Ceph浅析

 Ceph是统一存储系统，支持三种接口。

• Object：有原生的API，而且也兼容Swift和S3的API
• Block：支持精简配置、快照、克隆
• File：Posix接口，支持快照

Ceph也是分布式存储系统，它的特点是：

• 高扩展性：使用普通x86服务器，支持10~1000台服务器，支持TB到PB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：数据分布均衡，并行化度高。对于objects storage和block storage,不需要元数据服务器。

• 组件

  

  Ceph的底层是RADOS，它的意思是“A reliable, autonomous, distributed object storage”。 RADOS由两个组件组成：

  • OSD： Object Storage Device，提供存储资源。
  • Monitor：维护整个Ceph集群的全局状态。

  RADOS具有很强的扩展性和可编程性，Ceph基于RADOS开发了
  Object Storage、Block Storage、FileSystem。Ceph另外两个组件是：

  • MDS：用于保存CephFS的元数据。
  • RADOS Gateway：对外提供REST接口，兼容S3和Swift的API。

  映射

  Ceph的命名空间是 (Pool, Object)，每个Object都会映射到一组OSD中(由这组OSD保存这个Object)：

  (Pool, Object) → (Pool, PG) → OSD set → Disk

  Ceph中Pools的属性有：

  • Object的副本数
  • Placement Groups的数量
  • 所使用的CRUSH Ruleset

  在Ceph中，Object先映射到PG(Placement Group)，再由PG映射到OSD set。每个Pool有多个PG，每个Object通过计算hash值并取模得到它所对应的PG。PG再映射到一组OSD（OSD的个数由Pool 的副本数决定），第一个OSD是Primary，剩下的都是Replicas。

  数据映射(Data Placement)的方式决定了存储系统的性能和扩展性。(Pool, PG) → OSD set 的映射由四个因素决定：

  • CRUSH算法：一种伪随机算法。
  • OSD MAP：包含当前所有Pool的状态和所有OSD的状态。
  • CRUSH MAP：包含当前磁盘、服务器、机架的层级结构。
  • CRUSH Rules：数据映射的策略。这些策略可以灵活的设置object存放的区域。比如可以指定 pool1中所有objecst放置在机架1上，所有objects的第1个副本放置在机架1上的服务器A上，第2个副本分布在机架1上的服务器B上。 pool2中所有的object分布在机架2、3、4上，所有Object的第1个副本分布在机架2的服务器上，第2个副本分布在机架3的服 器上，第3个副本分布在机架4的服务器上。

  

  Client从Monitors中得到CRUSH MAP、OSD MAP、CRUSH Ruleset，然后使用CRUSH算法计算出Object所在的OSD set。所以Ceph不需要Name服务器，Client直接和OSD进行通信。伪代码如下所示：

    locator = object_name
    obj_hash = hash(locator)
    pg = obj_hash % num_pg
    osds_for_pg = crush(pg)  # returns a list of osds
    primary = osds_for_pg[0]
    replicas = osds_for_pg[1:]

  这种数据映射的优点是：

  • 把Object分成组，这降低了需要追踪和处理metadata的数量(在全局的层面上，我们不需要追踪和处理每个object的metadata和placement，只需要管理PG的metadata就可以了。PG的数量级远远低于object的数量级)。
  • 增加PG的数量可以均衡每个OSD的负载，提高并行度。
  • 分隔故障域，提高数据的可靠性。

   强一致性

  • Ceph的读写操作采用Primary-Replica模型，Client只向Object所对应OSD set的Primary发起读写请求，这保证了数据的强一致性。
  • 由于每个Object都只有一个Primary OSD，因此对Object的更新都是顺序的，不存在同步问题。
  • 当Primary收到Object的写请求时，它负责把数据发送给其他Replicas，只要这个数据被保存在所有的OSD上时，Primary才应答Object的写请求，这保证了副本的一致性。

  

  容错性

  在分布式系统中，常见的故障有网络中断、掉电、服务器宕机、硬盘故障等，Ceph能够容忍这些故障，并进行自动修复，保证数据的可靠性和系统可用性。

  • Monitors是Ceph管家，维护着Ceph的全局状态。Monitors的功能和zookeeper类似，它们使用Quorum和Paxos算法去建立全局状态的共识。
  • OSDs可以进行自动修复，而且是并行修复。

  故障检测：

  OSD之间有心跳检测，当OSD A检测到OSD B没有回应时，会报告给Monitors说OSD B无法连接，则Monitors给OSD B标记为down状态，并更新OSD Map。当过了M秒之后还是无法连接到OSD B，则Monitors给OSD B标记为out状态(表明OSD B不能工作），并更新OSD Map。

  备注：可以在Ceph中配置M的值。

  故障恢复：

  1. 当某个PG对应的OSD set中有一个OSD被标记为down时(假如是Primary被标记为down，则某个Replica会成为新的Primary，并处理所有读写 object请求)，则该PG处于active+degraded状态，也就是当前PG有效的副本数是N-1。
  2. 过了M秒之后，假如还是无法连接该OSD，则它被标记为out，Ceph会重新计算PG到OSD set的映射(当有新的OSD加入到集群时，也会重新计算所有PG到OSD set的映射)，以此保证PG的有效副本数是N。
  3. 新OSD set的Primary先从旧的OSD set中收集PG log，得到一份Authoritative History(完整的、全序的操作序列)，并让其他Replicas同意这份Authoritative History(也就是其他Replicas对PG的所有objects的状态达成一致)，这个过程叫做Peering。
  4. 当Peering过程完成之后，PG进 入active+recoverying状态，Primary会迁移和同步那些降级的objects到所有的replicas上，保证这些objects 的副本数为N。

   

   

   

   优点

   高性能

  • Client和Server直接通信，不需要代理和转发
  • 多个OSD带来的高并发度。objects是分布在所有OSD上。
  • 负载均衡。每个OSD都有权重值(现在以容量为权重)。
  • client不需要负责副本的复制(由primary负责),这降低了client的网络消耗。

  高可靠性

  • 数据多副本。可配置的per-pool副本策略和故障域布局，支持强一致性。
  • 没有单点故障。可以忍受许多种故障场景；防止脑裂；单个组件可以滚动升级并在线替换。
  • 所有故障的检测和自动恢复。恢复不需要人工介入，在恢复期间，可以保持正常的数据访问。
  • 并行恢复。并行的恢复机制极大的降低了数据恢复时间，提高数据的可靠性。

   高扩展性

  • 高度并行。没有单个中心控制组件。所有负载都能动态的划分到各个服务器上。把更多的功能放到OSD上，让OSD更智能。
  • 自管理。容易扩展、升级、替换。当组件发生故障时，自动进行数据的重新复制。当组件发生变化时(添加/删除)，自动进行数据的重分布。

  测试

  使用fio测试RBD的IOPS，使用dd测试RBD的吞吐率，下面是测试的参数：

  • fio的参数：bs=4K, ioengine=libaio, iodepth=32, numjobs=16, direct=1
  • dd的参数：bs=512M,oflag=direct

  我们的测试服务器是AWS上最强的实例：

  • 117GB内存
  • 双路 E5-2650,共16核
  • 24 * 2TB 硬盘

  服务器上的操作系统是Ubuntu 13.04，安装Ceph Cuttlefish 0.61版，副本数设置为2，RBD中的块大小设置为1M。为了对比，同时还对软件RAID10进行了测试。下面表格中的性能比是Ceph与RAID10性能之间的比较。

  
  

  因为使用的是AWS上的虚拟机，所以它(Xen)挂载的磁盘都是设置了Cache的。因此下面测试的数据并不能真实反应物理磁盘的真实性能，仅供与RAID10进行对比。

   IOPS

  磁盘数	随机写			随机读
  	Ceph	RAID10	性能比	Ceph	RAID10	性能比
  24	1075	3772	28%	6045	4679	129%
  12	665	1633	40%	2939	4340	67%
  6	413	832	49%	909	1445	62%
  4	328	559	58%	666	815	81%
  2	120	273	43%	319	503	63%

   吞吐率

  磁盘数	顺序写(MB/S)			顺序读(MB/S)
  	Ceph	RAID10	性能比	Ceph	RAID10	性能比
  24	299	879	33%	617	1843	33%
  12	212	703	30%	445	1126	39%
  6	81	308	26%	233	709	32%
  4	67	284	23%	170	469	36%
  2	34	153	22%	90	240	37%

  结果分析

  从测试结果中，我们看到在单机情况下，RBD的性能不如RAID10，这是为什么？我们可以通过三种方法找到原因：

  • 阅读Ceph源码，查看I/O路径
  • 使用blktrace查看I/O操作的执行
  • 使用iostat观察硬盘的读写情况

  RBD的I/O路径很长，要经过网络、文件系统、磁盘：

  Librbd -> networking -> OSD -> FileSystem -> Disk

  Client的每个写操作在OSD中要经过8种线程，写操作下发到OSD之后，会产生2~3个磁盘seek操作：

  • 把写操作记录到OSD的Journal文件上(Journal是为了保证写操作的原子性)。
  • 把写操作更新到Object对应的文件上。
  • 把写操作记录到PG Log文件上。

  我使用fio向RBD不断写入数据，然后使用iostat观察磁盘的读写情况。在1分钟之内，fio向RBD写入了3667 MB的数据，24块硬盘则被写入了16084 MB的数据，被读取了288 MB的数据。

  向RBD写入1MB数据 = 向硬盘写入4.39MB数据 + 读取0.08MB数据

  
  

  在单机情况下，RBD的性能不如传统的RAID10，这是因为RBD的I/O路径很复杂，导致效率很低。但是Ceph的优势在于它的扩展性，它的性能会随着磁盘数量线性增长，因此在多机的情况下，RBD的IOPS和吞吐率会高于单机的RAID10(不过性能会受限于网络的带宽)。

  如前所述，Ceph优势显著，使用它能够降低硬件成本和运维成本，但它的复杂性会带来一定的学习成本。

  Ceph的特点使得它非常适合于云计算，那么OpenStack使用Ceph的效果如何？下期《Ceph与OpenStack》将会介绍Ceph的自动化部署、Ceph与OpenStack的对接。