深入分析美团的Ursa分布式存储系统

2.3 MooseFS
（主要参考http://peterylh.blog.163./blog/static/12033201251791139592/）

MooseFS是容错的分布式文件系统，通过FUSE支持标准POSIX文件系统接口。 MooseFS的架构类似于GFS，由四个部分组成

管理服务器Master类似于GFS的Master，主要有两个功能(1）存储文件和目录元数据，文件元数据包括文件大小、属性、对应的Chunk等；(2）管理集群成员关系和Chunk元数据信息，包括Chunk存储、版本、Lease等。
元数据备份服务器Metalogger Server根据元数据文件和log实时备份Master元数据。
存储服务器Chunk Server负责存储Chunk，提供Chunk读写能力。Chunk文件默认为64MB大小。
客户端Client以FUSE方式挂到本地文件系统，实现标准文件系统接口。
MooseFS本地不会缓存Chunk信息， 每次读写操作都会访问Master， Master的压力较大。MooseFS写操作流程较长且开销较高。MooseFS支持快照，以整个Chunk为单位进行CoW(Copy-on-Write)，可能造成响应时间恶化，补救办法是以牺牲系统规模为代价，降低Chunk大小。

MooseFS基于FUSE提供POSIX语义支持，已有应用可以不经修改直接迁移到MooseFS之上，这给应用带来极大的便利。FUSE也带来了一些负面作用，比如POSIX语义对于块存储来说并不需要，FUSE会带来额外开销等等。

2.4 GFS/HDFS
（主要参考http://.nosqlnotes./archives/119）

HDFS基本可以认为是GFS的一个简化开源实现，二者有很多相似之处。，GFS和HDFS都采用单一主控机+多台工作机的模式，由一台主控机(Master)存储系统全部元数据，并实现数据的分布、复制、备份决策，主控机还实现了元数据的checkpot和操作日志记录及回放功能。工作机存储数据，并根据主控机的指令进行数据存储、数据迁移和数据计算等。，GFS和HDFS都通过数据分块和复制（多副本，一般是3）来提供更高的可靠性和更高的性能。当其中一个副本不可用时，系统都提供副本自动复制功能。，针对数据读多于写的特点，读服务被分配到多个副本所在机器，提供了系统的整体性能。，GFS和HDFS都提供了一个树结构的文件系统，实现了类似与Lux下的文件复制、改名、移动、创建、删除操作以及简单的权限管理等。

，GFS和HDFS在关键点的设计上差异很大，HDFS为了规避GFS的复杂度进行了很多简化。例如HDFS不支持并发追加和集群快照，早期HDFS的NameNode（即Master）没原生HA功能。，HDFS基本可以认为是GFS的简化版，由于时间及应用场景等各方面的原因对GFS的功能做了一定的简化，大大降低了复杂度。

2.5 HLFS
（主要参考http://peterylh.blog.163./blog/static/120332012226104116710/）

HLFS（HDFS Log-structured File System）是一个开源分布式块存储系统，其最大特色是结合了LFS和HDFS。HDFS提供了可靠、随时可扩展的文件服务，而HLFS通过Log-structured技术弥补了HDFS不能随机更新的缺憾。在HLFS中，虚拟磁盘对应一个文件， 文件长度能够超过TB级别，客户端支持Lux和Xen，其中Lux基于NBD实现，Xen基于blktap2实现，客户端通过类POSIX接口libHLFS与服务端通讯。HLFS主要特性包括多副本、动态扩容、故障透明处理和快照。

HLFS性能较低。，非原地更新必然导致数据块在物理上非连续存放，读I/O比较随机，顺序读性能下降。，虽然从单个文件角度看来，写I/O是顺序的，在HDFS的Chunk Server服务了多个HLFS文件，从它的角度来看，I/O仍然是随机的。第三，写延迟问题，HDFS面向大文件设计，小文件写延时不够优化。第四，垃圾回收的影响，垃圾回收需要读取和写入大量数据，对正常写操作造成较大影响。，按照目前实现，相同段上的垃圾回收和读写请求不能并发，垃圾回收算法对正常操作的干扰较大。

2.6 iSCSI、FCoE、AoE、NBD
iSCSI、FCoE、AoE、NBD等都是用来支持通过网络访问块设备的协议，它们都采用C/S架构，无法直接支持分布式块存储系统。

3.Ursa的设计与实现
分布式块存储系统给虚拟机提供的是虚拟硬盘服务，因而有如下设计目标

大文件存储虚拟硬盘实际通常GB级别以上，小于1GB是罕见情况
需要支持随机读写访问，不需支持追加写，需要支持resize
通常情况下，文件由一个进程独占读写访问；数据块可被共享只读访问
高可靠，高可用任意两个服务器出现故障不影响数据的可靠性和可用性
能发挥出新型硬件的性能优势，如万兆网络、SSD
由于应用需求未知，需要优化吞吐率和IOPS
高效率降低资源消耗，就降低了成本
除了上述源于虚拟硬盘的直接需求意外，分布式块存储还需要支持下列功能

快照可给一个文件在不刻建立多个独立的快照
克隆可将一个文件或快照在逻辑上复制成独立的多份
精简配置（th-provisiong）只有存储数据的部分才真正占用空间

3.1 系统架构
分布式存储系统总体架构可以分为有master（元数据服务器）和无master两大类。有master架构在技术上较为简单清晰，但存在单点失效以及潜在的性能瓶颈问题；无master架构可以消除单点失效和性能瓶颈问题，在技术上却较为复杂，并且在数据布局方面具有较多局限性。块存储系统对master的压力不大，master的单点故障问题可采用一些现有成熟技术解决，因而美团EBS的总体架构使用有master的类型。这一架构与GFS、HDFS、MooseFS等系统的架构属于同一类型。

如图1所示，美团EBS系统包括M、S和C三个部分，分别代表Master、Chunk Server和Client。Master中记录的元数据包括3种(1)关于volume的信息，如类型、大小、创建时间、包含哪些数据chunk等等；(2)关于chunk的信息，如大小、创建时间、所在位置等；(3)关于Chunk Server的信息，如IP地址、端口、数据存储量、I/O负载、空间剩余量等。这3种信息当中，关于volume的信息是持久化保存的，其余两种均为暂存信息，通过Chunk Server上报。

在元数据中，关于volume的信息非常重要，必须持久化保存；关于chunk的信息和Chunk Server的信息是时变的，并且是由Chunk Server上报的，因而没必要持久化保存。根据这样的分析，我们将关于volume的信息保存在MySQL当中，其他元数据保存在Redis当中，余下的集群管理功能由Manager完成。Master == Manager + MySQL + Redis，其中MySQL使用双机主从配置，Redis使用官方提供的标准cluster功能。

3.2 CAP取舍
C、A、P分别代表Consistency、Availability和Partition-tolerance。分布式系统很难在这三个方面做到很高的保障，通常要在仔细分析应用需求的基础之上对CAP做出取舍。

块存储系统主要用于提供云硬盘服务，每块云硬盘通常只会挂载到1台VM之上，不存在多机器并发读写的情况，因而其典型应用场景对一致性的需求较低。针对这一特性，我们可以在设计上舍C而取AP。

对于多机并行访问云硬盘的使用模式，若数据是只读的则无需额外处理；若数据有写有读，甚至是多写多读，则需要在上层引入分布式锁，来确保数据一致性和完整性。这种使用模式在SAN领域并不少见，其典型应用场景是多机挂载一个网络硬盘，并通过集群文件系统（而不是常见的单机文件系统）来协调访问存储空间。集群文件系统内部会使用分布式锁来确保数据操作的正确性，所以我们舍C的设计决策不会影响多机并行访问的使用模式。

3.3 并发模型
并发（不是并行！）模型的选择和设计无法作为实现细节隐藏在局部，它会影响到程序代码的各个部分，从底层到上层。基本的并发模型只有这样几种事件驱动、多线程、多进程以及较为小众的多协程。

事件驱动模型是一种更接近硬件工作模式的并发模型，具有更高的执行效率，是高性能网络服务的普遍选择。为能充分发挥万兆网络和SSD的性能潜力，我们必须利用多核心并行服务，因而需要选用多线程或者多进程模型。由于多进程模型更加简单，进程天然是故障传播的屏障，这两方面都十分有利于提高软件的健壮性；并且我们也很容易对业务进行横向拆分，做到互相没有依赖，也不需要交互，所以我们选择了多进程模型，与事件驱动一起构成混合模型。

协程在现实中的应用并不多，很多语言/开发生态甚至不支持协程，协程在一些特定领域其实具有更好的适用性。比如，QEMU/KVM在磁盘I/O方面的并发执行完全是由协程负责的，即便某些block driver只提供了事件驱动的接口（如Ceph RBD），QEMU/KVM也会自动把它们转化封装成多协程模式。实践表明，在并发I/O领域，多协程模型可以在性能和易用性方面取得非常好的效果，所以我们做了跟QEMU/KVM类似的选择——在底层将事件驱动模型转换成了多协程模型，最终形成了“多进程+多协程+事件驱动”的混合并发模型。

3.4 存储结构
如图所示，Ursa中的存储结构与GFS/HDFS相似，存储卷由64MB（可配置）大小的chunk组成。Ursa系统中的数据复制、故障检测与修复均在chunk层次进行。系统中，每3个（可配置）chunk组成一组，互为备份。每2个chunk组构成一个stripe组，实现条带化交错读写，提高单客户端顺序读写性能。Ursa在I/O栈上层添加Cache模块，可将最常用的数据缓存在客户端本地的SSD介质当中，当访问命中缓存时可大大提高性能。

3.5 写入策略
最常见的写入策略有两种(1)客户端直接写多个副本到各个Chunk Server，如图(a)所示，Sheepdog采用此种办法；(2)客户端写第一个副本，并将写请求依次传递下去，如图(b)所示。这两种方法各有利弊前者通常具有较小的写入延迟，但吞吐率最高只能达到网络带宽的1/3；后者的吞吐率可以达到100%网络带宽，却具有较高的写入延迟。

由于Ursa可能用于支持各种类型的应用，必须面向吞吐率和带宽进行优化，所以我们设计采用了一种分叉式的写入策略如图(c)所示，客户端使用WRITE_REPLICATE请求求将数据写到第一个副本，称为primary，然后由primary负责将数据分别写到其他副本。这样Ursa可以在吞吐率和延迟两方面取得较好的均衡。为确保数据可靠性，写操作会等所有副本的写操作都完成之后才能返回。

3.6 无状态服务
Chunk Server内部几乎不保存状态，通常情况下各个请求之间是完全独立执行的，并且重启Chunk Server不会影响后续请求的执行。这样的Chunk Server不但具有更高的鲁棒性，而且具有更高的扩展性。许多其他网络服务、协议的设计都遵循了无状态的原则。

3.7 模块
如下图所示，Ursa中的I/O功能模块的组织采用decorator模式，即所有模块都实现了IStore抽象接口，其中负责直接与Chunk Server通信的模块属于decorator模式中的concrete ponent，其余模块均为concrete decorator。所有的decorator都保存数量不等的指向其他模块的指针（IStore指针）。

在运行时，Ursa的I/O栈层次结构的对象图如下所示。

3.8 产品界面

4.性能实测

如下图所示，测试环境由万兆以太网、1台Client和3台Chunk Server组成，chunk文件存在tmpfs上，即所有写操作不落盘，写到内存为止。选择tmpfs主要是为了避免硬盘的I/O速度的局限性，以便测试Ursa在极限情况下的表现。

测试环境的网络延迟如下

在上述环境中，用fio分别测试了读写操作的吞吐率、IOPS以及I/O延迟，测试参数与结果如下

从测试结果可以看出
(1). Ursa在吞吐率测试中可以轻易接近网卡理论带宽；
(2). Ursa的IOPS性能可以达到SSD的水准；
(3). Ursa的读延迟接近pg值，写操作需要写3个副本，延迟比读高68%。

作为对比，我们在测试Ceph的过程中监测到服务端CPU占用情况如下

此时机器上5个存储服务进程ceph-osd共占用123.7%的CPU资源，提供了4 101的读IOPS服务；而Ursa的服务进程只消耗了43%的CPU资源，提供了61 340读IOPS服务，运行效率比Ceph高43倍。在客户端方面，Ceph消耗了500%+的CPU资源，得到了16 407读IOPS；而Ursa只消耗了96%的CPU资源，得到了61 340读IOPS，运行效率比Ceph高21倍。

与展望
Ursa从零开始动手开发到内部上线只经历了9个月的时间，虽然基本功能、性能都已达到预期，但仍有许多需要进一步开发的地方。一个重要的方向是对SSD的支持。虽然将HDD简单替换为SSD，不修改Ursa的任何代码、配置就可以运行，并取得性能上的显著改善，SSD在性能、成本、寿命等方面与HDD差异巨大，Ursa必须做出针对性的优化才能使SSD扬长避短。另一个重要方向是对大量VM启动的更好的支持。如果有上百台相同的VM从Ursa启动（即系统盘放在Ursa上），会在短时间内有大量读请求访问相同的数据集（启动文件），形成局部热点，此时相关的Chunk Server服务能力会出现不足，导致启动变慢。由于各个VM所需的启动数据基本相同，我们可以采用“一传十，十传百”的方式组织一个应用层组播树overlay网络来进行数据分发，这样可以从容应对热点数据访问问题。随着一步步的完善，相信Ursa将在云平台的运营当中起到越来越重要的作用。