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打造高性能高可靠的块存储系统

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块存储系统

分布式存储有出色的性能，可以扛很多故障，能够轻松扩展，所以我们使用Ceph构建了高性能、高可靠的块存储系统，并使用它支撑公有云和托管云的云主机、云硬盘服务。

由于使用分布式块存储系统，避免了复制镜像的过程，所以云主机的创建时间可以缩短到10秒以内，而且云主机还能快速热迁移，方便了运维人员对物理服务器上硬件和软件的维护。

用户对于块存储系统最直观的感受来源于云硬盘服务，现在我们的云硬盘的特点是：

每个云硬盘最大支持 6000 IOPS和170 MB/s的吞吐率，95%的4K随机写操作的延迟小于2ms 。
所有数据都是三副本，强一致性，持久性高达10个9。
创建、删除、挂载、卸载都是秒级操作。
实时快照。
提供两种云硬盘类型，性能型和容量型。

软硬件配置

经过多轮的选型和测试，并踩过无数的坑之后，我们选择了合适我们的软件和硬件。

软件

硬件

从SATA磁盘到SSD，为了提高IOPS和降低Latency。
从消费级SSD到企业级SSD，为了提高可靠性。
从RAID卡到HBA卡，为了提高IOPS和降低Latency。

最小部署架构

随着软硬件的升级，需求的调整，我们的部署架构也不断在演进，力求在成本、性能、可靠性上达到最佳平衡点。

最小规模部署中有12个节点，每个节点上有3块SSD。节点上有2个万兆口和1个千兆口，虚拟机网络和存储网络使用万兆口，管理网络使用千兆口。每个集群中都有3个Ceph Monitor节点。

轻松扩展

云计算的好处是极强的扩展性，作为云计算的底层架构，也需要有快速的Scale-out能力。在块存储系统的部署架构中，可以以12台节点为单位进行扩展。

改造OpenStack

原生的OpenStack并不支持统一存储，云主机服务Nova、镜像服务Glance、云硬盘服务Cinder的后端存储各不相同，造成了严重的内耗。我们把这三大服务的后端统一起来，进行高效管理，解决了虚拟机创建时间长和镜像风暴等问题，还能让虚拟机随便漂移。

原生的OpenStack

改造后的OpenStack

使用原生的OpenStack创建虚拟机需要1~3分钟，而使用改造后的OpenStack仅需要不到10秒钟时间。这是因为nova-compute不再需要通过HTTP下载整个镜像，虚拟机可以通过直接读取Ceph中的镜像数据进行启动。

我们还增加两个OpenStack没有的功能: QoS 和共享云硬盘。云计算的另外一个好处是租户资源隔离，所以必备QoS。共享云硬盘可以挂载给多台云主机，适用于数据处理的场景。

我们还使用了OpenStack的multi-backend功能，支持多种云硬盘类型，现在我们的云硬盘类型有性能型、容量型，可以满足数据库和大文件应用。

高性能

存储系统主要的性能指标是IOPS和Latency。我们对于IOPS的优化已经达到了硬件的瓶颈，除非更换更快的固态硬盘或者闪存卡，或者是改变整个架构。我们对于Latency的优化也快接近完成，可以达到企业级存储的水平。

复杂的I/O栈

整个块存储系统有着长长的I/O栈，每个I/O请求要穿过很多线程和队列。

优化操作系统

优化操作系统的参数可以充分利用硬件的性能。

CPU
- 关闭CPU节能模式
- 使用Cgroup绑定Ceph OSD进程到固定的CPU Cores上
Memory
- 关闭NUMA
- 设置vm.swappiness=0
Block
- 设置SSD的调度算法为deadline
FileSystem
- 设置挂载参数”noatime nobarrier”

优化Qemu

Qemu作为块存储系统的直接消费者，也有很多值得优化的地方。

Throttle: 平滑的I/O QoS算法
RBD: 支持discard和flush
Burst: 支持突发请求
Virt-scsi: 支持多队列

优化Ceph

我们对于Ceph的优化是重头戏，有很多问题也是时间长、规模上去之后才暴露出来的。

高可靠性

存储需要高可靠性，保证数据可用并且数据不丢失。因为我们的架构中没有使用UPS和NVRAM，所以写请求的数据都是落到三块硬盘之后才返回，这样最大限度地保证了用户的数据安全。

如何计算持久性

持久性是数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性，俗称 “多少个9”。数据的放置(DataPlacement)决定了数据持久性，而Ceph的CRUSH MAP又决定了数据的放置，因此CRUSH MAP的设置决定了数据持久性。但是，即时我们知道需要修改CRUSH MAP的设置，但是我们应该怎么修改CRUSH MAP的设置呢，我们该如何计算数据持久性呢？

我们需要一个计算模型和计算公式，通过以下资料，我们可以构建一个计算模型和计算公式。

最终的计算公式是： P = func(N, R, S, AFR)

P: 丢失所有副本的概率
N: 整个Ceph Pool中OSD的数量
R: 副本数
S: 在一个Bucket中OSD的个数
AFR: 磁盘的年平均故障率

这个计算模型是怎么样得到计算公式的呢？下面是4个步骤。

先计算硬盘发生故障的概率。
定义哪种情况下丢失数据不能恢复。
计算任意R个OSD发生故障的概率。
计算Ceph丢失PG的概率。

硬盘发生故障的概率是符合泊松分布的：

fit = failures in time = 1/MTTF ~= 1/MTBF = AFR/(24*365)
事件概率 Pn(λ,t) = (λt)n e-λt / n!

Ceph的每个PG是有R份副本的，存放在R个OSD上，当存有这个PG的R个OSD都发生故障时，数据是不可访问的，当这R个OSD都损坏时，数据是不可恢复的。

计算一年内任意R个OSD发生相关故障概率的方法是：

计算一年内有OSD发生故障的概率。
在Recovery时间内，(R-1)个OSD发生故障的概率。
以上概率相乘，就是一年内任意R个OSD发生相关故障概率，假设是 Pr。
N个OSD中，任意R个OSD的组合数是C(R, N)。

因为这任意R个OSD不一定存有同一个PG的副本，所以这任意R个OSD发生故障并不会导致数据不可恢复，也就是不一定会导致数据丢失。

假设每个PG对应一组OSD(有R个OSD，称之为Copy Set)，有可能多个PG对应同一组OSD。假设有M个不同的Copy Set， M是一个非常重要的数字。

我们再来对Copy Set进行精确的定义：Copy Set上至少有一个PG的所有副本，当这个Copy Set损坏时，这个PG的所有副本也会丢失，这个PG上的所有数据就不可恢复。所以Ceph丢失数据的事件就是Ceph丢失PG， Ceph丢失PG就是有一个Copy Set发生损坏，一个Copy Set丢失的概率就是 P = Pr * M / C(R, N) 。

持久性公式就是个量化工具，它可以指明努力的方向。我们先小试牛刀，算一下默认情况下的持久性是多少？

假设我们有3个机架，每个机架上有8台节点，每个几点上有3块硬盘，每个硬盘做一个OSD，则一共有72个OSD。

默认的crush map设置如下所示

通过持久性公式，我们得到下面的数据。

默认情况下，持久性有8个9，已经比一般的RAID5、RAID10要高，和RAID6差不多，但是还不能满足公有云的要求，因为公有云的规模很大，故障事件的数学期望也会很大，这就逼着我们尽量提高持久性。

提高持久性的方法有很多，比如增加副本数，使用Erase Code等。不过这些方法都有弊端，增加副本数势必会扩大成本；使用Erase Code会导致Latency提高，不适合于块存储服务。在成本和Latency的制约下，还有什么办法可以提高持久性呢？

前面我们已经得到一个量化公式 P = Pr * M / C(R, N)，我们从量化公式入手，去提高持久性(也就是降低P)。要想降低P，就得降低Pr、M，或者是提高C(R, N)。因为C(R, N)已经确定，我们只能降低Pr和M。

降低恢复时间

从Pr的定义可以知道Pr与恢复时间有关，恢复时间越短，Pr的值越低。那么恢复时间跟什么有关系呢？

我们需要增加更多的OSD用于数据恢复，以便减少恢复时间。目前host bucket不能增加更多的OSD，这是因为主机的网络带宽限制和硬盘插槽限制。解决办法是从CRUSH MAP入手，增加一种虚拟的Bucket: osd-domain，不再使用host bucket。

通过使用osd-domain bucket，我们把持久性提高了10倍，现在持久性有9个9。

减少Coepy Set个数

如何减少Copy Set的个数呢？Copy Sets是和PG的映射有关的，我们从CRUSH MAP的规则和条件入手，减少Copy Set的个数。解决办法增加虚拟的Bucket: replica-domain，不再使用rack bucket。每个PG必须在一个replica-domain上，PG不能跨replica-domain，这样可以显著减少Copy Set的个数。