标签：服务器 cal 理论 单点 难度 echo 服务 相互 扩展性
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。
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。
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。
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的唯一后端存储来提升数据转发效率。
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。
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。
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。
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唯一的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，用于在全局唯一标示每一个文件，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的好处是可以唯一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。
PG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。
下面是一段ceph中的伪代码,简要描述了ceph的数据存储流程
locator = object_name
obj_hash = hash(locator)
pg = obj_hash % num_pg
osds_for_pg = crush(pg) # returns a list of osds
primary = osds_for_pg[0]
replicas = osds_for_pg[1:]
上图中更好的诠释了ceph数据流的存储过程，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。图中除了之前介绍过的概念之外多了一个pools的概念。
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。
数据流向介绍到这里就告一段落了，现在终于回到正题：osd进程。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。
如上图所示，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，并且是全局唯一的。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，如下图：
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。
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节点中保存了最新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，下载最新的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节点拉取最新的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。
推荐使用以下的架构
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。
Mds是ceph集群中的元数据服务器，而通常它都不是必须的，因为只有在使用cephfs的时候才需要它，而目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，如下图：
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,如下图：
在安装ceph之前推荐把所有的ceph节点设置成无需密码ssh互访，配置hosts支持主机名互访，同步好时间，并关闭iptables和selinux。
当前实验环境使用了4台主机node1~node4，node1为管理节点。
Ceph官方推出了一个用python写的工具 cpeh-deploy，可以很大的简化ceph集群的配置过程，建议大家用用。它的yum仓库地址，下载地址如下：
http://download.ceph.com/rpm-firefly/el6/noarch/
yum install -y ceph-deploy
下载yum源,下载地址如下
http://download.ceph.com/rpm-firefly/el6/noarch/
在node1~4上把上面的网址设置为yum源
yum install –y ceph
到管理主机上的/ceph目录操作,创建一个新集群，并设置node1为mon节点
ceph-deploy new node1
执行完毕后，可以看到/ceph目录中生成了三个文件，其中有一个配置文件可以做各种参数优化，据说ceph的优化参数接近1000项。（注意，在osd进程生成并挂载使用后，想修改配置需要使用命令行工具，修改配置文件是无效的，所以需要提前规划好优化的参数。）
在ceph.conf中添加四个最基本的设置
echo "osd pool default size = 4" >> ceph.conf
echo "osd_pool_default_min_size = 3" >> ceph.conf
echo "public network = 192.168.120.0/24" >> ceph.conf
echo "cluster network = 10.0.0.0/8" >> ceph.conf
设置每个pool默认的副本数是两个（所有文件一共存四份，如果不设置此项则默认为三份副本）；设置最小副本数为3，也就是说，4份副本的环境下有一个副本损坏了，其他osd可以照常相应用户的读写请求；设置公共网络地址段，即用于相应客户读写的网段；设置集群工作网段，用于集群同步数据、发送心跳等使用的网段。
激活监控节点
ceph-deploy mon create-initial
接下来创建osd节点，本例中使用整个分区作为osd节点的物理存储区域
ceph-deploy osd prepare node2:/dev/sdb1 node3:/dev/sdb1 node4:/dev/sdb1
ceph-deploy osd prepare node2:/dev/sdb1 node3:/dev/sdb1 node4:/dev/sdb1
将管理节点上的配置文件同步到其他节点上
ceph-deploy --overwrite-conf admin node{1..4}
建立元数据服务器
ceph-deploy mds create node1
创建两个池，最后的数字是PG的数量
ceph osd pool create test1 25ceph osd pool create test2 256
创建cephfs文件系统，注意一个ceph只能创建一个cephfs
ceph fs new cephfs test2 test1
默认第一个池会存储元数据
到此一个简单的cephfs集群就诞生了，可以使用ceph –s查看，如果是HEALTH_OK状态说明配置成功
ceph-deploy purge node{1..4}
清除所有数据
ceph-deploy purgedata node{1..4}
清除所有秘钥文件
ceph-deploy forgetkeys
目前来说，ceph在开源社区还是比较热门的，但是更多的是应用于云计算的后端存储。官方推荐使用ceph的对象式存储，速度和效率都比较高，而cephfs官方并不推荐直接在生产中使用。以上介绍的只是ceph的沧海一粟，ceph远比上面介绍的要复杂，而且支持很多特性，比如使用纠删码就行寻址，所以大多数在生产环境中使用ceph的公司都会有专门的团队对ceph进行二次开发，ceph的运维难度也比较大。但是经过合理的优化之后，ceph的性能和稳定性都是值得期待的。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yyuuee/p/12936202.html
