Ceph架构简介及使用场景介绍

一、Ceph简介

Ceph是一个统一的分布式存储系统,设计初衷是提供较好的性能、可靠性和可扩展性。

二、Ceph特点

1.高性能
- 采用CRUSH算法,数据分布均衡,并行度高
- 容灾:本地、异地
- 能够支持上千个存储节点的规模,支持TB到PB级的数据
2.高可用
- 副本数可以灵活控制
- 多种故障场景自动进行修复自愈
- 没有单点故障,自动管理
3.高扩展性
随着节点增加,性能线性增长
4.特性丰富
支持三种存储接口:对象存储,块设备存储,文件存储

三、Ceph架构

RADOS:对象存储系统(稳定可靠、分布式存储层、复制、支持差错码EC算法)
LIBRDOS:访问RADOS,提供API接口,分别为:RGW、RBD、CEPH FS
RGW:对象存储接口Swift和S3、如:百度网盘、openstack云平台
RBD:块存储接口,如:物理机、虚拟机
CEPH FS:文件系统接口,如:NFS、SMB

四、Ceph组件

mon:监控整个集群的状态,记录映射表关系,找到文件的存储位置;至少需要3个mon。
osd:用来存放数据,一个硬盘对应一个osd
mds:适用于Cephfs

Ceph的核心组件包括Client客户端、MON监控服务、MDS元数据服务、OSD存储服务,各组件功能如下:

Client客户端:负责存储协议的接入,节点负载均衡。
MON监控服务:负责监控整个集群,维护集群的健康状态,维护展示集群状态的各种图表,如OSD Map、Monitor Map、PG Map和CRUSH Map。
MDS元数据服务:负责保存文件系统的元数据,管理目录结构。
OSD存储服务:主要功能是存储数据、复制数据、平衡数据、恢复数据,以及与其它OSD间进行心跳检查等。一般情况下一块硬盘对应一个OSD。

五、Ceph数据的存储过程

Ceph采用crush算法,在大规模集群下,实现数据的快速、准确存放,同时能够在硬件故障或扩展硬件设备时,做到尽可能小的数据迁移,其原理如下:

1.当用户要将数据存储到Ceph集群时,数据先被分割成多个object,(每个object一个object id,大小可设置,默认是4MB),object是Ceph存储的最小存储单元。
2.由于object的数量很多,为了有效减少了Object到OSD的索引表、降低元数据的复杂度,使得写入和读取更加灵活,引入了pg(Placement Group ):PG用来管理object,每个object通过Hash,映射到某个pg中,一个pg可以包含多个object。
3.Pg再通过CRUSH计算,映射到osd中。如果是三副本的,则每个pg都会映射到三个osd,保证了数据的冗余。

  • 首先文件被切片分为多个Objects并以oid标记,通过hash算法和mask掩码得到PGid
  • 引入PG逻辑概念(为了防止oid存储时混乱不好搜索,可以理解为文件夹),并用crush算法生成pgid,通过副本的机制把oid均匀分布给OSD中存储。
  • 副本数至少2-3个

pg_num计算值为:

注意:

最终pg_num的计算结果取接近计算值的2次幂,以提高CRUSH算法效率,减少CPU、内存的消耗。例如:计算值为200时,取256作为结果。pgp_num的值应设置为与pg_num一致。

参数解释:
Target PGs per OSD:预估每个OSD的PG数,一般取100计算。当预估以后集群OSD数不会增加时,取100计算;当预估以后集群OSD数会增加一倍时,取200计算。 OSD :集群OSD数量。 %Data:预估该pool占该OSD集群总容量的近似百分比。 Size:该pool的副本数。
OSD数目 1-5 5-10 10-50 >50
PG数目 建议128 建议512 建议4096 使用Pgcalc工具

创建pool时需要确定其PG的数目,在pool被创建后也可以调整该数字,PG值有以下影响因素:

数据的持久性:假如pool的size为 3,表明每个PG会将数据存放在3个OSD上。当一个OSD down了后,一定间隔后将开始recovery过程,recovery和需要被恢复的数据的数量有关系,如果该 OSD 上的 PG 过多,则花的时间将越长,风险将越大。
在recovery结束前有部分PG的数据将只有两个副本,如果此时再有一个OSD down了,那么将有一部分PG的数据只有一个副本。recovery 过程继续,如果再出现第三个OSD down了,那么可能会出现部分数据丢失。
可见,每个OSD上的PG数目不宜过大,否则会降低数据的持久性。这也就要求在添加OSD后,PG的数目在需要的时候也需要相应增加。 数据的均匀分布性:CRUSH算法会伪随机地保证PG被选中来存放客户端的数据,它还会尽可能地保证所有的PG均匀分布在所有的OSD上。
比方说,有10个OSD,但是只有一个size为3的pool,它只有一个PG,那么10个 OSD 中将只有三个OSD被用到。但是CURSH算法在计算的时候不会考虑到OSD上已有数据的大小。
比方说,100万个4K对象共4G均匀地分布在10个OSD上的1000个PG内,那么每个OSD上大概有400M 数据。再加进来一个400M的对象,那么有三块OSD上将有400M + 400M = 800M的数据,而其它七块OSD上只有400M数据。 资源消耗:PG作为一个逻辑实体,它需要消耗一定的资源,包括内存、CPU和带宽。太多PG的话,则占用资源会过多。 清理时间:Ceph的清理工作是以PG为单位进行的。如果一个PG内的数据太多,则其清理时间会很长。

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