几个 Ceph 性能优化的新方法和思路

一时失言乱红尘 2023-03-13 02:47 14阅读 0赞

## 0. 常规的 Ceph 性能优化方法 ##

（1）. 硬件层面

*  硬件规划：CPU、内存、网络
 *  SSD选择：使用 SSD 作为日志存储
 *  BIOS设置：打开超线程（HT）、关闭节能、关闭 NUMA 等

（2）. 软件层面

*  Linux OS：MTU、read\_ahead 等
 *  Ceph Configurations 和 PG Number 调整：使用 PG 计算公式（Total PGs = (Total\_number\_of\_OSD \* 100) / max\_replication\_count）计算。
 *  CRUSH Map

更多信息，可以参考下面的文章：

*  [Ceph性能优化总结(v0.94)][Ceph_v0.94]
 *  [Measure Ceph RBD performance in a quantitative way 1][],[2][]
 *  [Ceph性能调优——Journal与tcmalloc][Ceph_Journal_tcmalloc]
 *  [Ceph Benchmarks][]
 *  [官方的 CEPH CUTTLEFISH VS BOBTAIL PART 1: INTRODUCTION AND RADOS BENCH][CEPH CUTTLEFISH VS BOBTAIL PART 1_ INTRODUCTION AND RADOS BENCH]

## 1. 使用分层的缓存层 - Tiered Cache ##

显然这不是一个 Ceph 的新特性，在会议上有这方面的专家详细地介绍了该特性的原理及用法，以及与纠错码方式结合的细节。

![format_png][]

简单概括：

*  每一个缓存层次（tiered cache）使用一个 RADOS pool，其中 cache pool 必须是拷贝（replicated）类型，而 backing pool 可以是拷贝类型也可以是纠错码类型。
 *  在不同的缓存层次，使用不同的硬件介质，cache pool 使用的介质必须比 backing pool 使用的介质速度快：比如，在 backing pool 使用一般的存储介质，比如常规的HDD或者 SATA SDD；在 cache pool 使用快速介质，比如 PCIe SDD。
 *  每一个 tiered cache 使用自己的 CRUSH rules，使得数据会被写入到指定的不同存储介质。
 *  librados 内在支持 tiered cache，大多数情况下它会知道客户端数据需要被放到哪一层，因此不需要在 RDB，CephFS，RGW 客户端上做改动。
 *  OSD 独立地处理数据在两个层次之间的流动：promotion（HDD->SDD）和 eviction（SDD -> HDD），但是，这种数据流动是代价昂贵（expensive）和耗时的（take long time to “warm up”）。

## 2. 使用更好的 SSD - Intel NVM Express （NVMe） SSD ##

在 Ceph 集群中，往往使用 SSD 来作为 Journal（日志）和 Caching（缓存）介质，来提高集群的性能。下图中，使用 SSD 作为 Journal 的集群比全 HDD 集群的 64K 顺序写速度提高了 1.5 倍，而 4K 随机写速度提高了 32 倍。

![format_png 1][]

而Journal 和 OSD 使用的 SSD 分开与两者使用同一块SSD，还可以提高性能。下图中，两者放在同一个 SATA SSD 上，性能比分开两块 SSD （Journal 使用 PCIe SSD，OSD 使用 SATA SSD），64K 顺序写速度下降了 40%，而 4K 随机写速度下降了 13%。

![format_png 2][]

因此，更先进的 SSD 自然能更加提高Ceph 集群的性能。SSD 发展到现在，其介质（颗粒）基本经过了三代，自然是一代比一代先进，具体表现在密度更高（容量更大）和读写数据更快。目前，最先进的就是 Intel NVMe SSD，它的特点如下：

*  为 PCI-e 驱动器定制的标准化的软件接口
 *  为 SSD 定制（别的是为 PCIe 所做的）
 *  SSD Journal : HDD OSD 比例可以从常规的 1:5 提高到 1:20
 *  对全 SSD 集群来说，全 NVMe SSD 磁盘Ceph 集群自然性能最好，但是它造价太高，而且性能往往会受限于网卡/网络带宽；所以在全SSD环境中，建议的配置是使用 NVMe SSD 做 Journal 而使用常规 SSD 做 OSD 磁盘。

同时，Intel SSD 还可以结合 Intel Cache Acceleration Software 软件使用，它可以智能地根据数据的特性，将数据放到SSD或者HDD：

![format_png 3][]

测试：

*  测试配置：使用 Intel NVMe SSD 做 Cache，使用 Intel CAS Linux 3.0 with hinting feature （今年年底将发布）
 *  测试结果：5% 的 cache，使得吞吐量（ThroughOutput）提交了一倍，延迟（Latency）降低了一半

## 3. 使用更好的网络设备 - Mellanox 网卡和交换机等 ##

### 3.1 更高带宽更低延迟的网卡设备 ###

Mellanox 是一家总部在以色列的公司，全球约 1900 名员工，专注高端网络设备，2014 年revenue 为 ￥463.6M 。（今天正好在水木BBS上看到该公司在中国的分公司待遇也是非常好）。其主要观点和产品：

*  Ceph 的 Scale Out 特性要求用于 replicaiton、sharing 和 metadata （文件）的网络吞吐量更高、延迟更低
 *  目前 10 GbE（万兆以太网络） 已经不能满足高性能Ceph 集群的要求（基本上 20个 SSD 以上的集群就不能满足了），已经开始全面进入 25， 50， 100 GbE 时代。目前，25GbE 性价比比较高。
 *  大部分网络设备公司使用的是高通的芯片，而 Mellanox 使用自研的芯片，其延迟（latency）是业界最低的（220ns）
 *  Ceph 高速集群需要使用两个网络：public network 用于客户端访问，Cluster network 用于 heartbeat、replication、recovery 和 re-balancing。
 *  目前 Ceph 集群广泛采用 SSD， 而快速的存储设备就需要快速的网络设备

实际测试：

（1）测试环境：Cluster network 使用 40GbE 交换机，Public network 分布使用 10 GbE 和 40GbE 设备做对比

![format_png 4][]

（2）测试结果：结果显示，使用 40GbE 设备的集群的吞吐量是使用 10 GbE 集群的 2.5 倍，IOPS 则提高了 15%。

目前，已经有部分公司使用该公司的网络设备来生产全SSD Ceph 服务器，比如，SanDisk 公司的 InfiniFlash 就使用了该公司的 40GbE 网卡、2个 Dell R720 服务器作为 OSD 节点、512 TB SSD，它的总吞吐量达到 71.6 Gb/s，还有富士通和Monash 大学。

### 3.2 RDMA 技术 ###

传统上，访问硬盘存储需要几十毫秒，而网络和协议栈需要几百微妙。这时期，往往使用 1Gb/s 的网络带宽，使用 SCSI 协议访问本地存储，使用 iSCSI 访问远端存储。而在使用 SSD 后，访问本地存储的耗时大幅下降到几百微秒，因此，如果网络和协议栈不同样提高的话，它们将成为性能瓶颈。这意味着，网络需要更好的带宽，比如40Gb/s  甚至 100Gb/s；依然使用 iSCSI 访问远端存储，但是 TCP 已经不够用了，这时 RDMA 技术应运而生。RDMA 的全称是 Remote Direct Memory Access，就是为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生的。它是通过网络把资料直接传入计算机的存储区，将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中，而不对操作系统造成任何影响，这样就不需要用到多少计算机的处理功能.它消除了外部存储器复制和文本交换操作，因而能腾出总线空间和CPU 周期用于改进应用系统性能. 通用的做法需由系统先对传入的信息进行分析与标记，然后再存储到正确的区域。

![format_png 5][]

这种技术上，Mellanox  是业界领先者。它通过 Bypass Kenerl 和 Protocol Offload 的实现，提供高带宽、低CPU占用和低延迟。目前，该公司在 Ceph 中实现了 XioMessager，使得Ceph 消息不走 TCP 而走 RDMA，从而得以提高集群性能，该实现在 Ceph Hammer 版本中提供。

更多信息，可以参考：

[http://www.mellanox.com/related-docs/solutions/ppt\_ceph\_mellanox\_ceph\_day.pdf][http_www.mellanox.com_related-docs_solutions_ppt_ceph_mellanox_ceph_day.pdf]

[http://ir.mellanox.com/releasedetail.cfm?ReleaseID=919461][http_ir.mellanox.com_releasedetail.cfm_ReleaseID_919461]

[What is RDMA?][What is RDMA]

[Mellanox Benchmarks Ceph on 100Gb Ethernet][]

[RDMA 百度百科][RDMA]

<2015/11/26 更新>

之前不熟悉这个公司，一个原因是其名字实在太长太难记了。今天看到西瓜哥的微信，才发现这个公司的Infiniband 交换机和 HBA 卡在美国数据中心里面的领导地位。唯一能和它竞争的就是Intel。

![format_png 6][]

## 4. 使用更好的软件 - Intel SPDK 相关技术 ##

### 4.1 Mid-Tier Cache 方案 ###

该方案在客户端应用和 Ceph 集群之间添加一个缓存层，使得客户端的访问性能得以提高。该层的特点：

*  对 Ceph 客户端提供 iSCSI/NVMF/NFS 等协议支持；
 *  使用两个或者多个节点提高可靠性；
 *  添加了Cache，提高访问速度
 *  使用 write log 保证多节点之间数据一致性
 *  使用 RBD 连接后端Ceph集群

![format_png 7][]

### 4.2 使用 Intel DPDK 和 UNS 技术 ###

![format_png 8][]

Intel 使用该技术，在用户空间（user space）实现了全 DPDK 网卡及驱动、TCP/IP协议栈（UNS）、 iSCSI Target，以及 NVMe 驱动，来提高Ceph的 iSCSI 访问性能。好处：

*  与 Linux\*-IO Target (LIO) 相比，其 CPU overhead 仅为 1/7。
 *  用户空间的 NVMe 驱动比内核空间的 VNMe 驱动的 CPU 占用少 90%

该方案的一大特点是使用用户态网卡，为了避免和内核态的网卡冲突，在实际配置中，可以通过 SRIOV 技术，将物理网卡虚拟出多个虚拟网卡，在分配给应用比如OSD。通过完整地使用用户态技术，避免了对内核版本的依赖。

目前，Intel 提供 Intel DPDK、UNS 、优化后的 Storage 栈作为参考性方案，使用的话需要和 Intel 签订使用协议。用户态NVMe驱动已经开源。

### 4.3  CPU 数据存放加速 - ISA-L 技术 ###

该代码库（code libaray）使用 Intel E5-2600/2400 和 Atom C2000 product family CPU 的新指令集来实现相应算法，最大化地利用CPU，大大提高了数据存取速度，但是，目前只支持单核 X64 志强和 Atom CPU。在[下面的例子中][Link 1]，EC 速度得到几十倍提高，总体成本减少了百分之25到30.

![format_png 9][]

## 5. 使用系统的工具和方法 - Ceph 性能测试和调优工具汇总 ##

本次会议上，还发布了若干Ceph 性能测试和调优工具。

### 5.1 Intel CeTune ###

Intel的该工具可以用来部署、测试、分析和调优（deploy, benchmark, analyze and tuning）Ceph 集群，目前它已经被开源，代码 [在这里][Link 2]。主要功能包括：

*  用户可以对 CeTune 进行配置，使用其 WebUI
 *  部署模块：使用 CeTune Cli 或者 GUI 部署 Ceph
 *  性能测试模块：支持 qemurbd, fiorbd, cosbench 等做性能测试
 *  分析模块：iostat, sar, interrupt, performance counter 等分析工具
 *  报告视图：支持配置下载、图标视图

### 5.2 常见的性能测试和调优工具 ###

Ceph 软件栈（可能的性能故障点和调优点）：

![format_png 10][]

可视性性能相关工具汇总：

![format_png 11][]

Benchmarking 工具汇总：

![format_png 12][]

调优工具汇总：

![format_png 13][]

## 6. 综合评价   ##

上面的几种方法，与传统的性能优化方法相比，部分具有其创新性，其中，

*  更好的硬件，包括SSD和网络设备，自然能带来更好的性能，但是成本也相应增加，而且带来的性能优化幅度具有不一致性，因此，需要在应用场景、成本、优化效果之间做综合权衡；
 *  更好的软件，目前大都还没有开源，而且大都还处于测试状态，离在生产环境中使用尚有距离，而且都和 Intel 的硬件紧密绑定；
 *  更全面的方法，则是广大 Ceph 专业人员需要认真学习、使用到的，在平时的使用中能够更高效的定位性能问题并找到解决方法；
 *  Intel 在 Ceph 上的投入非常大，客户如果有Ceph集群性能问题，还可以把相关数据发给他们，他们会提供相应建议。

[Ceph_v0.94]: http://xiaoquqi.github.io/blog/2015/06/28/ceph-performance-optimization-summary/
[Measure Ceph RBD performance in a quantitative way 1]: https://software.intel.com/en-us/blogs/2013/10/25/measure-ceph-rbd-performance-in-a-quantitative-way-part-i
[2]: https://software.intel.com/en-us/blogs/2013/11/20/measure-ceph-rbd-performance-in-a-quantitative-way-part-ii
[Ceph_Journal_tcmalloc]: http://hustcat.github.io/ceph-performance-journal-and-tcmalloc/
[Ceph Benchmarks]: http://www.sebastien-han.fr/blog/2012/08/26/ceph-benchmarks/
[CEPH CUTTLEFISH VS BOBTAIL PART 1_ INTRODUCTION AND RADOS BENCH]: http://ceph.com/performance-2/ceph-cuttlefish-vs-bobtail-part-1-introduction-and-rados-bench/
[format_png]: /images/20230312/2b21a24eeb174501a5a853f19951dd00.png
[format_png 1]: /images/20230312/534bfbbd787f4076bbc4fb07ccfacf12.png
[format_png 2]: /images/20230312/19e5274a373049c4a42e9680650a5f60.png
[format_png 3]: /images/20230312/e993fd4e419b477babd9051e4255a0a9.png
[format_png 4]: /images/20230312/2965d1a745d849b7bd8b77ef46976926.png
[format_png 5]: /images/20230312/b916a9fd5ac346a1b97b6900b1bc0fe2.png
[http_www.mellanox.com_related-docs_solutions_ppt_ceph_mellanox_ceph_day.pdf]: http://www.mellanox.com/related-docs/solutions/ppt_ceph_mellanox_ceph_day.pdf
[http_ir.mellanox.com_releasedetail.cfm_ReleaseID_919461]: http://ir.mellanox.com/releasedetail.cfm?ReleaseID=919461
[What is RDMA]: https://community.mellanox.com/docs/DOC-1963
[Mellanox Benchmarks Ceph on 100Gb Ethernet]: http://www.tuicool.com/articles/BzUbey
[RDMA]: http://baike.baidu.com/link?url=FbG6G2D2ZfX6PE6zG8TJiLYbDchQQAXETNB769RER9mtxssS9_M55Ui8gUlYwY1cvB8U9cyD3HcXZhD75vY3U_
[format_png 6]: /images/20230312/5daa3cb6cf7740f5a079b3fd99a9aaba.png
[format_png 7]: /images/20230312/049766fea44540e6b5fdfc0eef5eba87.png
[format_png 8]: /images/20230312/40791188a18f41dc913aedb74d2238ca.png
[Link 1]: https://software.intel.com/en-us/articles/intel-and-qihoo-360-internet-portal-datacenter-big-data-storage-optimization-case-study
[format_png 9]: /images/20230312/3a0304d788244f45aa2e0eac7eeb64f0.png
[Link 2]: https://github.com/01org/CeTune
[format_png 10]: /images/20230312/f3fd9da818c84fc59f1e1d2b08babcba.png
[format_png 11]: /images/20230312/16a6e72d6cf34a14a8b4693793c4ae90.png
[format_png 12]: /images/20230312/6a01003e45284cf6bcf69ae0f479c39f.png
[format_png 13]: /images/20230312/b8aeb36a90c44a098b1f0c802c32a26b.png