“Ceph浅析”系列之五——Ceph的工作原理及流程(转载)
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shadowalker911 发表于3年前
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摘要: 本文将对Ceph的工作原理和若干关键工作流程进行扼要介绍。如前所述,由于Ceph的功能实现本质上依托于RADOS,因而,此处的介绍事实上也是针对RADOS进行。对于上层的部分,特别是RADOS GW和RBD,由于现有的文档中(包括Sage的论文中)并未详细介绍,因而本文或有语焉不详之处,还请读者多多包涵。

  本文将首先介绍RADOS中最为核心的、基于计算的对象寻址机制,然后说明对象存取的工作流程,之后介绍RADOS集群维护的工作过程,最后结合Ceph的结构和原理对其技术优势加以回顾和剖析。

5.1    寻址流程

        Ceph系统中的寻址流程如下图所示[1]。

obj_locating
        上图左侧的几个概念说明如下:

        File —— 此处的file就是用户需要存储或者访问的文件。对于一个基于Ceph开发的对象存储应用而言,这个file也就对应于应用中的“对象”,也就是用户直接操作的“对象”。

        Ojbect —— 此处的object是RADOS所看到的“对象”。Object与上面提到的file的区别是,object的最大size由RADOS限定(通常为 2MB或4MB),以便实现底层存储的组织管理。因此,当上层应用向RADOS存入size很大的file时,需要将file切分成统一大小的一系列 object(最后一个的大小可以不同)进行存储。为避免混淆,在本文中将尽量避免使用中文的“对象”这一名词,而直接使用file或object进行说明。

        PG(Placement Group)—— 顾名思义,PG的用途是对object的存储进行组织和位置映射。具体而言,一个PG负责组织若干个object(可以为数千个甚至更多),但一个 object只能被映射到一个PG中,即,PG和object之间是“一对多”映射关系。同时,一个PG会被映射到n个OSD上,而每个OSD上都会承载大量的PG,即,PG和OSD之间是“多对多”映射关系。在实践当中,n至少为2,如果用于生产环境,则至少为3。一个OSD上的PG则可达到数百个。事实上,PG数量的设置牵扯到数据分布的均匀性问题。关于这一点,下文还将有所展开。

        OSD —— 即object storage device,前文已经详细介绍,此处不再展开。唯一需要说明的是,OSD的数量事实上也关系到系统的数据分布均匀性,因此其数量不应太少。在实践当中,至少也应该是数十上百个的量级才有助于Ceph系统的设计发挥其应有的优势。

        Failure domain —— 这个概念在论文中并没有进行定义,好在对分布式存储系统有一定概念的读者应该能够了解其大意。

        基于上述定义,便可以对寻址流程进行解释了。具体而言, Ceph中的寻址至少要经历以下三次映射:

        (1)File -> object映射

        这次映射的目的是,将用户要操作的file,映射为RADOS能够处理的object。其映射十分简单,本质上就是按照object的最大size对 file进行切分,相当于RAID中的条带化过程。这种切分的好处有二:一是让大小不限的file变成最大size一致、可以被RADOS高效管理的 object;二是让对单一file实施的串行处理变为对多个object实施的并行化处理。

        每一个切分后产生的object将获得唯一的oid,即object id。其产生方式也是线性映射,极其简单。图中,ino是待操作file的元数据,可以简单理解为该file的唯一id。ono则是由该file切分产生的某个object的序号。而oid就是将这个序号简单连缀在该file id之后得到的。举例而言,如果一个id为filename的file被切分成了三个object,则其object序号依次为0、1和2,而最终得到的 oid就依次为filename0、filename1和filename2。

        这里隐含的问题是,ino的唯一性必须得到保证,否则后续映射无法正确进行。

        (2)Object -> PG映射

        在file被映射为一个或多个object之后,就需要将每个object独立地映射到一个PG中去。这个映射过程也很简单,如图中所示,其计算公式是:

        hash(oid) & mask -> pgid

        由此可见,其计算由两步组成。首先是使用Ceph系统指定的一个静态哈希函数计算oid的哈希值,将oid映射成为一个近似均匀分布的伪随机值。然后,将这个伪随机值和mask按位相与,得到最终的PG序号(pgid)。根据RADOS的设计,给定PG的总数为m(m应该为2的整数幂),则mask的值为 m-1。因此,哈希值计算和按位与操作的整体结果事实上是从所有m个PG中近似均匀地随机选择一个。基于这一机制,当有大量object和大量PG 时,RADOS能够保证object和PG之间的近似均匀映射。又因为object是由file切分而来,大部分object的size相同,因而,这一映射最终保证了,各个PG中存储的object的总数据量近似均匀。

        从介绍不难看出,这里反复强调了“大量”。只有当object和PG的数量较多时,这种伪随机关系的近似均匀性才能成立,Ceph的数据存储均匀性才有保证。为保证“大量”的成立,一方面,object的最大size应该被合理配置,以使得同样数量的file能够被切分成更多的object;另一方面,Ceph也推荐PG总数应该为OSD总数的数百倍,以保证有足够数量的PG可供映射。

        (3)PG -> OSD映射

        第三次映射就是将作为object的逻辑组织单元的PG映射到数据的实际存储单元OSD。如图所示,RADOS采用一个名为CRUSH的算法,将pgid代入其中,然后得到一组共n个OSD。这n个OSD即共同负责存储和维护一个PG中的所有object。前已述及,n的数值可以根据实际应用中对于可靠性的需求而配置,在生产环境下通常为3。具体到每个OSD,则由其上运行的OSD deamon负责执行映射到本地的object在本地文件系统中的存储、访问、元数据维护等操作。

        和“object -> PG”映射中采用的哈希算法不同,这个CRUSH算法的结果不是绝对不变的,而是受到其他因素的影响。其影响因素主要有二:

        一是当前系统状态,也就是在《“Ceph浅析”系列之四——逻辑结构》中曾经提及的cluster map。当系统中的OSD状态、数量发生变化时,cluster map可能发生变化,而这种变化将会影响到PG与OSD之间的映射。

        二是存储策略配置。这里的策略主要与安全相关。利用策略配置,系统管理员可以指定承载同一个PG的3个OSD分别位于数据中心的不同服务器乃至机架上,从而进一步改善存储的可靠性。

        因此,只有在系统状态(cluster map)和存储策略都不发生变化的时候,PG和OSD之间的映射关系才是固定不变的。在实际使用当中,策略一经配置通常不会改变。而系统状态的改变或者是由于设备损坏,或者是因为存储集群规模扩大。好在Ceph本身提供了对于这种变化的自动化支持,因而,即便PG与OSD之间的映射关系发生了变化,也并不会对应用造成困扰。事实上,Ceph正是需要有目的的利用这种动态映射关系。正是利用了CRUSH的动态特性,Ceph可以将一个PG根据需要动态迁移到不同的OSD组合上,从而自动化地实现高可靠性、数据分布re-blancing等特性。

        之所以在此次映射中使用CRUSH算法,而不是其他哈希算法,原因之一正是CRUSH具有上述可配置特性,可以根据管理员的配置参数决定OSD的物理位置映射策略;另一方面是因为CRUSH具有特殊的“稳定性”,也即,当系统中加入新的OSD,导致系统规模增大时,大部分PG与OSD之间的映射关系不会发生改变,只有少部分PG的映射关系会发生变化并引发数据迁移。这种可配置性和稳定性都不是普通哈希算法所能提供的。因此,CRUSH算法的设计也是Ceph 的核心内容之一,具体介绍可以参考[2]。

        至此为止,Ceph通过三次映射,完成了从file到object、PG和OSD整个映射过程。通观整个过程,可以看到,这里没有任何的全局性查表操作需求。至于唯一的全局性数据结构cluster map,在后文中将加以介绍。可以在这里指明的是,cluster map的维护和操作都是轻量级的,不会对系统的可扩展性、性能等因素造成不良影响。

        一个可能出现的困惑是:为什么需要同时设计第二次和第三次映射?难道不重复么?关于这一点,Sage在其论文中解说不多,而笔者个人的分析如下:

        我们可以反过来想像一下,如果没有PG这一层映射,又会怎么样呢?在这种情况下,一定需要采用某种算法,将object直接映射到一组OSD上。如果这种算法是某种固定映射的哈希算法,则意味着一个object将被固定映射在一组OSD上,当其中一个或多个OSD损坏时,object无法被自动迁移至其他 OSD上(因为映射函数不允许),当系统为了扩容新增了OSD时,object也无法被re-balance到新的OSD上(同样因为映射函数不允许)。这些限制都违背了Ceph系统高可靠性、高自动化的设计初衷。

        如果采用一个动态算法(例如仍然采用CRUSH算法)来完成这一映射,似乎是可以避免静态映射导致的问题。但是,其结果将是各个OSD所处理的本地元数据量爆增,由此带来的计算复杂度和维护工作量也是难以承受的。

        例如,在Ceph的现有机制中,一个OSD平时需要和与其共同承载同一个PG的其他OSD交换信息,以确定各自是否工作正常,是否需要进行维护操作。由于一个OSD上大约承载数百个PG,每个PG内通常有3个OSD,因此,一段时间内,一个OSD大约需要进行数百至数千次OSD信息交换。

        然而,如果没有PG的存在,则一个OSD需要和与其共同承载同一个object的其他OSD交换信息。由于每个OSD上承载的object很可能高达数百万个,因此,同样长度的一段时间内,一个OSD大约需要进行的OSD间信息交换将暴涨至数百万乃至数千万次。而这种状态维护成本显然过高。

        综上所述,笔者认为,引入PG的好处至少有二:一方面实现了object和OSD之间的动态映射,从而为Ceph的可靠性、自动化等特性的实现留下了空间;另一方面也有效简化了数据的存储组织,大大降低了系统的维护管理开销。理解这一点,对于彻底理解Ceph的对象寻址机制,是十分重要的。

5.2    数据操作流程

        此处将首先以file写入过程为例,对数据操作流程进行说明。

        为简化说明,便于理解,此处进行若干假定。首先,假定待写入的file较小,无需切分,仅被映射为一个object。其次,假定系统中一个PG被映射到3个OSD上。

        基于上述假定,则file写入流程可以被下图表示[3]:

        如图所示,当某个client需要向Ceph集群写入一个file时,首先需要在本地完成5.1节中所叙述的寻址流程,将file变为一个object,然后找出存储该object的一组三个OSD。这三个OSD具有各自不同的序号,序号最靠前的那个OSD就是这一组中的Primary OSD,而后两个则依次是Secondary OSD和Tertiary OSD。

        找出三个OSD后,client将直接和Primary OSD通信,发起写入操作(步骤1)。Primary OSD收到请求后,分别向Secondary OSD和Tertiary OSD发起写入操作(步骤2、3)。当Secondary OSD和Tertiary OSD各自完成写入操作后,将分别向Primary OSD发送确认信息(步骤4、5)。当Primary OSD确信其他两个OSD的写入完成后,则自己也完成数据写入,并向client确认object写入操作完成(步骤6)。

        之所以采用这样的写入流程,本质上是为了保证写入过程中的可靠性,尽可能避免造成数据丢失。同时,由于client只需要向Primary OSD发送数据,因此,在Internet使用场景下的外网带宽和整体访问延迟又得到了一定程度的优化。

        当然,这种可靠性机制必然导致较长的延迟,特别是,如果等到所有的OSD都将数据写入磁盘后再向client发送确认信号,则整体延迟可能难以忍受。因此,Ceph可以分两次向client进行确认。当各个OSD都将数据写入内存缓冲区后,就先向client发送一次确认,此时client即可以向下执行。待各个OSD都将数据写入磁盘后,会向client发送一个最终确认信号,此时client可以根据需要删除本地数据。

        分析上述流程可以看出,在正常情况下,client可以独立完成OSD寻址操作,而不必依赖于其他系统模块。因此,大量的client可以同时和大量的 OSD进行并行操作。同时,如果一个file被切分成多个object,这多个object也可被并行发送至多个OSD。

        从OSD的角度来看,由于同一个OSD在不同的PG中的角色不同,因此,其工作压力也可以被尽可能均匀地分担,从而避免单个OSD变成性能瓶颈。

        如果需要读取数据,client只需完成同样的寻址过程,并直接和Primary OSD联系。目前的Ceph设计中,被读取的数据仅由Primary OSD提供。但目前也有分散读取压力以提高性能的讨论。

5.3    集群维护

        前面的介绍中已经提到,由若干个monitor共同负责整个Ceph集群中所有OSD状态的发现与记录,并且共同形成cluster map的master版本,然后扩散至全体OSD以及client。OSD使用cluster map进行数据的维护,而client使用cluster map进行数据的寻址。

        在集群中,各个monitor的功能总体上是一样的,其相互间的关系可以被简单理解为主从备份关系。因此,在下面的讨论中不对各个monitor加以区分。

        略显出乎意料的是,monitor并不主动轮询各个OSD的当前状态。正相反,OSD需要向monitor上报状态信息。常见的上报有两种情况:一是新的 OSD被加入集群,二是某个OSD发现自身或者其他OSD发生异常。在收到这些上报信息后,monitor将更新cluster map信息并加以扩散。其细节将在下文中加以介绍。

        Cluster map的实际内容包括:

        (1) Epoch,即版本号。Cluster map的epoch是一个单调递增序列。Epoch越大,则cluster map版本越新。因此,持有不同版本cluster map的OSD或client可以简单地通过比较epoch决定应该遵从谁手中的版本。而monitor手中必定有epoch最大、版本最新的 cluster map。当任意两方在通信时发现彼此epoch值不同时,将默认先将cluster map同步至高版本一方的状态,再进行后续操作。

        (2)各个OSD的网络地址。

        (3)各个OSD的状态。OSD状态的描述分为两个维度:up或者down(表明OSD是否正常工作),in或者out(表明OSD是否在至少一个PG中)。因此,对于任意一个OSD,共有四种可能的状态:

        —— Up且in:说明该OSD正常运行,且已经承载至少一个PG的数据。这是一个OSD的标准工作状态;

        —— Up且out:说明该OSD正常运行,但并未承载任何PG,其中也没有数据。一个新的OSD刚刚被加入Ceph集群后,便会处于这一状态。而一个出现故障的OSD被修复后,重新加入Ceph集群时,也是处于这一状态;

        —— Down且in:说明该OSD发生异常,但仍然承载着至少一个PG,其中仍然存储着数据。这种状态下的OSD刚刚被发现存在异常,可能仍能恢复正常,也可能会彻底无法工作;

        —— Down且out:说明该OSD已经彻底发生故障,且已经不再承载任何PG。

        (4)CRUSH算法配置参数。表明了Ceph集群的物理层级关系(cluster hierarchy),位置映射规则(placement rules)。

        根据cluster map的定义可以看出,其版本变化通常只会由(3)和(4)两项信息的变化触发。而这两者相比,(3)发生变化的概率更高一些。这可以通过下面对OSD工作状态变化过程的介绍加以反映。

        一个新的OSD上线后,首先根据配置信息与monitor通信。Monitor将其加入cluster map,并设置为up且out状态,再将最新版本的cluster map发给这个新OSD。

        收到monitor发来的cluster map之后,这个新OSD计算出自己所承载的PG(为简化讨论,此处我们假定这个新的OSD开始只承载一个PG),以及和自己承载同一个PG的其他 OSD。然后,新OSD将与这些OSD取得联系。如果这个PG目前处于降级状态(即承载该PG的OSD个数少于正常值,如正常应该是3个,此时只有2个或 1个。这种情况通常是OSD故障所致),则其他OSD将把这个PG内的所有对象和元数据复制给新OSD。数据复制完成后,新OSD被置为up且in状态。而cluster map内容也将据此更新。这事实上是一个自动化的failure recovery过程。当然,即便没有新的OSD加入,降级的PG也将计算出其他OSD实现failure recovery。

        如果该PG目前一切正常,则这个新OSD将替换掉现有OSD中的一个(PG内将重新选出Primary OSD),并承担其数据。在数据复制完成后,新OSD被置为up且in状态,而被替换的OSD将退出该PG(但状态通常仍然为up且in,因为还要承载其他PG)。而cluster map内容也将据此更新。这事实上是一个自动化的数据re-balancing过程。

        如果一个OSD发现和自己共同承载一个PG的另一个OSD无法联通,则会将这一情况上报monitor。此外,如果一个OSD deamon发现自身工作状态异常,也将把异常情况主动上报给monitor。在上述情况下,monitor将把出现问题的OSD的状态设为down且 in。如果超过某一预订时间期限,该OSD仍然无法恢复正常,则其状态将被设置为down且out。反之,如果该OSD能够恢复正常,则其状态会恢复为 up且in。在上述这些状态变化发生之后,monitor都将更新cluster map并进行扩散。这事实上是自动化的failure detection过程。

        由之前介绍可以看出,对于一个Ceph集群而言,即便由数千个甚至更多OSD组成,cluster map的数据结构大小也并不惊人。同时,cluster map的状态更新并不会频繁发生。即便如此,Ceph依然对cluster map信息的扩散机制进行了优化,以便减轻相关计算和通信压力。

        首先,cluster map信息是以增量形式扩散的。如果任意一次通信的双方发现其epoch不一致,则版本更新的一方将把二者所拥有的cluster map的差异发送给另外一方。

        其次,cluster map信息是以异步且lazy的形式扩散的。也即,monitor并不会在每一次cluster map版本更新后都将新版本广播至全体OSD,而是在有OSD向自己上报信息时,将更新回复给对方。类似的,各个OSD也是在和其他OSD通信时,将更新发送给版本低于自己的对方。

        基于上述机制,Ceph避免了由于cluster map版本更新而引起的广播风暴。这虽然是一种异步且lazy的机制,但根据Sage论文中的结论,对于一个由n个OSD组成的Ceph集群,任何一次版本更新能够在O(log(n))时间复杂度内扩散到集群中的任何一个OSD上。

        一个可能被问到的问题是:既然这是一种异步和lazy的扩散机制,则在版本扩散过程中,系统必定出现各个OSD看到的cluster map不一致的情况,这是否会导致问题?答案是:不会。事实上,如果一个client和它要访问的PG内部的各个OSD看到的cluster map状态一致,则访问操作就可以正确进行。而如果这个client或者PG中的某个OSD和其他几方的cluster map不一致,则根据Ceph的机制设计,这几方将首先同步cluster map至最新状态,并进行必要的数据re-balancing操作,然后即可继续正常访问。

        通过上述介绍,我们可以简要了解Ceph究竟是如果基于cluster map机制,并由monitor、OSD和client共同配合完成集群状态的维护与数据访问的。特别的,基于这个机制,事实上可以自然而然的完成自动化的数据备份、数据re-balancing、故障探测和故障恢复,并不需要复杂的特殊设计。这一点确实让人印象深刻。

 

        至此为止,本系列文章已经较为系统地介绍了Ceph的设计思想、逻辑架构、工作原理和主要操作流程。最为技术的部分已经结束。之后应该还有两篇,分别会介绍Ceph与OpenStack的故事,以及笔者个人对于Ceph的一些思考。

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