Ceph最新的EC-CLAY插件调研-下
EC改进方案选型
接上篇，介绍一下整个容灾方案在性能和可靠性方面如何做验证。
3个机柜，每个机柜15台机器，总共45台，需要在RBD场景下，找到成本、性能、数据可靠性的三者平衡点。
跨机柜容灾方案1
支持2个机柜级别的容灾，跨3个机柜单个分组共9个节点，共5个分组，对应的理论收益情况如下
名称 | K | M | D | 3副本得盘率 | EC得盘率 | 硬件成本节约比率 | 磁盘数据迁移量(ISA) | 磁盘数据迁移量(CLAY) | 数据恢复负载降低比率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3+2 | 3 | 2 | 4 | 33.33333333 | 60 | 180 | 3 | 2 | 33.33333333 |
ceph osd erasure-code-profile set CLAY-3-2-4 \
plugin=clay \
k=3 m=2 d=4 \
scalar_mds=isa \
technique=reed_sol_van \
crush-root=site1-ssd \
crush-failure-domain=ctnr对应的crush rule如下
rule site1_sata_erasure_ruleset {
id 1
type erasure
min_size 3
max_size 5
step set_chooseleaf_tries 5
step set_choose_tries 100
step take site1-ssd
step choose indep 0 type media
step chooseleaf indep 1 type ctnr
step emit
}单机柜容灾方案2
支持1个机柜级别的容灾，单个分组共5个节点，共9个分组，对应的理论收益情况如下
名称 | K | M | D | 3副本得盘率 | EC得盘率 | 硬件成本节约比率 | 磁盘数据迁移量(ISA) | 磁盘数据迁移量(CLAY) | 数据恢复负载降低比率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4+3 | 4 | 3 | 6 | 33.33333333 | 57.14285714 | 171.4285714 | 4 | 2 | 50 |
5+3 | 5 | 3 | 7 | 33.33333333 | 62.5 | 187.5 | 5 | 2.333333333 | 53.33333333 |
6+3 | 6 | 3 | 8 | 33.33333333 | 66.66666667 | 200 | 6 | 2.666666667 | 55.55555556 |
从性能最优原则，K+M总和最小则对应的理论性能最优，所以单机柜容灾模型下，4+3成为最优方案。
对应的ec配置如下
ceph osd erasure-code-profile set CLAY-4-3-6 \
plugin=clay \
k=4 m=3 d=6 \
scalar_mds=isa \
technique=reed_sol_van \
crush-root=site1-ssd \
crush-failure-domain=ctnr对应的crush rule如下
rule site1_sata_erasure_ruleset {
id 1
type erasure
min_size 4
max_size 9
step set_chooseleaf_tries 5
step set_choose_tries 100
step take site1-ssd
step choose indep 0 type media
step chooseleaf indep 1 type ctnr
step emit
}crush rule的生成与rule的验证模拟
crushtool --outfn crush5 --build --num_osds 450 ctnr straw2 10 media straw2 5 mediagroup straw2 0 unit straw2 0 root straw2 0
crushtool -d crush5 -o crush5.txt
crushtool -c crush5.txt -o crush5.txt #手工加上rule规则
crushtool -i crush5 --test --show-statistics --show-mappings --rule 1 --min-x 1 --max-x 20 --num-rep 6容灾能力测试场景
性能测试
RBD场景，模拟大、小文件，顺序/随机读写，获取对应的fio性能基准数据，对比3副本与EC的性能差距。 3副本 vs CLAY_3+2 vs CLAY_4+3
场景名称 | iops | 带宽 | 90th延时 | 99th延时 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
3副本-4M顺序读 | |||||
3+2-4M顺序读 | |||||
4+3-4M顺序读 | |||||
3副本-4M顺序写 | |||||
3+2-4M顺序写 | |||||
4+3-4M顺序写 | |||||
3副本-4k随机写 | |||||
3+2-4k随机写 | |||||
4+3-4k随机写 | |||||
3副本-4k随机读 | |||||
3+2-4k随机读 | |||||
4+3-4k随机读 |
故障恢复效率
前置条件:集群提前写入容量60%，模拟已有数据场景 目标:对比ISA和CLAY在K+M相同的情况下，RBD场景下持续读写数据，模拟单块OSD、单个OSD节点故障、多个OSD节点故障(可选)，数据迁移所需的时长，同时记录对应的CPU、内存、网卡负载消耗情况，以及性能波动情况。
容灾能力
前置条件:集群提前写入容量60%，模拟已有数据场景 目标:RBD场景下持续读写数据，模拟最小故障域、单机柜、双机柜故障，记录对应的性能波动情况，考察在极端情况下整个集群的服务可用性和数据可靠性。
跨机柜容灾方案1
单机柜容灾方案2
腾讯云开发者
