【ceph】后端存储ObjectStore|BlueStore

目录

ObjectStore简介

CEPH OBJECTSTORE API介绍

ObjectStore API

操作

事务

日志

实现

ObjectStore 实现

FileStore

KeyValueStore

MemStore

怎样加入新的ObjectStore

一个粗略的指南告诉你从哪里開始:

Newstore（BlueStore）存储引擎的出现

ObjectStore简介

object store是Ceph OSD的一部分，它完毕实际的数据存储。当前有三种不同的object store可用：

  • FileStore: 文件系统+日志后备的存储
  • KeyValueStore: 基于KV数据库（如：RocksDB、 LevelDB、memdb等）
  • MemStore: 以内存作为存储（译注：全部数据全部位于内存中的STL::Map或者bufferlist）
  • BlueStore，或称NewStore

相关文档

代码

object store源代码位于Ceph源代码文件夹下的os子文件夹。为方便：ceph github repository。以下的描写叙述基于Ceph commit-ish 6f8b54c from 2015-01-13。

OSD存储引擎实现；Ceph基础组件RADOS是强一致、对象存储系统，其OSD底层支持的存储引擎如下图所示：

OSD存储引擎实现；Ceph基础组件RADOS是强一致、对象存储系统，其OSD底层支持的存储引擎如下图所示

图：https://www.cnblogs.com/wuhuiyuan/p/ceph-newstore-intro.html 

     其中，ObjectStore层封装了下层存储引擎的所有IO操作，向上层提供对象(object)、事务(Transaction)语义的接口，MemStore为基于内存的实现；KeyValueStore主要基于KV数据库(如leveldb, rocksdb等)实现接口功能，事务实现也基于KV数据库自身；FileStore是Ceph目前默认的存储引擎(也是目前使用最多的存储引擎)，其事务实现基于Journal机制(Journal文件或块设备)；除了支持事务特性(consistency、atomic等)外，Journal还可将多个小IO写合并为顺序写Journal，以提升性能。

CEPH OBJECTSTORE API介绍

本文由 Ceph中国社区-Thomas翻译，陈晓熹校稿 。

英文出处：THE CEPH OBJECTSTORE API 欢迎加入 翻译小组

ObjectStore API

抽象类ObjectStore是OSD实现存储訪问的主要API。

这是一套类文件系统API。可是囊括了将状态转化为事务的操作。存储的是对象，而不是文件。

一个对象包括：

  • 字节数据 - 相似于文件系统中的文件内容
  • 扩展属性 - 相似于文件系统中文件的扩展属性。是键值对集合。
  • omap - 在概念上与扩展属性相似，但有着不同的地址空间大小及訪问模式。

一个对象由下述两个id标示：

  • 集合id - coll_t cid(一个集合就是一组对象)
  • 对象id - ghobject_t oid

操作

以下不是一个完整的列表；仅仅是给你一个印象。注意：有些操作仅仅对事务可用。

事务操作：以事务作为參数

  • apply_transaction
  • queue_transactions

常规文件系统操作：

  • mount
  • umount
  • mkfs
  • mkjournal
  • statfs
  • need_journal
  • sync
  • flush
  • snapshot

对象操作：以coll_t cid和ghobject_t oid为參数

  • exists
  • stat
  • read
  • fiemap
  • getattr
  • getattrs

集合操作：以coll_t cid为參数

  • collection_getattr
  • collection_empty
  • collection_list
  • list_collections
  • collection_exists
  • collections_getattrs

Omap操作：

  • omap_get
  • omap_get_header
  • omap_get_keys
  • omap_get_values
  • omap_check_keys

延伸阅读

  • ObjectStore.h - 凝视部分

事务

定义：事务是原始的变更操作序列。类定义ObjectStore::Transaction。

支持的操作（摘自ObjectStore.h）:

class Transaction {
    public:
      enum {
        OP_NOP =          0,
        OP_TOUCH =        9,   // cid, oid
        OP_WRITE =        10,  // cid, oid, offset, len, bl
        OP_ZERO =         11,  // cid, oid, offset, len
        OP_TRUNCATE =     12,  // cid, oid, len
        OP_REMOVE =       13,  // cid, oid
        OP_SETATTR =      14,  // cid, oid, attrname, bl
        OP_SETATTRS =     15,  // cid, oid, attrset
        OP_RMATTR =       16,  // cid, oid, attrname
        OP_CLONE =        17,  // cid, oid, newoid
        OP_CLONERANGE =   18,  // cid, oid, newoid, offset, len
        OP_CLONERANGE2 =  30,  // cid, oid, newoid, srcoff, len, dstoff

        OP_TRIMCACHE =    19,  // cid, oid, offset, len  **DEPRECATED**

        OP_MKCOLL =       20,  // cid
        OP_RMCOLL =       21,  // cid
        OP_COLL_ADD =     22,  // cid, oldcid, oid
        OP_COLL_REMOVE =  23,  // cid, oid
        OP_COLL_SETATTR = 24,  // cid, attrname, bl
        OP_COLL_RMATTR =  25,  // cid, attrname
        OP_COLL_SETATTRS = 26,  // cid, attrset
        OP_COLL_MOVE =    8,   // newcid, oldcid, oid

        OP_STARTSYNC =    27,  // start a sync

        OP_RMATTRS =      28,  // cid, oid
        OP_COLL_RENAME =       29,  // cid, newcid

        OP_OMAP_CLEAR = 31,   // cid
        OP_OMAP_SETKEYS = 32, // cid, attrset
        OP_OMAP_RMKEYS = 33,  // cid, keyset
        OP_OMAP_SETHEADER = 34, // cid, header
        OP_SPLIT_COLLECTION = 35, // cid, bits, destination
        OP_SPLIT_COLLECTION2 = 36, /* cid, bits, destination
                  doesn't create the destination */
        OP_OMAP_RMKEYRANGE = 37,  // cid, oid, firstkey, lastkey
        OP_COLL_MOVE_RENAME = 38,   // oldcid, oldoid, newcid, newoid

        OP_SETALLOCHINT = 39,  // cid, oid, object_size, write_size
        OP_COLL_HINT = 40, // cid, type, bl
    };
    // ...
}

每个操作都在事务类中有一个相应的函数实现（如 OP_ZERO：zero(cid, oid off, len)）

一个事务能够有例如以下三个回调：

  • on_applied
  • on_commit
  • on_applied_sync

ObjectStore::Transaction对象主要用来发送来自OSD的操作序列。比如，OSD:mkfs运行下述操作来初始化meta集合：

ObjectStore::Transaction t;
t.create_collection(META_COLL);
t.write(META_COLL, OSD_SUPERBLOCK_POBJECT, 0, bl.length(), bl);
ret = store->apply_transaction(t);

ObjectStore::Transaction类还能从Buffer中反序列出操作序列（注：即从字节流重建Transcation对象）。日志重做机制就是使用这样的方式来重做事务（注：从日志中读取字节流重建出Transcation对象，再Apply这个对象）。

日志

日志对故障恢复非常重要。

基类ObjectStore没有实现日志功能。在子类JournalingObjectStore中加入了日志能力。

JournalingObjectStore中加入了例如以下方法：

  • journal_start
  • journal_stop
  • journal_write_close
  • journal_replay

更要的是：

  • _op_journal_transactions - 加入事务到日志
  • do_transactions - 应用日志的纯虚函数. mount过程中的replay_journal中有一个调用样例。

实现

当前仅仅有一个Journal实现：

ObjectStore 实现

FileStore

因为KeyValueStore还处于实验阶段。而MemStore很多其它的还是一种參考/demo实现，FileStore成为眼下使用最广的一种实现。

FileStore实现了JournalingObjectStore类。相应地也就实现了ObjectStore类。该类既实现了ObjectStore::Transaction中的操作也实现了其它成员操作。

事务操作在_do_transaction中实现并分发给_$OPERATION方法完毕详细的工作。因为每个文件系统的特性不同，有些操作及特性检查方法被提取出来放到了抽象类FileStoreBackend中。一个与文件系统代码相关的特殊操作是：fiemap。

关于fiemap

fiemap同意你訪问文件的扩展数据。基本上，你请求Linux系统将指向文件数据区的索引返回给你。这对稀疏文件非常实用。Ceph FileStore在FileStore::_do_sparse_copy_range中使用了它。

延伸阅读：

FileStore后端

FileStore后端将大部分与文件系统相关的优化和生僻特性从FileStore的实现中抽象剥离。

假设底层的文件系统支持检查点，FileStore后备将使用文件系统的快照特性实现检查点。它还会运行特征检查，如检測是否支持fiemap。

全部的详细类都继承至共同的基类GenericFileStoreBackend。

特定文件系统的支持情况：

  • ZFS - 用ZFS快照实现检查点
  • XFS - 通过set_alloc_hint设置XFS扩展大小
  • Btrfs - 用Btrfs快照实现检查点。用COW实现高效的文件克隆

KeyValueStore

KeyValueStore是ObjectStore的一个适配类同一时候是KeyValueDB的一个详细子类。

KeyValueDB是KV数据库的一个通用接口类，在Ceph代码的其它地方也实用到它。适配器中最大的一部分操作是将使用集合id及对象id的类文件系统操作映射为扁平的KV接口。KV数据库中的键值不是通常的随意大小。因此。KV映射及键值的条带化都须要类StripObjectMap来完毕。它是KeyValueStore的一部分。

对象映射

GenericObjectMap是ghobject_t、coll_t到KV映射器的公共基类。它有点相似于KeyValueDB API，但并没有实现它。而是採用KeyValueDB代理实现。

StripObjectMap

StripObjectMap是KeyValueStore源代码的一部分而且实现了GenericObjectMap。它加入了条带和缓存功能。默认条带大小为4096字节（可配置）。

数据库后端

kinetic 希捷kinetic客户端github repository

leveldb Google LevelDB

rocksdb Facebook RocksDB

MemStore

MemStore将一切都存储在内存。在mount/umount时支持转储和恢复。为便于对象和组查找，它环绕着C++对象及哈希表来构建。

与它的实现相关的第一条提交记录是对ObjectStore 1的一种參数实现。该实现仍然是1,537 SLOC.

怎样加入新的ObjectStore

因为已经有处理文件系统和KV数据库的代码。写一个全新的ObjectStore不总是有必要。

一个粗略的指南告诉你从哪里開始:

想支持的是何种后端？

  • KV数据库： 从KeyValueDB的一个实现開始（注：參考LevelDBStore.cc/h 和 RocksDBStore.cc/h)
  • 文件系统：
    • 看下FileStoreBackend中的detect_features方法。文件系统是否须要特殊处理？
    • 是否支持快照？假设是，參考BtrfsFileStoreBackend、ZFSFileStoreBackend
  • 全然不一样的实现?看看MemStore(注：以了解须要实现哪些方法，以及这些方法最简单的的原型实现）。

Newstore（BlueStore）存储引擎的出现

        FileStore最初只是针对机械盘进行设计的，并没有对固态硬盘的情况进行优化，而且写数据之前先写journal也带来了一倍的写放大。为了解决FileStore存在的问题，Ceph推出了BlueStore。BlueStore去掉了journal，通过直接管理裸设备的方式来减少文件系统的部分开销，并且也对固态硬盘进行了单独的优化。BlueStore架构如下图所示。



原文链接：https://blog.csdn.net/cyq6239075/article/details/107429211

 在社区使用过程中，FileStore也暴露了若干问题：

(1)Journal机制使一次写请求在OSD端变为两次写操作(同步写Journal，异步写入object)；

(2)对前一个问题，社区通常做法是使用专门设备(如SSD)用作Journal以解耦Journal和object写操作的相互影响，但持续循环写入Journal会降低SSD设备的使用寿命；

(3)写入的每个object都一一对应OSD本地文件系统的一个物理文件，对于大量小object存储场景，OSD端无法缓存本地所有文件的inode等元数据，使读写操作可能需要多次本地IO，系统性能差；

(4)object对应的本地物理文件的文件名，包含了object name、rados namespaces、object name hash、snapshot等信息，可能会超过本地文件系统对文件名长度的限制。

　　面对上述问题，新的存储引擎NewStore(又被称为KeyFileStore)出现，其关键数据结构如下图所示：

其主要特点有：

(1)解耦object与本地物理文件间的一一对应关系，通过索引结构(上图中ONode)在object和本地物理文件建立映射关系，并使用KV数据库存储索引数据；

(2)在保证事务特性的同时，对于object的create/append/overwrite(fragement aligned)操作，无需Journal支持；(3)对于unaligned update操作，先同步写入write-ahead-log(简称为WAL，使用KV存储)，再异步写入相应的fragement文件；

(4)在KV数据库上层建立Onode数据cache以加速读取操作；

(5)单个object可以有多个fragement文件，多个object也可共存于一个fragement文件；

　　FileStore的上述问题，在NewStore结构中已基本解决；

NewStore还采用以下策略来减小WAL的性能开销：

(1)在update写入fragement文件后，立即将相应WAL从KVdb中删除(WAL已完成使命，无需保存)；

(2)增大KVdb的write buffer，尽量将WAL保留在buffer中，避免不必要的dump；

(3)在write buffer数据dump到磁盘前，强制合并多个buffer数据，以避免不必要的dump。在初步的随机读写测试中，NewStore相对于FileStore有60%的性能提升；

　　本博客的上篇博文《海量小文件存储与Ceph实践》从元数据管理、本地存储引擎两个方面对海量小文件存储问题进行了分析描述，并通过object class接口层对FileStore存储结构做了改进优化，虽不如NewStore彻底，但也在很大程度上优化了小文件存储性能；NewStore则直接在存储引擎层进行重新设计实现，解耦object与本地物理文件间的对应关系，并允许多个object共存于一个fragement文件；但二者对小文件本地存储引擎优化的本质思想是相通的，即合并存储+索引；不过目前NewStore还在密集开发阶段，到线上部署还需要一段时间；相信以后随着NewStore引擎的逐步部署与成熟，海量小文件存储难题也不再是难题。

　　另外，基于object class接口层的改进优化方案相关代码实现已放到github，欢迎测试使用及批评指正。

参考：

图片和相关内容摘自2015年6月份Beijing Ceph Day《Newstore》讲稿

http://thread.gmane.org/gmane.comp.file-systems.ceph.devel/23414/focus=23417

http://docs.ceph.com/docs/master/rados/configuration/journal-ref/

http://www.sebastien-han.fr/blog/2014/02/17/ceph-io-patterns-the-bad/

http://tracker.ceph.com/projects/ceph/wiki/Optimize_Newstore_for_massive_small_object_storage

http://www.cnblogs.com/wuhuiyuan/p/ceph-small-file-compound-storage.html

http://www.wzxue.com/ceph-filestore/

http://www.wzxue.com/ceph-keyvaluestore/

https://github.com/yxgup/ceph/tree/omap_indexed_compound

------------------------------------

http://www.cnblogs.com/wuhuiyuan/p/4907984.html

  1. https://github.com/ceph/ceph/commit/aa63d6730a638591b0699c4215ed5cce2917d1c9↩

《大咖带你揭秘CEPH对象存储底层对象分布》 https://www.talkwithtrend.com/Article/242647

posted on 2022-10-04 01:22  bdy  阅读(118)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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