申请/专利权人：北京易捷思达科技发展有限公司

申请日：2019-07-29

公开（公告）日：2019-11-05

公开（公告）号：CN110417677A

主分类号：H04L12/819(20130101)

分类号：H04L12/819(20130101);H04L29/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.03.09#授权;2019.11.29#实质审查的生效;2019.11.05#公开

摘要：一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，主要在分布式存储Osd服务端添加QoS机制，按照字节流方法进行控制，通过在每个Osd端设置令牌桶，令牌的最大数量是Osd服务端最大的限流大小，每次数据进行均衡时候，判断令牌数量是否足够，如果足够，那么就开始下发请求IO，如果令牌数量不足，那么等待后台进程往令牌桶中下发令牌，当令牌充足开始下发等待IO请求。通过控制后台进程下发令牌的速率，就可以达到精准控制数据流的目的，同时由于QoS具备应对突发IO的效果，使得数据均衡过程中更贴近用户场景控制数据流的场景。

主权项：1.一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于，包括：在每个Osd服务端设置令牌桶，所述令牌桶中令牌的最大数量是该Osd服务端的限流阈值，计算出多个Osd服务端的限流阈值，实现对Osd客户端的数据流总阈值的限制。

全文数据：一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法技术领域本发明属于分布式存储领域，具体涉及一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法。背景技术传统的存储系统采用集中式的服务器存储方法，提高单个大型机的性能、容量、网络等途径，进行改善当下日益增长的数据需求，但由于传统的存储系统只能局限于单台大型计算机、以及数据存储在单台服务器的弊端，一方面，存储的性能受限于服务器成为瓶颈，另一方面，数据的可靠性和安全性受到严峻的考验。分布式存储的诞生极大地改善和突破了传统存储系统的瓶颈，它把许多服务器资源统一整合、甚至跨多个数据中心，并且数据的存储采用hash和CRUSH算法按照一定规则进行打散存放在多台服务器上，在提升数据存储性能的同时，数据以副本的形式存在，当灾难发生，通过恢复副本方法，有效的提高了数据的安全可靠性。Ceph分布式存储消除了对单一中心节点的依赖，真正实现了无中心结构的一个分布式存储系统，这是其它的分布式存储系统所不能比的。Ceph分布式存储的Recovery机制是当存储集群发生存储Osd服务down或者新加入Osd服务时候，数据进行的一种自均衡机制，目前Ceph使用较为经典的是副本策略，通过该自均衡机制，可以让数据重新的在当前所有Osd上形成最大副本数，确保数据的高可靠和安全性。目前，数据的Recovery主要采用控制一个Osd的pg每秒能够做多少objects的recovery，但由于每个object中数据量多少是不确定的，导致当下存储系统无法精确地控制数据recovery时候的每秒的传输带宽量。这很容易影响到业务IO的处理速度。本发明主要针对在数据recovery时候，在Osd服务端，添加QoS控制机制，确保可以更精确地控制recovery每秒传输的带宽量，从而有效的控制对业务IO的影响。QoS（QualityofService）是一种控制机制，可以控制数据流的速率，对数据流进行整形，保证每秒传输数据量控制在一定阈值，从而使得业务IO在可控范围，确保recovery过程中业务的稳定可靠运行。QoS在存储领域主要分为两种，一种是限制IOPS，即限制每秒传输多少个IO，这主要在高IO并发控制中起到限流作用；一种是限制带宽，即限制每秒传输多少字节，主要应用于吞吐量的限制。本发明主要针对带宽的限制，即在限制数据recovery的每秒传输字节，实现数据均衡过程中，对前端业务影响可控目的。发明内容本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，为分布式存储系统Ceph提供一种数据均衡（recoveryrebalance）过程中QoS限流，从而减小对业务IO影响的方法。分布式存储系统Ceph具有统一整理网络、存储、计算资源的能力，同时由于Ceph分布式存储天生的无中心化以及Hash和Crush算法，使得数据的存储可以多点分布在不同的服务器存储设备上，多个管理monitor节点也可以相互校验、同步数据，从而单台服务器或副本内多块磁盘损坏，可以保证系统正常使用，数据不会丢失的效果。但该机制的弊端是Ceph集群发生变化如新增Osd（objectstoragedevice）节点或某Osd节点宕掉，Ceph为保护数据安全和副本存储进行的数据迁移等一系列操作，会产生大量的recovery和backfill等IO请求。当进行这些IO的均衡过程中，会根据均衡数据量大小对前端业务造成不同程度的影响。当前分布式存储系统在数据均衡过程中可以采用系统的参数osd_max_backfills（限制一个Osd端最多有多少个pg进行backfill）、osd_recovery_max_single_start（一个pg最多同时可以recovery多少个对象）、osd_recovery_max_active（限制一个Osd端最多有多少个pg进行recovery）。由于对象（object）实际大小存在很大差异性，当前分布式存储系统只具备大概数据恢复的限制效果，很难精确地控制数据IO大小。本发明主要在分布式存储Osd服务端添加QoS机制，按照字节流方法进行控制，通过在每个Osd端设置令牌桶，令牌的最大数量是该Osd服务端的限流阈值，每次数据进行均衡时候，判断令牌桶数量是否足够，如果足够，那么就开始下发请求IO，如果令牌桶数量不足，那么等待后台进程往令牌桶中下发令牌，当令牌充足开始下发等待IO请求。所以通过控制后台进程下发令牌的速率，就可以达到精准控制数据流的目的，同时由于QoS具备应对突发IO的效果，使得数据均衡过程中更贴近用户场景控制数据流的场景。为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于，包括：在每个Osd服务端设置令牌桶，所述令牌桶中令牌的最大数量是该Osd服务端的限流阈值，计算出多个Osd服务端的限流阈值，实现对Osd客户端的数据流总阈值的限制。为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：进一步地，根据控制参数osd_max_backfills、osd_recovery_max_active、osd_recovery_max_single_start、osd_recovery_bps、osd_recovery_sleep，结合QoS的令牌桶算法，计算出多个Osd服务端的限流阈值，进而计算出数据流总阈值，所述数据流总阈值等于每个Osd服务端的限流阈值乘以Osd服务端的数量。进一步地，所述Osd_max_backfills是指一个Osd上允许最多几个pg同时做backfills，这里设置为无限大；所述Osd_recovery_max_active是指限定每个Osd上同时有多少个pg可以同时进行recovery，这里设置为无限大；所述Osd_recovery_max_single_start是指一个pg一次最多能执行几个objectrecovery；所述Osd_recovery_sleep是指recovery请求之间的间隔，这里设置为0。进一步地，当有Osd服务端的recoveryIO请求时，先读取令牌桶，如果请求数据量小于令牌桶中已有的令牌数，直接进行recoveryIO请求的处理；如果请求数据量大于令牌桶中已有的令牌数时，将recovery添加到下发队列，等待后台进程往令牌桶中下发令牌，直到令牌充足，然后进行recoveryIO请求的下发，通过控制后台进程下发令牌的速率，实现数据流的精准控制。进一步地，将recovery添加到下发队列时进行判断，如果下发队列中已经有正在等待的recovery，那么就不让这个recovery添加到下发队列。进一步地，在本次recoveryIO请求完成之后，将本次recovery的实际数据量作为下次recovery的请求数据量，对于首次recovery，采用预设的初始值作为首次recovery的请求数据量。本发明的有益效果是：系统存储发生变化时，数据均衡恢复过程带宽可以精准控制效果，从而极大的降低recoveryIO流量大导致业务IO受影响的场景，同时也降低了数据大量均衡引发系统数据不受控制的并发等问题。附图说明图1是基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制框架图。图2是基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制流程图。具体实施方式现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，用于实现限制数据均衡时的流量控制方法，能有效应用于系统发生变化时，包括Osd服务的加入和移出等触发条件。数据均衡过程中，精准控制数据恢复的速率，减少对业务IO的冲击影响。令牌桶（TokenBucket）是一个存放令牌的容器，该容器有一个后台进程以一定的速率不断地往容器中释放令牌，当令牌总数大于令牌桶所能容纳的最大令牌时候，丢弃多余令牌，保持最大额，当令牌总数小于令牌桶最大令牌限制数时，增加令牌数。令牌（Token）是一个大小为字节单位的抽象描述，每一个令牌对应一个字节，每下发一个字节，消耗一个令牌。当请求总字节数大于令牌桶限额字节时，以最大限额令牌作为下发大小令牌，当请求总字节数小于令牌桶，以实际字节下发相应令牌。令牌阈值（Osd_recovery_bps）是每个Osd服务端所有PG的对象在均衡过程中恢复的最大值。均衡恢复IO（recoveryIO）是系统进行均衡恢复过程中的IO请求。上次recovery请求字节大小（last_recovery_bytes），由于无法在做recovery之前就得知这次要做的recovery量，但可以在做完recovery后得知这次的recovery量，所以利用上一次的recovery量，来当做这次的recovery量，然后去TokenBucket里面看有没有足够的token，若有则从TokenBucket里减去这次的recovery量，并且让这次的recovery继续做，否则把这个recovery驻列起来，直到TokenBucket有足够的token满足这个recovery所需要的recovery量，再让它做recovery。Osd_max_backfills是指一个Osd上允许最多几个pg同时做backfills，这里设置无限大，允许同时有很多pg做recovery，是为了避免在少数pg情况下容易会有带宽浮动过大的问题。Osd_recovery_max_active是指限定每个Osd上同时有多少个pg可以同时进行recovery，这里也设置为无限大，同Osd_max_backfills。Osd_recovery_max_single_start是指一个pg一次最多能执行几个objectrecovery。是考虑到并发recovery多个object的话，若果写的object正在恢复时，那么这个写io就会等待本次所有objects完成才能继续，会增加latency。Osd_recovery_sleep是指recovery请求之间的间隔，这里设置为0，即recovery请求之间没有间隔，主要依靠QoS的TokenBucket中令牌输入速度控制请求的间隔。Osd_recovery_bps，是指每个Osd服务端限制的字节大小，默认设置为4M大小。数据流总阈值是指每个Osd服务端限流阈值*Osd数。如图1所示，每个Osd服务端对应一个令牌桶，当有数据均衡恢复IO时，会读取自己的令牌桶中的令牌。根据osd_max_backfills、osd_recovery_max_active、osd_recovery_max_single_start、osd_recovery_bps、osd_recovery_sleep控制参数，结合QoS的令牌桶算法，计算出多个Osd服务端的限流阈值，实现对Osd客户端的数据流总阈值的限制效果。即每个Osd端有一个令牌桶进行限流，数据流总阈值是所有Osd的令牌桶的结果总和，也是整个分布式存储系统的限流结果。如图2所示，当有Osd服务端的recoveryIO请求时，会先读取QoS模块的令牌桶（TokenBucket），如果请求数据量小于令牌桶中已有的令牌数，可以直接进行请求IO的处理，如果请求数据量大于令牌桶中已有的令牌数时，等待令牌桶中的令牌数增加，直到令牌充足，然后进行IO请求的下发。由于无法在做recovery之前就得知这次要做的recovery量，那么本次处理的请求作为下次输入的令牌数。另外，本发明设置recovery添加到下发队列时进行判断，如果TokenBucket已经有正在等待的recovery，那就不让这个recovery添加到队列。主要是因为当TokenBucket已经有正在等待的recovery，代表token不足，而这个recovery若添加到队列有很大的几率会要不到足够的token而陷入等待造成资源浪费。需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

权利要求：1.一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于，包括：在每个Osd服务端设置令牌桶，所述令牌桶中令牌的最大数量是该Osd服务端的限流阈值，计算出多个Osd服务端的限流阈值，实现对Osd客户端的数据流总阈值的限制。2.如权利要求1所述的一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于：根据控制参数osd_max_backfills、osd_recovery_max_active、osd_recovery_max_single_start、osd_recovery_bps、osd_recovery_sleep，结合QoS的令牌桶算法，计算出多个Osd服务端的限流阈值，进而计算出数据流总阈值，所述数据流总阈值等于每个Osd服务端的限流阈值乘以Osd服务端的数量。3.如权利要求2所述的一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于：所述Osd_max_backfills是指一个Osd上允许最多几个pg同时做backfills，这里设置为无限大；所述Osd_recovery_max_active是指限定每个Osd上同时有多少个pg可以同时进行recovery，这里设置为无限大；所述Osd_recovery_max_single_start是指一个pg一次最多能执行几个objectrecovery；所述Osd_recovery_sleep是指recovery请求之间的间隔，这里设置为0。4.如权利要求1所述的一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于：当有Osd服务端的recoveryIO请求时，先读取令牌桶，如果请求数据量小于令牌桶中已有的令牌数，直接进行recoveryIO请求的处理；如果请求数据量大于令牌桶中已有的令牌数时，将recovery添加到下发队列，等待后台进程往令牌桶中下发令牌，直到令牌充足，然后进行recoveryIO请求的下发，通过控制后台进程下发令牌的速率，实现数据流的精准控制。5.如权利要求4所述的一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于：将recovery添加到下发队列时进行判断，如果下发队列中已经有正在等待的recovery，那么就不让这个recovery添加到下发队列。6.如权利要求4所述的一种基于Ceph分布式存储Osd端数据Recovery的QoS控制方法，其特征在于：在本次recoveryIO请求完成之后，将本次recovery的实际数据量作为下次recovery的请求数据量，对于首次recovery，采用预设的初始值作为首次recovery的请求数据量。

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