光环大数据分享新手必学的Ceph理论知识

光环大数据（大数据培训的专业机构），Ceph是一个分布式存储系统，诞生于2004年，最早致力于开发下一代高性能分布式文件系统的项目。随着云计算的发展，ceph乘上了OpenStack的春风，进而成为了开源社区受关注较高的项目之一。Crush算法是ceph的两大创新之 ...

管理 算法 存储 服务器 集群

Ceph分为三章介绍ceph，内容目录如下：Ceph介绍(一) Ceph理论Ceph介绍(一) Ceph安装部署Ceph介绍(一) Ceph容器部署
Ceph介绍 (一)Ceph是一个分布式存储系统，诞生于2004年，最早致力于开发下一代高性能分布式文件系统的项目。随着云计算的发展，ceph乘上了OpenStack的春风，进而成为了开源社区受关注较高的项目之一。Ceph有以下优势：
CRUSH算法：Crush算法是ceph的两大创新之一，简单来说，ceph摒弃了传统的集中式存储元数据寻址的方案，转而使用CRUSH算法完成数据的寻址操作。CRUSH在一致性哈希基础上很好的考虑了容灾域的隔离，能够实现各类负载的副本放置规则，例如跨机房、机架感知等。Crush算法有相当强大的扩展性，理论上支持数千个存储节点。
高可用：Ceph中的数据副本数量可以由管理员自行定义，并可以通过CRUSH算法指定副本的物理存储位置以分隔故障域，支持数据强一致性；ceph可以忍受多种故障场景并自动尝试并行修复。
高扩展性：Ceph不同于swift，客户端所有的读写操作都要经过代理节点。一旦集群并发量增大时，代理节点很容易成为单点瓶颈。Ceph本身并没有主控节点，扩展起来比较容易，并且理论上，它的性能会随着磁盘数量的增加而线性增长。特性丰富：Ceph支持三种调用接口：对象存储，块存储，文件系统挂载。三种方式可以一同使用。在国内一些公司的云环境中，通常会采用ceph作为openstack的后端存储来提升数据转发效率。
Ceph的基本结构Ceph的底层是RADOS，RADOS本身也是分布式存储系统，CEPH所有的存储功能都是基于RADOS实现。RADOS采用C++开发，所提供的原生Librados API包括C和C++两种。Ceph的上层应用调用本机上的librados API，再由后者通过socket与RADOS集群中的其他节点通信并完成各种操作。
RADOS GateWay、RBD其作用是在librados库的基础上提供抽象层次更高、更便于应用或客户端使用的上层接口。其中，RADOS GW是一个提供与Amazon S3和Swift兼容的RESTful API的gateway，以供相应的对象存储应用开发使用。RBD则提供了一个标准的块设备接口，常用于在虚拟化的场景下为虚拟机创建volume。
目前，Red Hat已经将RBD驱动集成在KVM/QEMU中，以提高虚拟机访问性能。这两种方式目前在云计算中应用的比较多。CEPHFS则提供了POSIX接口，用户可直接通过客户端挂载使用。它是内核态的程序，所以无需调用用户空间的librados库。它通过内核中的net模块来与Rados进行交互。
Ceph的基本组件Osd：用于集群中所有数据与对象的存储。处理集群数据的复制、恢复、回填、再均衡。并向其他osd守护进程发送心跳，然后向Mon提供一些监控信息，当Ceph存储集群设定数据有两个副本时（一共存两份），则至少需要两个OSD守护进程即两个OSD节点，集群才能达到active+clean状态。
Monitor：监控整个集群的状态，维护集群的cluster MAP二进制表，保证集群数据的一致性。ClusterMAP描述了对象块存储的物理位置，以及一个将设备聚合到物理位置的桶列表。
MDS：为Ceph文件系统提供元数据计算、缓存与同步。在ceph中，元数据也是存储在osd节点中的，mds类似于元数据的代理缓存服务器。MDS进程并不是必须的进程，只有需要使用CEPHFS时，才需要配置MDS节点。
OSDceph数据的存储过程无论使用哪种存储方式（对象、块、挂载），存储的数据都会被切分成对象（Objects）。Objects size大小可以由管理员调整，通常为2M或4M。每个对象都会有一个的OID，由ino与ono生成，虽然这些名词看上去很复杂，其实相当简单。ino即是文件的File ID，用于在全局标示每一个文件，而ono则是分片的编号。比如：一个文件FileID为A，它被切成了两个对象，一个对象编号0，另一个编号1，那么这两个文件的oid则为A0与A1。Oid的好处是可以标示每个不同的对象，并且存储了对象与文件的从属关系。由于ceph的所有数据都虚拟成了整齐划一的对象，所以在读写时效率都会比较高。
但是对象并不会直接存储进OSD中，因为对象的size很小，在一个大规模的集群中可能有几百到几千万个对象。这么多对象光是遍历寻址，速度都是很缓慢的；并且如果将对象直接通过某种固定映射的哈希算法映射到osd上，当这个osd损坏时，对象无法自动迁移至其他osd上面（因为映射函数不允许）。为了解决这些问题，ceph引入了归置组的概念，即PG。
PGPG是一个逻辑概念，我们Linux系统中可以直接看到对象，但是无法直接看到PG。它在数据寻址时类似于数据库中的索引：每个对象都会固定映射进一个PG中，所以当我们要寻找一个对象时，只需要先找到对象所属的PG，然后遍历这个PG就可以了，无需遍历所有对象。而且在数据迁移时，也是以PG作为基本单位进行迁移，ceph不会直接操作对象。
对象时如何映射进PG的？还记得OID么？首先使用静态hash函数对OID做hash取出特征码，用特征码与PG的数量去模，得到的序号则是PGID。由于这种设计方式，PG的数量多寡直接决定了数据分布的均匀性，所以合理设置的PG数量可以很好的提升CEPH集群的性能并使数据均匀分布。
最后PG会根据管理员设置的副本数量进行复制，然后通过crush算法存储到不同的OSD节点上（其实是把PG中的所有对象存储到节点上），第一个osd节点即为主节点，其余均为从节点。数据无论是从三中接口哪一种写入的，最终都要切分成对象存储到底层的RADOS中。逻辑上通过算法先映射到PG上，最终存储近OSD节点里Pool是管理员自定义的命名空间，像其他的命名空间一样，用来隔离对象与PG。我们在调用API存储即使用对象存储时，需要指定对象要存储进哪一个POOL中。除了隔离数据，我们也可以分别对不同的POOL设置不同的优化策略，比如副本数、数据清洗次数、数据块及对象大小等。
Ceph的读写操作采用主从模型，客户端要读写数据时，只能向对象所对应的主osd节点发起请求。主节点在接受到写请求时，会同步的向从OSD中写入数据。当所有的OSD节点都写入完成后，主节点才会向客户端报告写入完成的信息。因此保证了主从节点数据的高度一致性。而读取的时候，客户端也只会向主osd节点发起读请求，并不会有类似于数据库中的读写分离的情况出现，这也是出于强一致性的考虑。由于所有写操作都要交给主osd节点来处理，所以在数据量很大时，性能可能会比较慢，为了克服这个问题以及让ceph能支持事物，每个osd节点都包含了一个journal文件，稍后介绍。
在ceph中，每一个osd进程都可称作是一个osd节点，也就是说，每台存储服务器上可能包含了众多的osd节点，每个osd节点监听不同的端口，类似于在同一台服务器上跑多个mySQL或Redis。每个osd节点可以设置一个目录作为实际存储区域，也可以是一个分区，一整块硬盘。如下图，当前这台机器上跑了两个osd进程，每个osd监听4个端口，分别用于接收客户请求、传输数据、发送心跳、同步数据等操作。
osd节点默认监听tcp的6800到6803端口，如果同一台服务器上有多个osd节点，则依次往后排序，在生产环境中的osd最少可能都有上百个，所以每个osd都有一个全局的编号，类似osd0，osd1，osd2........序号根据osd诞生的顺序排列，并且是全局的。存储了相同PG的osd节点除了向mon节点发送心跳外，还会互相发送心跳信息以检测pg数据副本是否正常。
之前在介绍数据流向时说过，每个osd节点都包含一个journal文件，默认大小为5G，也就说每创建一个osd节点，还没使用就要被journal占走5G的空间。这个值是可以调整的，具体大小要依osd的总大小而定。Journal的作用类似于mysql innodb引擎中的事物日志系统。当有突发的大量写入操作时，ceph可以先把一些零散的，随机的IO请求保存到缓存中进行合并，然后再统一向内核发起IO请求。
这样做效率会比较高，但是一旦osd节点崩溃，缓存中的数据就会丢失，所以数据在还未写进硬盘中时，都会记录到journal中，当osd崩溃后重新启动时，会自动尝试从journal恢复因崩溃丢失的缓存数据。因此journal的io是非常密集的，而且由于一个数据要io两次，很大程度上也损耗了硬件的io性能，所以通常在生产环境中，使用ssd来单独存储journal文件以提高ceph读写性能。
monitor节点Mon节点监控着整个ceph集群的状态信息，监听于tcp的6789端口。每一个ceph集群中至少要有一个Mon节点，官方推荐每个集群至少部署三台。Mon节点中保存了的版本集群数据分布图（cluster map）的主副本。客户端在使用时，需要挂载mon节点的6789端口，下载的cluster map，通过crush算法获得集群中各osd的IP地址，然后再与osd节点直接建立连接来传输数据。所以对于ceph来说，并不需要有集中式的主节点用于计算与寻址，客户端分摊了这部分工作。而且客户端也可以直接和osd通信，省去了中间代理服务器的额外开销。
Mon节点之间使用Paxos算法来保持各节点cluster map的一致性；各mon节点的功能总体上是一样的，相互间的关系可以被简单理解为主备关系。如果主mon节点损坏，其他mon存活节点超过半数时，集群还可以正常运行。当故障mon节点恢复时，会主动向其他mon节点拉取的cluster map。Mon节点并不会主动轮询各个osd的当前状态，相反，osd只有在一些特殊情况才会上报自己的信息，平常只会简单的发送心跳。特殊情况包括：
1、新的OSD被加入集群；2、某个OSD发现自身或其他OSD发生异常。Mon节点在收到这些上报信息时，则会更新cluster map信息并加以扩散。cluster map信息是以异步且lazy的形式扩散的。monitor并不会在每一次cluster map版本更新后都将新版本广播至全体OSD，而是在有OSD向自己上报信息时，将更新回复给对方。类似的，各个OSD也是在和其他OSD通信时，如果发现对方的osd中持有的cluster map版本较低，则把自己更新的版本发送给对方。
这里的ceph除了管理网段外，设了两个网段，一个用于客户端读写传输数据。另一个用于各OSD节点之间同步数据和发送心跳信息等。这样做的好处是可以分担网卡的IO压力。否则在数据清洗时，客户端的读写速度会变得极为缓慢。
MDSMds是ceph集群中的元数据服务器，通常它都不是必须的，因为只有在使用cephfs的时候才需要它，而在云计算中用的更广泛的是另外两种存储方式。Mds虽然是元数据服务器，但是它不负责存储元数据，元数据也是被切成对象存在各个osd节点中的，在创建CEPHFS时，要至少创建两个POOL，一个用于存放数据，另一个用于存放元数据。Mds只是负责接受用户的元数据查询请求，然后从osd中把数据取出来映射进自己的内存中供客户访问。所以mds其实类似一个代理缓存服务器，替osd分担了用户的访问压力。

 　   大数据+时代，大数据培训机构，就选光环大数据！

 　　原创文章，转载请注明出处：光环大数据官网。

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 更多问题咨询，欢迎点击------>>>>在线客服！