备份领军产品DataDomain

 

1、概述... 1

2、开创磁盘备份的新模式... 2

3、重复数据删除... 4

4、破解磁盘瓶颈点... 4

5、全局数据消重文件系统DDFS. 6

6、CPU-Centric存储系统... 7

7、数据无损体系结构... 9

8、高效的远程数据复制... 10

9，小结... 11

 

 

1, 概述

 

长期以来备份存储领域被磁带介质所统治，其主要原因有两个方面。第一，磁带相对于磁盘介质而言，具有很好的价格优势；第二，备份存储主要是顺序写操作，只有在数据恢复的时候，才需要从磁带上读取数据。这两个特征就决定了磁带在数据备份领域的地位，特别是数据归档领域至今还存在着一席之地。

近10年磁盘容量发展迅速。还记得2000年初，我自己攒了人生中的第一台电脑，赛扬CPU，30GB 的迈拓IDE硬盘。在那个年代，30GB硬盘是大容量硬盘，花了将近1250元人民币。时至今日，4TB的硬盘即将成为主流，容量翻了近140多倍。得益于巨磁阻技术的发展，磁盘容量在近几年一直高歌猛进；在未来充氦技术成熟之后，磁盘容量还会持续增长。磁盘容量的增长，单位存储价格的下跌，导致磁盘技术对数据备份领域产生了巨大的冲击。在这次革命的引领中，DataDomain算是一个非常成功的革命者。

2009年DataDomain被EMC收购，至此DataDomain变成了EMC旗下的一员猛将。DataDomain是一种目的端数据去重的设备，和Avamar之类的源端去重设备结合起来，将可以打造令人满意的磁盘备份系统。

 

 

在此，本文对DataDomain的存储设备进行分析，一窥其中的奥秘。

 

2, 开创磁盘备份的新模式

 

 

从上图中我们可以知道，在整个IT结构中，Primary Storage的数据通过备份服务器进行数据备份，或者通过Archive服务器进行数据归档操作。备份和归档的存储介质通常是磁带。DataDomain设备的出现正好是替代了传统磁带的位置，从而使得Primary Storage的数据直接或者通过备份服务软件备份到DataDomain设备。DataDomain设备无论在性能还是在数据去重效率方面都是首屈一指的，可以说DataDomain开创了磁盘备份的新模式。

总的来说，DataDomain的成功源自于将磁盘存储技术成功的应用于备份领域，并且成功的替换了体积庞大、性能低下的传统带库技术，从而使得磁盘备份成为数据备份领域的主力军。

 

 

大家知道，传统的带库体积庞大，需要采用机械手装置加载磁带。由于磁带本身不具备随机读写能力，因此，在顺序写的情况下表现尚可，但是，一旦需要随机读取时，就显得非常力不从心。另外，磁带存储管理非常麻烦，占用大量的空间。和磁带技术相比，磁盘存储体积小，随机读写能力强，因此，在不考虑成本的情况下，磁盘是磁带的完美替代者。

当磁盘替代磁带之后，备份、归档都可以在磁盘上完成。在数据的整个生命周期内，都可以做到数据的磁盘存储。这种好处是显而易见的，可以大大降低系统体积，简化系统管理。

 

 

因此，当引入DataDomain设备之后，所有应用的数据都可以通过备份服务器备份至DataDomain的设备，多台DataDomain设备之间并且可以进行远程数据复制，从而可以提高数据的容灾水平。当数据需要进行长期保存时，DataDomain设备提供了Archive的功能，可以将备份数据封存起来，进行长期存放。

DataDomain在引入磁盘备份的时候，引入了一个非常重要的核心技术：重复数据删除。其实，在那个年代，Datadomain不是唯一一家针对备份领域从事磁盘备份的厂商，也不是唯一一家从事重复数据删除的备份厂商。但是，DataDomain如今是单机性能最佳，市场占有率最高的基于重复数据删除的磁盘备份厂商。这其中的原因是为什么呢？在对比其他存储厂商的设计之后，我们可以发现DataDomain的设计避免了当时客观条件的限制，并且将其性能最大化，从而超越了其他厂商，从而独霸天下。

 

3, 重复数据删除

 

提到DataDomain就不能不提重复数据删除技术。在2006年左右一直有很多人在争议是否可以在磁盘级别很好的实现在线重复数据删除？实际上，在Primary Storage中，现在还不能很好的做到在磁盘系统中实现在线重复数据删除。其原因很简单，就是在线重复数据删除需要很强的CPU能力，以及很强的随机IO读写能力，否则性能会很差。

在深入探索重复数据删除时，首先可以看一下块级重复数据删除的原理。总体还是比较简单的。首先将输入数据进行自动分段，自动分段的目的在于实现变长数据块，提高重复数据删除效率。得到分段块之后，对这个数据块计算一个HASH值，具体算法可以采用SHA1。这个HASH值可以被称之为这个数据块的Fingerprint（指纹）。当得到这个数据块的指纹信息之后，需要在当前系统内查找是否存在与其匹配的指纹信息，如果能够找到匹配的指纹，说明当前系统中已经存储了输入的数据块，那么可以直接丢弃该输入数据块，不进行存储；反之，需要需要将输入数据块写入存储系统中，进行持久化保存。从这个过程来看，重复数据删除主要分成两大步骤：第一步是计算指纹信息；第二步是查找指纹信息。

仔细分析，上述重复数据删除其实还存在一定的漏洞。如果不同的数据存在相同的指纹信息怎么办？虽然这是小概率事件，但是并不意味着不发生，从技术的角度出发，这是完全可能的。为了解决这个小概率事件问题，行业内通常有两种解决方案，一种是再为数据块计算一种HASH值或者校验码，当指纹信息匹配之后，还需要校验信息完全匹配。从概率的角度来看，不同的数据块具有相同的指纹信息和校验信息是不可能的，通过这种方式可以有效避免HASH碰撞。另外一种方法是直接将数据读出来进行比对，这种方法会产生很多的额外的IO请求，对系统的性能产生极大的影响。

DataDomain作为一种备份系统，具有很好的IO Pattern。基本上都是顺序IO操作，并且在备份过程中基本上都是写操作，即使有读操作，其和写操作也具有很强的IO局部性。对于这样的IO Pattern，如果系统设计合理，那么是可以做到在线重复数据删除的。

 

4, 破除磁盘瓶颈点

 

基于磁盘做重复数据删除是有挑战的，最大的挑战在于如何快速的进行重复数据查找。从原理上来讲，重复数据删除很简单，通常通过SHA1算法（一种HASH算法）得出每个数据块的fingerprint（HASH值），然后查找系统中是否存在具有相同HASH值的数据块。如果存在，那么说明有重复数据；否则，表明不存在重复数据。采用HASH算法的时候，唯一需要注意的是如何避免HASH碰撞。有些设计会采用读数据校验的方法；有些设计会采用双重HASH的方式，降低碰撞概率。不同的设计会导致不同的吞吐量和延迟特征。从算法的角度来看，基于HASH算法的重复数据删除本身没有太多的问题，关键的问题在于如何提高查找效率。因为数据都在磁盘上，如何进行磁盘级的数据查找，这是一个严峻的挑战。

传统磁盘一个最大的问题在于随机读写能力差。而磁盘级的数据查找就需要磁盘具有很强的随机读写能力。很多厂商在解决这个问题的时候采用了“磁盘集群”的思路。一块磁盘的能力是有限的，多块磁盘聚合起来的随机访问能力就可以达到数据查找的要求。基于此，在DataDomain创业的年代，这是很多厂商选择的技术路线。用磁盘的聚合效应来达到重复数据删除所需要的性能要求。

DataDomain没有采用这种技术路线。而是采用了另一种高性能计算节点的技术路线。其典型的思想是采用NUMA计算架构，采用高性能处理器构成重复数据删除控制器。由于采用了NUMA架构，因此，整个控制器可以管理容量很大的内存空间，可以做到90%以上的fingerprint信息缓存在内存中。因此，磁盘级的重复数据查找转变成了内存查找。和其他设计相比，这是一个硬件架构的革新。采用这个架构，还有一个好处就是可以随着CPU处理能力的增强而不断提升重复数据删除的性能。所以，从下图可以看出，DataDomain的产品可以在很少disk的情况下可以达到更好的数据吞吐量。

 

 

另外，在软件设计上，DataDomain提出了SISL （Stream Informed Segment Layout）的设计思路，这也是一种面向数据备份领域的软件创新。正是因为这种创新，使得DataDomain具有更好的吞吐量。SISL的创新点在于DataDomain发现了不同的备份数据流之间具有很强的相关性，或者说是局部性。两次备份数据流之间也许存在相同的磁盘访问局部性。就是因为发现了这种局部性，数据在磁盘上的存放就应该和Stream相关，这样才可以最大可能的避免磁盘抖动引入的性能问题，可以将磁盘性能发挥到极致。

前面提到DataDomain将磁盘查找转换成了内存查找操作，因此，内存查找反而成了整个系统性能瓶颈点。为了缓解内存查找问题，软件设计过程中采用了Cache、Summary Vector等技术手段，减少内存查找次数。较为详细的论文可以参考：《Avoiding the Disk Bottleneck in the Data Domain Deduplication File System》

 

5, 全局文件消重文件系统DDFS

 

完成DataDomain重复数据删除的核心模块是DDFS，该模块本质上是完成了块级重复数据。

 

 

一个文件可以表示成多个块的物理组合。重复数据删除的单元就是文件所管理的块。DDFS是一个文件系统，因此其具有完备的Name Space管理、文件管理。又因为其是一个重复数据删除的系统，因此，和其他文件系统相比多了一层重复数据删除。由于DataDomain系统定位备份领域，备份领域的IO Pattern以写为主，因此，Log Structured文件系统是一种非常适合的高效实现方式。通过上图可以看出，DDFS采用了Log写的方式，其引入的问题是需要进行脏块回收（GC），并且对读过程有一定的性能影响。

下图是DDFS的结构框图：

 

 

从上图可以看出，其主要分为如下几层：

1、导出协议层。整个设备可以采用NFS、CIFS或者VTL的协议对外导出。其实，DataDomain比较高效的导出方式是DD-Boost，采用DD-Boost标准可以大大提升整体性能。在导出协议层需要考虑网络等因素引入的延迟问题。

2、File Service。该层主要进行文件的Namce Space管理，并且将输入数据传递给Content Store层进行处理。在这一层需要考虑snapshot、checkpoint等问题。

3、Content Store层。在该层进行数据流的切分，采用Anchor算法进行动态数据块分割，并且计算数据块的HASH值。这个被划分的数据块被称之为Segment。

4、Segment Store层。该层最主要的任务就是查找输入Segment的fingerprint是否已经在系统中存在。这一层的工作就是重复数据删除。如果没有被删除的数据，那么需要继续写入下一层Container。

5、Container Management层。这一层主要管理segment的存储。为了保证数据可靠性，所有数据都被写入RAID进行保存，为了避免RAID引入的写放大问题，Container这一层需要与RAID进行配合。并且为了实现端至端的数据完整性，DataDomain引入了具有专利保护的DIA机制。

 

6, CPU-Centric存储系统

 

各位同学从DataDomain创业时所处的环境来考虑一下，为什么Datadomain能够成功，为什么DataDomain能够将在线Dedupe的性能做的如此之高？我聆听过DataDomain的创始人李凯的报告，其实在创业之初，市场上已经有重复数据删除的产品了，并且DataDomain的产品性能并不高。但是随着时间的推移，DataDomain的产品性能奇迹般的超越了其他厂商，这是为什么呢？大家知道重复数据删除的一个最大问题在于磁盘的性能瓶颈。对于输入数据需要计算指纹信息，然后在整个系统中需要匹配这个指纹信息，这时就会涉及到磁盘的随机读操作。一旦引入磁盘随机读，那么整体的IO性能就会大为下降。这个问题就是重复数据删除面临的最大Challenge。为了解决这个问题，很多厂商走的技术路线是增强磁盘的随机读性能，通过磁盘的并发读能力来缓解这个问题。而DataDomain并没有走这条技术路线，他走的是避免磁盘读、磁盘查找这样一个技术路线。试想，如果将所有的指纹信息都装载到内存中，在内存中完成查找操作不就可以解决上述问题了吗？DataDomain就是这样的一个思路。在那个年代，由于CPU性能有限，因此，在系统推出的时候，整体性能并没有其他厂商的高。但是，当CPU性能慢慢提升的时候，DataDomain的整体性能就会水涨船高，终于有一天超越了并发磁盘的技术路线。从李凯在一个公共场合发表的演讲稿中可以看出，DataDomain在2008年之后，整体Throughput呈现爆发式增长，并且公司收入也随着性能的提高跨越式增长。这些都得益于CPU等Platform的性能提高。

 

 

可以这么说，DataDomain是一个通过CPU性能来换取存储性能的一个解决方案。DataDomain的很多技术瓶颈点都在于CPU，而不在于RAID/Disk方面的性能瓶颈，这点和其他厂商的存储产品是完全不同的。当然，DataDomain可以采用CPU换存储的技术路线也得益于存储领域特殊的IO Pattern。在备份领域都是大读大写，并且在备份的时候都是顺序写。如果将这种思路应用到Primary Storage领域，那么这种情况将会有所变化，将会有新的问题出现。因此，DataDomain一直定位于备份/数据保护市场。

刚才讲到DataDomain的系统通过将所有的Fingerprint信息缓存在内存中，然后通过CPU在内存中查找重复数据，避免在磁盘上进行数据搜索。当一个系统的存储容量很大的时候，那么需要巨大的内存容量，因此DataDomain的系统一定是一个支持大内存的NUMA系统，并且一定是一种采用定制硬件的方式出现。

 

 

采用这种方式之后，内存容量大小就决定了存储容量。如果需要支持更大的存储容量，那么需要更大的内存支持，因此一种型号的机器，会有一个存储容量上限。从李凯演讲稿中可以看出，从2008年之后，DataDomain的单机系统可以支持48TB容量，之后几年容量增长很快，这都得益于NUMA架构内存容量的增长。

 

 

什么是创新？DataDomain的这种架构在那个年代就是一种创新，其避开了传统思路，通过不断增强的CPU性能来提升整体的Dedup性能，使得系统性能可以紧随Intel的研发步伐不断前进。

 

7, 数据无损体系结构

 

在DataDomain的产品中有一个非常值得一提的技术是DIA，这一点在DataDomain的销售中一定是要提的一个特性。什么是DIA，其实就是端至端的一种数据保护体制。备份系统基本上是数据的最后一站，对于存储于备份系统中的冷数据而言，归档系统是他的最后栖息之地。DataDomain是备份归档一体化的系统。因此，数据存储可靠性就显得尤为关键和重要。

磁盘属于一种易损部件，其是一种机械装置。通常来讲磁盘的使用寿命是5年，在这样一中并不可靠的介质上如何构建可靠存储系统呢？这是DataDomain需要考虑的问题。为了达到这样的一个目的，无论是文件系统还是磁盘阵列RAID都做了很多独到的设计。例如，如果DataDomain的RAID6发生3块盘故障的情况，那么其磁盘上的数据还可以在offline的情况下进行恢复，这是很多其他RAID所做不到的。

在有了RAID保护下的磁盘，也许还会存在HBA问题、磁盘的Silent corruption 、驱动软件等问题，如何解决上述这些问题呢？DataDomain引入了端至端的数据保护技术，但是并没有采用T10的标准，而是一套自己的数据校验机制。通过这种机制，存入磁盘的数据保证是有效、可靠的。当然对于Silent Corruption的问题，还需要其他机制的支持，例如Scrub。

 

8, 高效远程数据复制

 

DataDomain的产品支持远程数据复制的功能。对于一个存储系统而言，这个功能属于标配，没有远程数据复制的功能，那么客户就会无法保证其数据的可靠性。DataDomain的远程数据复制功能比较强大，可以支持广域网内的数据复制，多个节点上的数据可以直接复制到远程的同一个设备上。并且可以支持一个客户级别（Mtree）的数据复制、一个dedupe域级别的远程数据复制和系统级别的数据复制。远程数据复制的结构如下图所示：

 

 

9, 小结

 

无论是从性能还是从市场占用率来讲，DataDomain都是备份产品中的佼佼者。但是，时光如梭，DataDomain面临的市场格局也慢慢发生了变化，例如云备份的兴起，以虚拟化技术为主导的数据中心的兴起，大数据的热潮。Datadomain面临着更多的压力，Scale-out等架构上新的需求会对DataDomain形成新的挑战。