total 85576
···
-rw-r--r--. 1 root root 87581279 Oct 26 15:24 messages-20180722
计算该文件的md5值，用于验证后面我们拼接出来的文件的正确性
[root@ceph07 ~]# md5sum messages-20180722
b4a6227030352dcc3318684789fda6e1 messages-20180722
然后使用s3cmd上传到radosgw中(radosgw最终会将数据存到rados中)
[root@ceph07 ~]# s3cmd put messages-20180722 s3://bk01
upload: 'messages-20180722' -> 's3://bk01/messages-20180722' [part 1 of 6, 15MB] [1 of 1]
15728640 of 15728640 100% in 0s 23.46 MB/s done
upload: 'messages-20180722' -> 's3://bk01/messages-20180722' [part 2 of 6, 15MB] [1 of 1]
15728640 of 15728640 100% in 0s 31.34 MB/s done
upload: 'messages-20180722' -> 's3://bk01/messages-20180722' [part 3 of 6, 15MB] [1 of 1]
15728640 of 15728640 100% in 2s 5.05 MB/s done
upload: 'messages-20180722' -> 's3://bk01/messages-20180722' [part 4 of 6, 15MB] [1 of 1]
15728640 of 15728640 100% in 1s 9.08 MB/s done
upload: 'messages-20180722' -> 's3://bk01/messages-20180722' [part 5 of 6, 15MB] [1 of 1]
15728640 of 15728640 100% in 1s 11.20 MB/s done
upload: 'messages-20180722' -> 's3://bk01/messages-20180722' [part 6 of 6, 8MB] [1 of 1]
8938079 of 8938079 100% in 0s 11.76 MB/s done
可以看到s3cmd将文件分成了6段来上传，每段的大小是15M，最后一段是8M，因为文件最后只剩8M了嘛。
根据前面我们的讲述，我们知道radosgw将用户数据保存在了default.rgw.buckets.data池中，我们来看下刚才上传的文件在rados中的分布情况
[root@ceph01 ~]# rados -p default.rgw.buckets.data ls|grep messages-20180722
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radosgw默认将用户数据按照4M大小（有参数可以控制切分大小）来切好，然后放到rados里面的，所以我们上传的文件最终就是切分成了上面的这些对象。
接下来我们就是要把这些对象get出来，然后拼接成我们的用户数据(就是我们使用s3cmd put上去的文件)。
首先我们把上面的对象整理成下面的顺序，然后放入一个文本文件中：
[root@ceph01 messagesobj]# cat messages-obj
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1_messages-20180722
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__multipart_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.1
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.1_1
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.1_2
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.1_3
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475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.2_1
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.2_2
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.2_3
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__multipart_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.3
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.3_1
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.3_2
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.3_3
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__multipart_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.4
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.4_1
475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.4_2
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475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__multipart_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.6
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475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1__shadow_messages-20180722.2~5-WOTuK85AHNkHUOZdTbLBQqCAzYoeW.6_2
为啥要整理成这种顺序，仔细观察下就会发现，所有和用户数据对象messages相关的rados对象，都有规律的。
这里简单粗暴说下：首先所有对象都是以bk01这个bucket的id开头，然后我们知道分成了6段，看下包含__multipart_messages字符的对象有6个，然后每个结尾都有数字标识，从1-6。
再看每段里面又包含__shadow_messages字符的对象，也是每个结尾都有数字标识，从1-3。最后是一个475caa43-5052-4d27-8ffb-897db2b8a2ec.34271.1_messages-20180722这样的对象，这个对象里面就是保存了整个用户数据对象的元数据和分段的信息。
然后从rados中获取这些对象，并拼接
[root@ceph01 messagesobj]# for i in `cat messages-obj`;do rados -p default.rgw.buckets.data get $i $i; cat $i >> message.txt;done
最后我们看下我们拼接文件的md5值，看是否和开始我们使用s3cmd上传的文件的md5一样
[root@ceph01 messagesobj]# md5sum message.txt
b4a6227030352dcc3318684789fda6e1 message.txt
可以看到，md5值是一样的。这样我们就完成了，直接通过底层的rados对象来重组出用户的数据，实际上我们正常情况下不需要这么去做，这里只是为了更好的理解用户数据在底层rados上是怎么组织和存放的。
好了，到这里就弄清楚了开始在目标里面列出的几个问题，动手试试吧。