KVSSD: 结合 LSM 与 FTL 以实现写入优化的 KV 存储

原创
09/16 11:29
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本次分享的 Paper[1]:《 KVSSD:Close integration of LSM trees and flash translation layer for write-efficient KV store 》是在 18 年的 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE) 会议上出现的 KVSSD,作者为:Sung-Ming Wu[2]、Kai-Hsiang Lin[3]、 Li-Pin Chang[4]。

这篇 Paper 主要思路是在 SSD 上直接提供 KV 接口,将 LSM Tree 与 FTL 深度结合,从而避免从 LSM Tree,主机文件系统到 FTL 多个软件层的写入放大。跟大家分享这篇 Paper ,一方面是蹭一蹭 KV 接口已经成功进入 NVMe 2.0 规范被标准化的热点,另一方面是为了和 TiKV / TiDB 的同学探讨未来存储硬件的更多可能性,希望能带来一些启发。

本文将首先介绍问题的背景,什么是写放大,哪里产生了写放大,然后引出解决方案,介绍 KVSSD 做了哪些优化,之后再介绍 KVSSD 的性能评估数据,以及工业上的进展。

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背景

首先我们来聊聊背景。这是一个 TiKV 的架构图:

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我们都知道 TiKV 是一个分布式的 Key-Value 数据库,TiKV 的每一个节点都运行着一个 RocksDB 的实例,就像是这样:

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RocksDB 基于 Log-structed merge-tree (LSM) 开发的,LSM tree 是目前业界运用最为广泛的持久化数据结构之一。我们要讨论的问题就是 LSM tree 在 SSD 上遇到的写入放大问题及其解决方案。

KV 存储系统中的写放大

从存储的视角来看,一个 KV 存储的软件堆栈大概是这样的:

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最顶层是一颗 LSM tree,具体的实现就不展开了。大体的思路是在内存中维护可变的 Memtable,在 SSD 上维护不可变的 SSTable。Memtable 写满后会作为 SSTable 输入存储,而所有的 SSTable 会组合成一颗分层的树,每一层写满后就会向下一层做 compaction。LSM tree 维护过程中产生的 IO 会通过文件系统与 BIO 层的转换落到 SSD 上。

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然后看一下文件系统。显然的,文件落到文件系统上必然会有一些额外的开销,比如说我们需要维护文件的 Metadata。inode、大小、修改时间、访问时间等都需要持久化。此外,文件系统需要能够保证在 crash 的时候不丢失已经写入的数据,所以还需要引入日志,写时复制这样的技术。

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然后再来看看 SSD 这一层。一个典型的 NAND Flash 芯片通常由 package、die、plane、block 和 page 组成。package,又叫做 chips,就是我们能在 SSD 上看到的颗粒。一个 pakage 通常由多层堆叠而成,每一层就叫做一颗 die。一颗 die 里面会被划分为多个 plane,而每个 plane 里面会包括一组 Block,每个 Block 又可以进一步细化为 Page。其中 Block 是擦除动作的最小单位,通常是 128KB 到 256KB 不等,而 Page 是读取和写入的最小单位,通常为 2KB 到 32KB 不等。为了维护逻辑地址到物理地址的转换,SSD 中引入了 FTL。此外,FTL 还需要承担垃圾回收,坏块回收,磨损均衡等职责。

我们知道 SSD 设备的特性决定了它在写之前必须要进行擦除操作,设备需要将数据全部读到内存中修改并写回。为了均衡芯片损耗与性能,SSD 通常会选择标记当前 block ,寻找新的可用 block 来写入,由 FTL 来执行垃圾回收,这也就是我们常说的 SSD Trim 过程。

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从上面的分析我们不难观察到严重的写放大问题:

  • LSM tree 的 compaction 过程

  • 文件系统自身

  • 块请求落到 FTL 上会出现的 read-modify-write 过程

  • FTL 的垃圾回收

  • Paper 中没有考虑文件系统本身的写放大,只取了剩下三点的乘积作为总体的写入放大率。写入放大显然是个坏东西,既加大了存储设备的磨损,又降低了写入的吞吐,这些因素最终都会反映到用户的总体持有成本上。

如何缓解写放大?

为了解决或者说缓解这个问题,大家提出过很多不同方向的方案。

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比如说我们可以对算法做一些改造,比如 LSM-trie[5]、PebblesDB[6] 或者 WiscKey[7]。WiscKey 大家可能比较熟悉一点,将 LSM tree 中的 Key 和 Value 分开存储,牺牲范围查询的性能,来降低写放大。TiKV 的 titan 存储引擎、dgraph 开源的 badger[8]还有 TiKV 社区孵化中的 Agatedb[9] 都是基于这个思路设计的。

或者我们也能在文件系统这一层做些事情,比如说专门开发一个面向写方法优化的文件系统,减少在日志等环节的写入 IO,比如说开启压缩比更高的透明压缩算法,或者面向 KV 的典型负载做一些优化和调参。

但是算法上和软件上的优化终究还是有极限的,想要突破就只能不做人啦,直接对硬件下手,从固件的层面进行优化。一般的来说,系统优化都有拆抽象和加抽象两个方向的优化。拆抽象是指我们去掉现有的抽象,将更多的底层细节暴露出来,这样用户可以更自由的根据自己的负载进行针对性优化。加抽象是指我们增加新的抽象,屏蔽更多的底层细节,这样可以针对硬件特点做优化。

存储系统的优化也不例外。

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拆抽象思路的先驱者是 Open-Channel SSD,它的思路是把固件里的 FTL 扬了,让用户自己来实现。这个思路是好的,但是 Open-Channel Spec 只定义了最通用的一部分,具体到厂商而言,他们考虑到自己 SSD 的产品特性和商业机密,往往选择在兼容 Open-Channel Spec 的同时,再加入一些自己的定义。这就导致至今都没有出现通用的 Open-Channel SSD 和针对业务的通用 FTL。对用户来说,并不通用的 Open-Channel SSD 带来了更严重的 vendor-lock 问题。所以 Open-Channel SSD 迟迟无法得到大规模应用。

NVMe 工作组也看到了这样的问题,所以他们消化吸收了 Open-Channel 的精髓,提出了 Zoned Namespace (ZNS) 的新特性。ZNS 将一个 namespace 下的逻辑空间地址划分为一个个的 zone,zone 当中只能进行顺序写,需要显式的擦除操作才能再次进行覆盖写。通过这种方式 SSD 将内部结构的边界透露给外界,让用户来实现具体的地址映射,垃圾回收等逻辑。

另一个思路是加抽象,既然上层业务做不好这个事情,那就把它加到固件里面,硬件自己做。比如说在固件中直接实现 Key-Value 接口,或者使用计算型 SSD 将更多的计算任务下推到 SSD 上来做。

这里额外插一句感慨,三国演义开篇的“天下大势,分久必合,合久必分”真是太对了。软件定义存储发展到现在,硬件厂商也不甘于成为纯粹的供货商,他们也想加入到产业链上游,获取更多的利润。所以在存算分离已经成为大势所趋的时候,业界还孕育着一股存算融合的潮流:通过更合理更规范的抽象,充分利用自己软硬一体的优势,提供在延迟和吞吐上更具优势的产品。比如有消息称三星开发中的 KVSSD 上搭载的芯片计算能力相当于两三年前的手机芯片。考虑到 FPGA 和 ARM 这样精简指令集的芯片的持续发展,相信这股潮流会带来更多系统架构上的可能性。

KVSSD 设计

好的,回归正题。这篇 Paper 就是采用了加抽象的路线,在固件中直接实现 Key-Value 接口。

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KVSSD 采用了闪存原生的 LSM tree 实现,叫做 nLSM (NAND-flash-LSM)。nLSM tree 把 FTL 的 L2P(Logical To Physic) 层转换为了 K2P ( Key To Physic) 映射,每个树节点都代表一个 SSTable 的 Key 范围。nLSM tree 将整个闪存花费为元数据区和 KV 区,KV 区中存储排序后的 KV 对,元数据区中的每一页叫做元数据页,只包含指向 KV 页和键范围的指针。

nLSM 运用了如下设计来优化写放大:

K2P Mapping

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首先我们来看一下 K2P 映射的设计。显然的,K2P 的抽象层次比 L2P 高很多,不可能在 SSD 的内存中直接存储所有 Key 对应的物理 Page。所以作者选择了在 K2P 中使用 Key Range Tree 来存储 彼此不相交的 key-range 到 SSTable 的映射。nLSM tree 使用 Key Range Tree 来找到一个元数据页,然后使用元数据页中的 key range 信息来找到一个 KV 页,然后再从 KV 页中检索目标 KV 对。nLSM tree 给每个 SSTable 分配了一个闪存块,闪存块的大小是 4MB 跟 SSTable 的大小一样大,保证 SSTable 物理上连续且跟页面边界对齐。在 compaction 的时候,nLSM tree 会对旧的 SSTable 进行多向合并排序,并写入新的 SSTable,并丢弃旧的 SSTbale。之后的垃圾回收过程可以直接擦除这些块,不需要进行任何的数据复制。

Remapping Compaction

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其次是 Remapping Compaction。

假设我们现在 Key Range 被划分为 A 到 I 这几个区间。Ta 表示的是 Level i 层的数据,Tb 和 Tc 表示 Level i+1 层的数据,现在我们要进行 Compaction 的话,就需要以某种形式将 Ta 中的数据塞进 Tb 和 Tc。Tb 和 Tc 组成一一组区间连续的 Key,而 Ta 跟他们都有一些重叠的地方。如果按照传统的方式重写这些 Page 的话,我们需要写 12 个 KV page,再加上 3 个 metadata page。但是在 Remapping Compaction 中,会选择重新写 Tx、Ty、Tz 三个 metadata page 分别指向已经存在的 KV Page。这样就把重写 page 的代价从 15 降低到了 3。

Hot-cold Separation

最后是冷热分离。显然的,高效的垃圾回收依赖数据分布的特征。假如相对较冷的数据能分布在一起,避免重复的 gc 热数据,可以极大的降低 gc 的写入放大。在 LSM tree 的写入模型当中,上层总是比下层的数据要小,换句话来说,上层的数据参与 gc 更多、更频繁。不同层次的数据有着不同的生命周期。基于这样的特性,有一个可能优化是在垃圾回收迁移数据的时候,尽可能的在同一级别的 KV 页中写入数据,这样能保证相似寿命的页面能被分组到相似的区块中。

KVSSD 性能分析

接下来我们看看 Paper 的性能分析环节。这篇 Paper 主要涉及三个性能方面的因素:写放大、吞吐和读放大。实验中使用的 SSD 设备是 15GB,5% 是保留空间,page size 是 32KB,block size 是 4MB。实验的方法是使用 blktrace 记录 leveldb 的 block I/O trace 然后在 SSD 模拟器上重放来收集闪存的操作数据。分别对比了

  • LSM: 基于 leveldb

  • dLSM: 一种 delay compaction 的优化

  • lLSM: 一种轻量级 compaction 的优化

  • nLSM

  • rLSM(-): nLSM with remapping compaction

  • rLSM: nLSM with remapping compaction and hot-cold sparation

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根据这一组图可以看到,在给定的测试条件下 rLSM 能将写放大降低至原来的 12%,同时将吞吐提升了 4.47 倍,但是带来了 11% 的读放大。

好,到这里我们这篇 paper 的整体思路就已经介绍完了。我们来回顾一下 KVSSD 的价值,首先最明显的是 KVSSD 能带来更小写入放大,可以提高吞吐,进而降低 TCO,符合现在业界降本增效的潮流。其次从系统架构设计的角度上来看,KVSSD 能够进一步的将 I/O Offload 到 SSD 设备上。以 rocksdb 为例,使用 KVSSD 能降低 rocksdb 的 compaction 和 log 开销。此外,SSD 的计算能力实际上是在逐步提升的,未来可以在 SSD 中进行压缩,加密,校验等一系列重计算的任务。这些都为架构提供了新的可能性。

KVSSD 在工业上的进展

最后我们来看看业界的跟进情况。

在 2019 的 SYSTOR 会议上,三星沿用这一思路,发表了论文 Towards building a high-performance, scale-in key-value storage system[10],在论文中提到三星与 SNIA 联手制定了 Key Value Storage API 规范,基于现有的 Block SSD 实现了 KV-SSD 的原型:

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还发表了公开的 KVSSD 相关的 API 与驱动:

https://github.com/OpenMPDK/KVSSD

根据三星论文中的分析来看,KV-SSD 展现了非常强的线性扩展能力,随着设备数量的增加,系统整体的 TPS 成线性增长,基本不受 CPU 的限制,感兴趣的同学可以找来看看。

这里我补充一下,三星的 KV-SSD 跟本次分享的论文只是大体思路相同,具体的设计和实现上还是有很大差异。

在 2021 年 6 月发布的 NVMe 2.0 规范中,KVSSD 相关的指令集已经被规范化为 NVMe-KV 指令集,成为新的 I/O 命令集之一,允许使用 Key 而不是 Block 地址来访问数据。考虑到业界对 NVMe 规范的广泛支持,预计完全支持 NVMe 2.0 的 SSD 很快就有商用的产品上市,希望大家保持关注。

Q&A

业界更关心 ZNS 还是 KVSSD?

ZNS 实现上要比 KVSSD 容易的多,成本也比 KVSSD 更好控制,所以目前业界对 ZNS 还是更热心一点。

KVSSD 冷热分离的设计是不是会导致 Block 擦写不均衡?

是的,论文里面没有展开论述相关的细节。按照目前这样的设计确实会导致这个问题,需要在实现的时候讲磨损均衡的问题也考虑进来。

KVSSD 需要占用宿主机的内存和 CPU 吗?

不需要,KVSSD 自带独立的内存和处理芯片,不依赖宿主机的资源。这也是使用 KVSSD 的意义之一:我们可以将这部分的负载 Offload 到 SSD 上,使得单一宿主机上可以接入更多的设备。

引用链接

[1] IEEE: https://ieeexplore.ieee.org/document/8342070

[2] Sung-Ming Wu: https://ieeexplore.ieee.org/author/37086370119

[3] Kai-Hsiang Lin: https://ieeexplore.ieee.org/author/37086098744

[4] Li-Pin Chang: https://ieeexplore.ieee.org/author/37733936200

[5] LSM-trie: https://www.usenix.org/conference/atc15/technical-session/presentation/wu

[6] PebblesDB: https://www.cs.utexas.edu/~vijay/papers/sosp17-pebblesdb.pdf

[7] WiscKey: https://www.usenix.org/conference/fast16/technical-sessions/presentation/lu

[8] badger: https://github.com/dgraph-io/badger

[9] Agatedb: https://github.com/tikv/agatedb

[10] Towards building a high-performance, scale-in key-value storage system: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3319647.3325831

作者

丁皓 青云科技存储工程师

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

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